Demis Hassabis, CEO kompanije Google DeepMind, nedavno je u jednom podcast intervjuu izložio celokupnu mapu puta do veštačke opšte inteligencije (AGI). Ovaj razgovor se izdvojio kao jedan od najiskrenijih i najpronicljivijih pogleda na budućnost veštačke inteligencije koji smo do sada čuli od nekoga na tako visokom nivou.

Daleko od uobičajenih korporativnih fraza, Hassabis je ponudio jasan, a na momente i iznenađujući uvid u prepreke, rešenja i filozofska pitanja koja stoje pred nama. Svrha ovog teksta je da destiluje pet najvažnijih i najuticajnijih zaključaka iz njegovog plana – uvide koji menjaju način na koji razmišljamo o dolasku AGI.

1. Prava prepreka nije snaga, već "Nazubljena Inteligencija"

Hassabis tvrdi da su trenutni AI sistemi primer onoga što on naziva "nazubljenom inteligencijom" (Jagged Intelligence). Oni su neverovatno dobri u nekim izuzetno složenim zadacima, poput rešavanja problema na Međunarodnoj matematičkoj olimpijadi, ali istovremeno iznenađujuće loši u drugim, naizgled jednostavnijim oblastima, kao što su osnovna logika ili igranje šaha.

Ova neujednačenost predstavlja ključnu prepreku. Problem nije u nedostatku sirove računarske snage, već u nedostatku konzistentnosti. Dokle god sistemi prave trivijalne greške u zadacima koje bi čovek lako rešio, ne možemo govoriti o pravoj opštoj inteligenciji. Hassabis napominje da ovi propusti mogu imati tehničke uzroke, poput načina na koji model "vidi" i tokenizuje slova u reči, što objašnjava zašto ponekad greši u jednostavnim zadacima prebrojavanja. Postizanje pouzdanosti i doslednosti širom svih domena je, prema njemu, fundamentalni korak koji nas deli od AGI.

"Tako da su zaista dobri u određenim stvarima, možda čak na doktorskom nivou, ali u drugim stvarima nisu ni na nivou srednje škole. Zbog toga su performanse ovih sistema i dalje veoma neujednačene."

2. "Beskonačni zamajac za trening" menja pravila igre

Hassabisova vizija prevazilazi oslanjanje na statične, postojeće skupove podataka. On opisuje revolucionarni koncept gde AI agent, poput projekta SIMA, uči unutar simuliranog sveta koji generiše drugi AI, poput modela Genie. Ovo stvara gotovo "beskonačni zamajac za trening".

Suština je u tome da model sveta (Genie) može dinamički da stvara neograničen broj novih scenarija i zadataka, prilagođenih onome što agent (SIMA) pokušava da nauči. Na ovaj način, trening više nije ograničen količinom podataka koje su ljudi stvorili. Google je već demonstrirao ovaj koncept, prikazujući SIMA 2 agenta kako se kreće kroz okruženje koje je u realnom vremenu kreirao Genie 3. To je petlja u kojoj jedna veštačka inteligencija uči unutar sveta koji stvara druga, otvarajući vrata beskonačnom usavršavanju.

Intervjuer je istakao snažan citat tima koji stoji iza Genie 3 projekta, a koji sažima ovu filozofiju istraživanja:

"gotovo nijedan preduslov za bilo koji veliki izum nije stvoren sa tim izumom na umu"

3. AGI neće biti jedan proboj, već "Konvergencija"

Prema Hassabisu, AGI neće nastati kao jedan iznenadni proboj ili skaliranjem jednog jedinog modela. Umesto toga, pojaviće se kao rezultat "konvergencije" – spajanja više različitih, specijalizovanih AI projekata u jedan veliki, opšti sistem.

On eksplicitno navodi komponente koje treba integrisati: Gemini za rezonovanje, Googlov napredni sistem za kreiranje slika (pomenut kao "Nano Banana Pro") za vizuelno razumevanje, Genie kao model sveta, i SIMA kao agenta koji deluje u tim svetovima. Tek kada se svi ovi delovi spoje u jedinstvenu celinu, dobićemo nešto što on naziva "kandidatom za proto-AGI". Put do AGI, dakle, nije trka u veličini, već u sofisticiranoj integraciji.

4. Budućnost je industrijska revolucija, ali 10x veća i 10x brža

Kada govori o društvenom uticaju, Hassabis koristi moćnu analogiju: promene koje donosi AGI biće poput Industrijske revolucije, ali sa jednom ključnom razlikom. On predviđa da će ovaj preokret biti "10 puta veći" i da će se odigrati "10 puta brže" – umesto čitavog veka, trajaće otprilike jednu deceniju.

Ovo zahteva hitno razmišljanje o rekonfiguraciji društva. Hassabis sugeriše da rešenja poput Univerzalnog osnovnog dohotka (UBI) nisu dovoljna i da moramo istražiti nove ekonomske modele. Kao primer navodi sisteme direktne demokratije gde građani koriste "kredite za glasanje" kako bi odlučivali o zajedničkim resursima. Istovremeno, postavlja fundamentalno filozofsko pitanje: šta se dešava sa svrhom ljudskog postojanja u svetu nakon nestanka oskudice, gde se priroda posla iz korena menja?

5. Krajnje filozofsko pitanje - Da li svemir ima granice koje se ne mogu izračunati?

Na kraju, Hassabis otkriva svoju ličnu, životnu strast: otkrivanje krajnjih granica Tjuringove mašine. Njegova radna hipoteza je da fundamentalna granica možda i ne postoji i da je "sve u svemiru računarski rešivo" (computationally tractable).

On se suprotstavlja idejama poput kvantne svesti Rodžera Penrouza, navodeći da će delovati na osnovu pretpostavke o potencijalu klasičnog računarstva sve dok fizika ne dokaže suprotno. Za njega, razvoj AGI nije samo inženjerski, već i filozofski poduhvat koji testira same temelje onoga što je moguće izračunati.

"niko do sada nije pronašao ništa u svemiru što nije izračunljivo"

Mi u AIZONI se ne slažemo s ovim, pošto je sama matematika dokazala da postoje prooblemi za koje se ne može naći rešenje. To lako možee proveriti sa svakim AI.

Zaključak: Pitanje koje ostaje

Kroz ovaj intervju, Googlov put ka AGI postaje značajno jasniji. To nije samo tehnološka trka, već duboko promišljen proces ukorenjen u fundamentalnoj naučnoj i filozofskoj znatiželji. Od rešavanja problema "nazubljene inteligencije" do stvaranja beskonačnih svetova za trening, strategija je složena i višeslojna.

Ipak, ostaje ključno pitanje koje je postavio i sam autor analize. Da li su Demis i Google zaista na pravom putu ka AGI sa projektima kao što su SIMA, Genie i Gemini, ili nam i dalje nedostaje nešto fundamentalno?