Сооснователь Google Brain и основатель DeepLearning.AI Эндрю Нг заявил в интервью Fast Company, что до создания AGI остаются "многие десятилетия". По его определению, AGI — это ИИ, способный выполнить любую интеллектуальную задачу человека, от вождения грузовика до написания докторской диссертации. При этом, по данным опроса PwC среди 4 454 CEO из 95 стран, 56% руководителей пока не увидели от ИИ ни роста выручки, ни снижения затрат.
Главной проблемой Эндрю назвал сам процесс обучения моделей. По его словам, подготовка данных и тренировка ИИ остаются крайне сложными и "ручными" процедурами, и нынешние методы сами по себе не способны привести к AGI. В интервью NBC он пояснял: "Когда система знает какой-то язык, на подготовку данных и обучение ушло куда больше работы, чем принято думать".
Нг также указал, что ряд компаний намеренно размывают определение AGI, подгоняя его под свои достижения. Но если придерживаться исходного смысла — того, что люди на самом деле представляют, слыша это слово, — "мы остаемся очень и очень далеко", считает он.
Его позиция контрастирует с прогнозами других лидеров индустрии. Илон Маск в январе заявил, что AGI будет достигнут уже в 2026 году, глава Anthropic Дарио Амодеи называл горизонт 2026–2027 годов, а CEO NVIDIA Дженсен Хуанг ориентируется на 2029-й.
Впрочем, скептицизм Эндрю касается именно AGI, а не ИИ в целом. Он уверен, что коммерческая ценность агентного ИИ будет быстро расти, а угрозу пузыря видит не в приложениях и не в инференсе, а на уровне обучения — в окупаемости гигантских капитальных затрат на тренировку моделей.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
