W obecnej erze technologicznej sztuczna inteligencja (AI) już przenika do wszystkich aspektów życia. Często słyszymy o AI w codziennych zastosowaniach, od wirtualnych asystentów na telefonach po samochody autonomiczne.

Jednak nie wszystkie systemy AI są takie same. W rzeczywistości AI dzieli się na różne poziomy, z których najpowszechniejsze to AI wąskie (Artificial Narrow Intelligence – ANI, zwane też słabą AI) oraz AI ogólne (Artificial General Intelligence – AGI, zwane też silną AI). Czym zatem dokładnie są AI wąskie i AI ogólne i czym się różnią? Zapraszamy do szczegółowego omówienia poniżej przygotowanego przez INVIAI.

Czym jest AI?

Zanim rozróżnimy AI wąskie i AI ogólne, musimy zrozumieć, czym jest AI. Według klasycznej definicji ekspertów takich jak Stuart Russell i Peter Norvig, AI to „badanie i projektowanie inteligentnych agentów, gdzie inteligentny agent to system zdolny do postrzegania otoczenia i podejmowania działań maksymalizujących szanse na sukces”. Mówiąc prościej, AI to tworzenie maszyn lub oprogramowania, które mogą wykonywać zadania wymagające ludzkiej inteligencji.

W praktyce sztuczna inteligencja obejmuje wiele różnych systemów, od prostych algorytmów po złożone modele uczenia maszynowego. Na podstawie zakresu i zdolności intelektualnych AI dzieli się na AI wąskie (ANI), AI ogólne (AGI) oraz nawet dalej na AI superinteligentne (ASI). Obecnie AI wąskie jest jedynym rozwiniętym i szeroko stosowanym typem, podczas gdy AI ogólne pozostaje w sferze teorii. Aby lepiej zrozumieć, przyjrzyjmy się każdemu pojęciu z osobna.

Czym jest AI wąskie (Narrow AI)?

AI wąskie (ANI – Artificial Narrow Intelligence), zwane też słabą AI, to rodzaj sztucznej inteligencji zaprojektowanej do wykonywania jednego (lub kilku) konkretnych zadań z wysoką skutecznością. Charakterystyczne dla AI wąskiego jest to, że koncentruje się wyłącznie na jednej dziedzinie lub problemie, na przykład rozpoznawaniu twarzy, tłumaczeniu języków, grze w szachy itp.

AI wąskie działa doskonale w zakresie zadań, do których zostało zaprogramowane lub wytrenowane, a wiele systemów przewyższa ludzi w wąskich dziedzinach. Jednak AI wąskie nie posiada świadomości ani zdolności myślenia jak człowiek i nie może samodzielnie rozszerzać swojej wiedzy poza zaprogramowany zakres.

Inaczej mówiąc, system AI wąski jest jak ekspert wybitny w jednej dziedzinie, ale całkowicie „ślepy” w innych. Dlatego nazywa się go słabą AI – nie ze względu na wydajność, lecz z powodu ograniczonego zakresu inteligencji w ustalonych granicach.

Obecnie AI wąskie jest najpowszechniejszym typem AI i to właśnie z nim spotykamy się na co dzień. Większość aplikacji AI wokół nas to AI wąskie. Przykłady AI wąskiego to między innymi:

• Wirtualni asystenci: Asystenci głosowi tacy jak Apple Siri, Google Assistant czy Amazon Alexa są zaprogramowani do rozumienia poleceń i odpowiadania na potrzeby użytkowników (wyszukiwanie informacji, ustawianie przypomnień, odtwarzanie muzyki, sterowanie inteligentnym domem). Są bardzo skuteczni w tych zadaniach, ale nie potrafią wykonywać funkcji spoza zaprogramowanego zakresu.
• Systemy rekomendacji: Usługi takie jak Netflix, YouTube, Spotify wykorzystują AI wąskie do analizy historii oglądania i słuchania oraz proponowania treści dopasowanych do preferencji. Systemy te potrafią precyzyjnie sugerować na podstawie danych, ale nie tworzą nowych treści ani nie rozumieją kontekstu poza rekomendacją.
• Rozpoznawanie twarzy: Technologia rozpoznawania twarzy w telefonach (odblokowywanie Face ID) lub na portalach społecznościowych (automatyczne tagowanie znajomych na zdjęciach) to AI wąskie specjalizujące się w analizie obrazów twarzy. Rozpoznaje osoby na podstawie cech twarzy, ale nie rozumie emocji ani intencji tych osób.
• Samochody autonomiczne (w pewnym stopniu): Samojezdne pojazdy korzystają z wielu modułów AI wąskiego, np. rozpoznawania znaków drogowych, utrzymania pasa ruchu, hamowania awaryjnego. Każdy moduł realizuje wąskie zadanie związane z prowadzeniem auta. Choć razem dają wrażenie „inteligentnego samochodu”, każdy AI działa dobrze tylko w określonych sytuacjach. Obecnie samochody autonomiczne nie radzą sobie jeszcze z wszystkimi niespodziewanymi sytuacjami tak elastycznie jak człowiek.

Dzięki takim zaletom jak wysoka precyzja i efektywność w przypisanych zadaniach, AI wąskie przynosi wiele praktycznych korzyści w życiu i przemyśle. Na przykład w medycynie AI wąskie pomaga analizować zdjęcia rentgenowskie do diagnozy; w finansach wykrywa oszustwa transakcyjne; w produkcji obsługuje roboty montażowe itd.

Jednak główną wadą AI wąskiego jest ograniczony zakres inteligencji – nie potrafi samodzielnie uczyć się nowych zadań poza tymi, do których został nauczony. Aby AI wąskie wykonało inne zadanie, trzeba je zaprogamować lub wytrenować od nowa na nowych danych. Na przykład AI grające w Go, takie jak AlphaGo, zna się tylko na Go i nie potrafi nagle nauczyć się gotować czy prowadzić samochodu. Oznacza to, że elastyczność AI wąskiego jest praktycznie zerowa poza pierwotnym zadaniem.

Co ważne, AI wąskie całkowicie zależy od dostarczonych danych i algorytmów. Jeśli dane treningowe zawierają błędy lub uprzedzenia, AI wąskie również popełni błędy lub będzie stronnicze. To powszechne ograniczenie obecnych systemów AI.

Nie „rozumie” ono głębokiego znaczenia, lecz reaguje na podstawie wyuczonych wzorców. Z powodu tych ograniczeń badacze nieustannie dążą do stworzenia bardziej zaawansowanego AI, które myśli ogólnie i elastycznie jak człowiek – czyli AI ogólnego (AGI).

Czym jest AI ogólne (General AI)?

AI ogólne (AGI – Artificial General Intelligence), zwane też silną AI, to termin określający system AI o inteligencji zbliżonej do ludzkiej. Oznacza to, że AI ogólne potrafi rozumieć, uczyć się i stosować wiedzę do rozwiązywania dowolnych zadań lub problemów w różnych dziedzinach, a nie tylko w jednym konkretnym zadaniu.

Jeśli AI wąskie jest ekspertem w jednej dziedzinie, to AI ogólne można sobie wyobrazić jako „supereksperta” zdolnego do wykonywania niemal wszystkiego – od prowadzenia samochodu, gotowania, programowania, po diagnozowanie medyczne, doradztwo prawne i wiele innych, podobnie jak inteligentny człowiek radzący sobie z różnorodnymi zadaniami.

Inaczej mówiąc: silna AI to sztuczna inteligencja na poziomie ludzkim. Nie tylko wykonuje polecenia, ale potrafi samodzielnie myśleć, planować, tworzyć i adaptować się do nowych sytuacji – czego AI wąskie nie potrafi.

W literaturze science fiction AI ogólne często przedstawiane jest jako maszyny o świadomości i percepcji nie różniącej się od ludzkiej, a nawet posiadające emocje. Przykłady to J.A.R.V.I.S. z filmu Iron Man czy Samantha z filmu Her – wyobrażenia AI o inteligencji ludzkiej, zdolnej do naturalnej rozmowy, uczenia się i elastycznego reagowania na różne potrzeby ludzi.

Obecnie (rok 2025) AI ogólne pozostaje jedynie celem teoretycznym i nie istnieje żaden system osiągający ten poziom. Mimo znacznych postępów w AI wąskim i pojawieniu się systemów o „wielozadaniowej inteligencji”, nie są one prawdziwym AGI.

Eksperci podkreślają, że AGI to ogromne wyzwanie, które może wymagać dziesięcioleci dalszych badań. Ethan Mollick, profesor na Uniwersytecie Pensylwanii, zauważa: „Mimo znaczących postępów w AI wąskim, AI ogólne pozostaje wielkim wyzwaniem i może wymagać jeszcze wielu lat badań”. Innymi słowy, droga do AGI jest długa i pełna przeszkód.

Dlaczego stworzenie AI ogólnego jest tak trudne?...

Powodem jest to, że aby posiadać inteligencję na poziomie ludzkim, AI musi łączyć wiele złożonych zdolności: rozumienie języka, percepcję wzrokową, rozumowanie logiczne, myślenie abstrakcyjne, uczenie się na podstawie doświadczeń i adaptację społeczną. Wymaga to przełomów w algorytmach, ogromnej mocy obliczeniowej oraz ogromnych i zróżnicowanych zbiorów danych treningowych.

Ponadto istnieje wiele kwestii etycznych i bezpieczeństwa, które trzeba rozważyć przy tworzeniu inteligentnej AI na poziomie ludzkim – na przykład jak zapewnić, by działała etycznie i by ludzie mogli ją kontrolować, gdy stanie się zbyt inteligentna. To nie tylko problem technologiczny, ale także społeczny i filozoficzny.

Chociaż prawdziwe AGI jeszcze nie istnieje, ostatnie lata przyniosły pojawienie się zaawansowanych systemów AI, które wykazują pewne cechy ogólnej inteligencji. Przykładem są duże modele językowe (np. GPT-3, GPT-4 od OpenAI), które potrafią wykonywać różnorodne zadania: odpowiadać na pytania, pisać teksty, programować, tłumaczyć, a nawet zdać niektóre testy na poziomie ludzkim.

Badacze z Microsoftu twierdzą, że model GPT-4 potrafi rozwiązywać nowe, różnorodne zadania z dziedzin takich jak matematyka, programowanie, medycyna czy prawo bez specjalistycznego treningu dla każdego zadania, osiągając wydajność zbliżoną do ludzkiej. Uważają, że GPT-4 można traktować jako wczesną wersję AGI (choć jeszcze niepełną).

Mimo to nawet takie zaawansowane modele należą nadal do AI wąskiego według definicji, ponieważ nie posiadają prawdziwej autonomii uczenia się i są ograniczone przez techniczne i dane, na których zostały wytrenowane.

Na przykład generatywne AI jak ChatGPT ma szeroką wiedzę z wielu dziedzin, ale nie uczy się samodzielnie nowych informacji poza początkowym treningiem i nie może wykonywać fizycznych zadań w świecie rzeczywistym bez dodatkowego programowania. Dlatego prawdziwe AI ogólne pozostaje celem na przyszłość, a nie teraźniejszością.

Aby lepiej zobrazować, oto kilka hipotetycznych przykładów AI ogólnego (w przyszłości, jeśli zostanie pomyślnie rozwinięte):

• Wszechstronny robot-asystent: Wyobraźmy sobie humanoidalnego robota, który potrafi samodzielnie uczyć się wszystkich niezbędnych umiejętności – rano przygotowuje śniadanie według Twoich upodobań, w południe odwozi Cię samochodem do pracy, po południu programuje oprogramowanie, a wieczorem pomaga dzieciom w nauce. To idealny przykład AI ogólnego: inteligencja zdolna do wykonywania większości zadań umysłowych i manualnych bez szczegółowego nadzoru.
• Wszechstronny lekarz AI: AI integrująca wiedzę ze wszystkich dziedzin medycyny, potrafiąca diagnozować każdą chorobę na podstawie objawów i badań oraz proponować optymalne leczenie. Nie ogranicza się tylko do medycyny, ale zna też psychologię, dietetykę, prawo (np. doradztwo ubezpieczeniowe). To jak inteligentny lekarz – ekspert ogólny, wspierający ludzi w opiece zdrowotnej.

Te przykłady jeszcze nie istnieją, ale to właśnie wizja, do której dążą badacze AI. Jeśli kiedyś uda się stworzyć AI ogólne, będzie to ogromny skok technologiczny – można go uznać za „nową rewolucję przemysłową” w historii ludzkości.

Jednak wraz z korzyściami pojawiają się duże wyzwania i ryzyka, jak wspomniano wcześniej: jak kontrolować inteligencję zdolną do samodoskonalenia się poza ludzkim zrozumieniem? Dlatego rozwój AGI wymaga ostrożności i szerokich debat.

Przed przejściem do bezpośredniego porównania obu pojęć warto wspomnieć o jeszcze wyższym poziomie niż AGI – ASI (Artificial Super Intelligence) – superinteligencji sztucznej. ASI to sztuczna inteligencja przewyższająca człowieka pod każdym względem – znacznie mądrzejsza od ludzi. To pojęcie pozostaje całkowicie w sferze science fiction i może nigdy nie stać się rzeczywistością.

Jeśli AGI to inteligencja na poziomie ludzkim, to ASI to inteligencja znacznie przewyższająca ludzi. Niektórzy obawiają się, że ASI, jeśli powstanie, może spowodować nieprzewidywalne konsekwencje dla ludzkości, ponieważ byłaby zbyt inteligentna i poza naszą kontrolą. Jednak to temat odległej przyszłości. W tym artykule skupiamy się na dwóch realnych i bliskich poziomach: AI wąskim (obecnie) i AI ogólnym (w najbliższej przyszłości).

Różnice między AI wąskim a AI ogólnym

Podsumowując, AI wąskie (ANI) i AI ogólne (AGI) różnią się pod wieloma podstawowymi względami. Poniżej znajduje się tabela porównawcza i omówienie najważniejszych różnic między tymi dwoma typami AI:

Zakres zadań

AI wąskie potrafi wykonywać jedno lub kilka konkretnych zadań, do których zostało zaprogramowane lub wytrenowane (np. rozpoznawanie obrazów, gra w szachy). Natomiast AI ogólne ma na celu wykonywanie dowolnych zadań intelektualnych, które człowiek potrafi wykonać, czyli nie jest ograniczone do jednej dziedziny. Mówiąc prosto, AI wąskie to „ziarenko piasku”, a AI ogólne to „ocean możliwości”.

Elastyczność i uczenie się

AI wąskie nie potrafi samodzielnie uczyć się i dostosowywać do nowych sytuacji poza danymi i algorytmami, na których zostało oparte – całkowicie zależy od programowania i dostarczonych danych. Natomiast AI ogólne ma być zdolne do samodzielnej adaptacji i nauki nowych umiejętności w obliczu nieznanych problemów, podobnie jak człowiek. AI ogólne może wnioskować, tworzyć świadomość lub przynajmniej posiadać ogólną wiedzę o świecie, zamiast tylko reagować na wzorce.

Stopień rozwoju obecnie

AI wąskie istnieje i jest szeroko stosowane w codziennych aplikacjach, usługach i urządzeniach inteligentnych. Natomiast AI ogólne pozostaje tylko teorią, a laboratoria na całym świecie prowadzą badania, ale nie ma jeszcze systemu osiągającego ten poziom inteligencji. Innymi słowy, wszystkie AI wokół nas to obecnie AI wąskie, choć niektóre bardzo zaawansowane, a prawdziwe AI ogólne jeszcze nie istnieje.

Przykłady

AI wąskie – obejmuje wirtualnych asystentów (Siri, Alexa), oprogramowanie do tłumaczeń, systemy rekomendacji filmów, programy do gier (szachy, Go) itd. Te systemy wykonują jedną formę zadania i robią to bardzo dobrze w wąskim zakresie. AI ogólne – obecnie nie ma praktycznych przykładów, to jedynie modele wyobrażeniowe.

Inteligentne postacie AI w filmach i literaturze (np. roboty myślące samodzielnie, superinteligentne komputery kontrolujące wszystko…) to wizje AGI. W przyszłości, jeśli powstanie, wszechstronny robot-asystent lub system AI zarządzający całym zakładem produkcyjnym mogą być przykładami AGI. Jednak do tej pory nie istnieje żaden system AGI w rzeczywistości.

Zalety i ograniczenia

AI wąskie ma zalety takie jak wysoka specjalizacja, często osiąga doskonałą precyzję i wydajność w swoich zadaniach (np. AI do diagnozy obrazów medycznych może analizować tysiące zdjęć rentgenowskich szybciej i równie dokładnie jak lekarz).

Jednak ograniczeniem jest brak elastyczności i kreatywności oraz zależność od danych, co uniemożliwia samodzielne rozszerzanie możliwości. Natomiast AI ogólne, jeśli powstanie, będzie bardzo elastyczne, adaptacyjne i kreatywne – to jego największa zaleta. Z drugiej strony, obecnie jest bardzo trudne do opracowania: AGI wymaga zaawansowanej technologii, która jeszcze nie istnieje, oraz niesie ze sobą liczne wyzwania techniczne i społeczne.

Ryzyka i wyzwania

AI wąskie jest generalnie bezpieczniejsze i łatwiejsze do kontrolowania, ale nadal niesie ryzyko błędów (uprzedzeń) wynikających ze złych danych lub ograniczonego zakresu (AI nie rozumie kontekstu poza zadaniem, więc może działać niedokładnie przy nietypowych danych).

AI ogólne niesie potencjalnie większe ryzyko etyczne i kontrolne: jeśli pewnego dnia AI osiągnie inteligencję ludzką lub wyższą, jak zapewnić, że będzie działać zgodnie z wartościami ludzkości i nie wymknie się spod kontroli? To obawy wielu ekspertów AI i futurologów.

Na przykład AGI, które może samodzielnie się ulepszać i podejmować decyzje bez udziału człowieka, może spowodować niepożądane skutki, jeśli jego cele nie będą zgodne z interesem ludzi. Dlatego rozwój AGI zawsze wiąże się z problemami bezpieczeństwa AI i zarządzania na najwyższym poziomie.

Podsumowując, kluczowa różnica to AI wąskie „zna wszystko o jednej rzeczy, a AI ogólne zna wiele rzeczy”. AI wąskie istnieje wokół nas w konkretnych zastosowaniach, natomiast AI ogólne to ambitny cel stworzenia wszechstronnie inteligentnych maszyn.

>>> Dowiedz się więcej o: AI, uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Zrozumienie różnic między AI wąskim a AI ogólnym to pierwszy krok do pełnego poznania obecnego i przyszłego obrazu sztucznej inteligencji. AI wąskie już przynosi liczne praktyczne korzyści w życiu codziennym, od automatyzacji pracy, zwiększania wydajności, po poprawę usług i wygody. Jesteśmy zaznajomieni z AI wąskim, takimi jak wirtualni asystenci, samochody autonomiczne, analiza danych... AI wąskie stanowi fundament obecnej ery AI, skutecznie rozwiązując konkretne problemy.

Natomiast AI ogólne jest jak święty Graal badań AI – odległym, ale obiecującym celem. Jeśli kiedyś zostanie osiągnięte, ludzkość może doświadczyć ogromnych zmian: maszyny będą potrafiły wykonywać niemal wszystkie zadania ludzkie, otwierając nowe możliwości w nauce, medycynie, edukacji, gospodarce...

Jednak wraz z nadziejami pojawiają się poważne wyzwania technologiczne i etyczne. Droga do AGI jest długa i wymaga współpracy interdyscyplinarnej naukowców, inżynierów, ekspertów społecznych i rządów.

Podsumowując, AI wąskie i AI ogólne reprezentują dwa różne poziomy sztucznej inteligencji. AI wąskie to teraźniejszość – potężne w wąskim zakresie, wspierające ludzi w wielu konkretnych zadaniach. AI ogólne to wizja przyszłości – wszechstronna inteligencja na poziomie ludzkim, obiecująca, ale pełna wyzwań do osiągnięcia.

Wyraźne rozróżnienie tych pojęć pomaga realistycznie oceniać oczekiwania wobec AI, korzystać z mocnych stron AI wąskiego obecnie oraz przygotować się na przyszłe postępy w AI ogólnym. Jak podkreślono w artykule: obecnie opanowaliśmy AI wąskie, a droga do AI ogólnego (a dalej do AI superinteligentnego) jest jeszcze bardzo długa.

Mimo to każdy postęp w badaniach AI przybliża nas do tego celu. Przy tak dynamicznym rozwoju technologii, kto wie, może w ciągu kilku najbliższych dekad to, co dziś jest science fiction, stanie się rzeczywistością.