În era tehnologiei actuale, inteligența artificială (AI) a pătruns și continuă să pătrundă în toate aspectele vieții. Adesea auzim despre AI în aplicații cotidiene, de la asistenți virtuali pe telefoane până la mașini autonome.

Totuși, nu toate sistemele AI sunt la fel. În realitate, AI este împărțită în mai multe niveluri, dintre care cele mai comune sunt AI restrâns (Artificial Narrow Intelligence – ANI, cunoscut și ca AI slab) și AI general (Artificial General Intelligence – AGI, cunoscut și ca AI puternic). Așadar, ce reprezintă cu adevărat AI restrâns și AI general și cum diferă ele? Haideți să explorăm în detaliu împreună cu INVIAI în conținutul de mai jos.

Ce este AI?

Înainte de a diferenția AI restrâns și AI general, trebuie să înțelegem ce este AI. Conform definiției clasice a experților precum Stuart Russell și Peter Norvig, AI este „studiul și proiectarea agenților inteligenți, în care un agent inteligent este un sistem capabil să perceapă mediul înconjurător și să întreprindă acțiuni pentru a-și maximiza șansele de succes”. Pe scurt, AI reprezintă crearea de mașini sau software capabile să îndeplinească sarcini care necesită inteligență umană.

În practică, inteligența artificială cuprinde o varietate de sisteme, de la algoritmi simpli până la modele complexe de învățare automată. Pe baza ariei și capacității intelectuale, AI este clasificată în AI restrâns (ANI), AI general (AGI) și chiar mai departe în AI superioară (ASI). În prezent, AI restrâns este singura formă dezvoltată și aplicată pe scară largă, în timp ce AI general rămâne un concept teoretic. Pentru o înțelegere mai profundă, să analizăm fiecare concept în parte.

Ce este AI restrâns (Narrow AI)?

AI restrâns (ANI – Artificial Narrow Intelligence), cunoscut și ca AI slab, este un tip de inteligență artificială proiectată să îndeplinească o singură (sau câteva) sarcini specifice cu o eficiență ridicată. Caracteristica principală a AI restrâns este că se concentrează exclusiv pe un domeniu sau o problemă unică, cum ar fi recunoașterea facială, traducerea limbajului, jocurile de șah etc.

AI restrâns funcționează excelent în cadrul sarcinilor pentru care a fost programată sau antrenată, iar unele sisteme chiar depășesc performanțele umane în domenii restrânse. Totuși, AI restrâns nu are conștiință de sine sau capacitatea de gândire umană și nu poate extinde înțelegerea dincolo de domeniul pentru care a fost programată.

Cu alte cuvinte, un sistem AI restrâns este ca un expert extrem de specializat într-un domeniu, dar complet „orb” în alte domenii în afara specializării sale. Acesta este motivul pentru care este numit AI slab – nu pentru că ar fi slab în performanță, ci pentru că aria sa de inteligență este limită în cadrul unui domeniu bine definit.

În prezent, AI restrâns este cea mai răspândită formă de AI și reprezintă majoritatea aplicațiilor AI cu care ne întâlnim zilnic. Cele mai cunoscute exemple de AI restrâns includ:

• Asistenți virtuali: Asistenți vocali precum Apple Siri, Google Assistant sau Amazon Alexa sunt programați să înțeleagă comenzi și să răspundă cerințelor utilizatorilor (căutare informații, setare memento-uri, redare muzică, control dispozitive inteligente etc.). Sunt foarte buni în aceste domenii, dar nu pot face lucruri în afara funcțiilor programate.
• Sisteme de recomandare: Servicii precum Netflix, YouTube, Spotify folosesc AI restrâns pentru a analiza istoricul vizionărilor/ascultărilor și a sugera conținut potrivit preferințelor. Aceste sisteme pot oferi recomandări precise bazate pe date, dar nu pot crea conținut nou sau înțelege contextul dincolo de recomandare.
• Recunoaștere facială: Tehnologia de recunoaștere facială pe telefoane (deblocare cu Face ID) sau pe rețele sociale (sugestii de etichetare a prietenilor în fotografii) este un AI restrâns specializat în analiza imaginilor faciale. Recunoaște cine este în fotografie pe baza trăsăturilor învățate, dar nu înțelege emoțiile sau intențiile persoanei.
• Mașini autonome (într-o anumită măsură): Vehiculele autonome folosesc mai multe module AI restrânse care lucrează împreună, cum ar fi sistemul de recunoaștere a indicatoarelor, menținerea benzii, frânarea de urgență etc. Fiecare modul rezolvă o sarcină specifică legată de condus. Deși combinate dau impresia unei „mașini inteligente”, fiecare AI internă gestionează bine doar anumite situații. Mașinile autonome actuale nu pot gestiona toate situațiile neașteptate cu flexibilitatea unui om.

Cu avantaje precum precizia ridicată și performanța superioară în sarcinile atribuite, AI restrâns a adus numeroase beneficii practice în viața cotidiană și în industrie. De exemplu, în domeniul medical, AI restrâns ajută la analiza imaginilor radiologice pentru diagnostic; în finanțe, detectează fraudele; în producție, operează roboți de asamblare etc.

Totuși, un dezavantaj major al AI restrâns este limitatatea ariei de inteligență – nu poate învăța singură să îndeplinească alte sarcini în afara celor predate. Pentru a face altceva, trebuie programată sau antrenată din nou cu date noi. De exemplu, un AI excelent la șah precum AlphaGo știe doar să joace șah, nu poate învăța brusc să gătească sau să conducă. Aceasta înseamnă că flexibilitatea AI restrâns este aproape zero în afara sarcinilor inițiale.

Un alt aspect important: AI restrâns depinde complet de datele și algoritmii furnizați. Astfel, dacă datele de antrenament sunt eronate sau părtinitoare, AI restrâns va avea aceleași erori sau prejudecăți. Aceasta este o limitare comună a sistemelor AI actuale.

Ele nu „înțeleg” cu adevărat sensul profund, ci doar răspund pe baza modelelor învățate. Din cauza acestor limitări, cercetătorii aspiră să dezvolte un AI avansat care să gândească general și flexibil ca inteligența umană – adică AI general (AGI).

Ce este AI general (General AI)?

AI general (AGI – Artificial General Intelligence), cunoscut și ca AI puternic, se referă la un sistem AI cu inteligență generală asemănătoare celei umane. Aceasta înseamnă că AI general poate înțelege, învăța singur și aplica cunoștințe pentru a rezolva orice sarcină sau problemă din diverse domenii, nu doar o sarcină specifică.

Dacă AI restrâns este un expert într-un domeniu, AI general este imaginat ca un „super-expert” capabil să facă aproape orice – de la condus, gătit, programare, până la diagnostic medical, consultanță juridică etc., similar modului în care o persoană inteligentă poate gestiona multe activități diferite.

O altă modalitate de a înțelege: AI puternic este inteligența artificială la nivel uman (human-level AI). Nu doar execută comenzi predefinite, ci poate gândi singur, planifica, crea și se adapta la situații noi – abilități pe care AI restrâns nu le are.

În science-fiction, AI general este adesea descrisă ca mașini cu gândire și conștiință asemănătoare oamenilor, uneori chiar cu emoții. De exemplu, personaje precum J.A.R.V.I.S. din filmul Iron Man sau Samantha din filmul Her sunt exemple imaginare de AI cu inteligență umană. Ele pot conversa natural, învăța lucruri noi și gestiona numeroase cerințe umane flexibil.

În prezent (2025), AI general rămâne un obiectiv teoretic și nu există niciun sistem care să atingă acest nivel. Deși au existat progrese remarcabile în AI restrâns și unele sisteme par „inteligente versatile”, ele nu sunt încă AGI.

Experții afirmă că AGI este încă o provocare majoră și poate necesita decenii de cercetare suplimentară. Ethan Mollick, profesor asociat la Universitatea Pennsylvania, a observat: „Deși am făcut progrese semnificative în AI restrâns, AI general rămâne o provocare mare și poate necesita încă multe decenii de cercetare”. Cu alte cuvinte, drumul către AGI este lung și plin de obstacole.

De ce este atât de dificil să creăm AI general?...

Motivul este că pentru a avea inteligență asemănătoare omului, AI trebuie să integreze numeroase capacități complexe: înțelegerea limbajului, percepția vizuală, raționamentul logic, gândirea abstractă, învățarea din experiență și adaptarea socială. Aceasta necesită salturi tehnologice în algoritmi, putere de calcul imensă și volume uriașe și diverse de date de antrenament.

În plus, există numeroase probleme etice și de siguranță care trebuie luate în considerare în dezvoltarea unui AI inteligent ca omul – de exemplu, cum să asigurăm că acesta acționează etic și că oamenii pot controla AI-ul dacă devine prea inteligent. Aceasta nu este doar o problemă tehnologică, ci și una socială și filosofică.

Deși nu există încă un AGI real, în ultimii ani unele sisteme AI avansate au început să arate unele capacități generale. De exemplu, modelele mari de limbaj (precum GPT-3, GPT-4 de la OpenAI) pot îndeplini diverse sarcini: răspund la întrebări, scriu texte, programează, traduc și chiar trec anumite teste umane.

Cercetătorii Microsoft consideră că modelul GPT-4 poate rezolva sarcini noi și diverse în domenii precum matematică, programare, medicină și drept fără antrenament specializat pentru fiecare sarcină, atingând performanțe aproape umane în multe cazuri. Ei susțin că GPT-4 poate fi considerat o versiune incipientă de AGI (deși incompletă).

Totuși, chiar și aceste modele avansate sunt clasificate încă ca AI restrâns conform definiției, deoarece le lipsește capacitatea reală de învățare autonomă și sunt limitate de constrângerile tehnice și datele de antrenament.

De exemplu, un AI generativ precum ChatGPT are cunoștințe vaste din multe domenii, dar nu învață singur informații noi în afara datelor inițiale și nu poate efectua sarcini fizice în lumea reală fără programare suplimentară. Prin urmare, AI general autentic rămâne un obiectiv viitor, nu o realitate prezentă.

Pentru o imagine mai clară, iată câteva exemple ipotetice de AI general (în viitor, dacă va fi dezvoltat cu succes):

• Robot multifuncțional ca asistent uman: Imaginați-vă un robot umanoid care poate învăța singur toate abilitățile necesare – să gătească micul dejun după preferințele dvs., să conducă la serviciu, să programeze software după-amiaza și să ajute la teme seara. Acesta este tipul ideal de AI general: o inteligență capabilă să gestioneze majoritatea sarcinilor mentale și fizice fără instrucțiuni detaliate.
• Sistem AI medical polivalent: Un AI care integrează cunoștințele tuturor specialităților medicale, capabil să diagnosticheze orice boală pe baza simptomelor și testelor și să propună tratamentul optim. Nu se limitează doar la medicină, ci are și cunoștințe despre psihologie, nutriție, legislație (pentru consultanță în asigurări de sănătate) etc. Este ca un doctor – expert generalist care sprijină oamenii în toate aspectele îngrijirii sănătății.

Aceste exemple nu există încă, dar reprezintă viziunea cercetătorilor AI. Dacă într-o zi vom crea cu succes AI general, va fi o revoluție tehnologică majoră – o adevărată „revoluție industrială” nouă în istoria omenirii.

Totuși, odată cu beneficiile vin și provocări și riscuri majore, cum ar fi cum să controlăm o inteligență capabilă să se auto-îmbunătățească dincolo de înțelegerea umană? Acesta este motivul pentru care există multe dezbateri privind dezvoltarea AGI, care trebuie făcută cu prudență.

Înainte de a compara direct cele două concepte, merită menționat un termen superior AGI: ASI (Artificial Super Intelligence) – inteligența artificială superioară. ASI reprezintă inteligența artificială care depășește capacitățile umane în toate privințele – adică mult mai inteligentă decât oamenii. Acest concept este în prezent strict ipotetic și face parte din science-fiction, și poate nici nu va deveni vreodată realitate.

Dacă AGI este inteligența la nivel uman, atunci ASI este o inteligență superioară omului. Unii se tem că ASI, dacă va apărea, ar putea produce consecințe imprevizibile pentru omenire deoarece ar fi prea inteligentă și scăpată de sub controlul nostru. Totuși, aceasta este o poveste pentru un viitor îndepărtat. În acest articol ne concentrăm pe două niveluri realizabile și mai apropiate: AI restrâns (prezent) și AI general (viitor apropiat/speranță).

Diferențele dintre AI restrâns și AI general

Pe scurt, AI restrâns (ANI) și AI general (AGI) diferă în multe aspecte fundamentale. Mai jos este un tabel comparativ și o explicație a principalelor diferențe între aceste două tipuri de AI:

Domeniul de aplicare

AI restrâns poate îndeplini doar una sau câteva sarcini specifice pentru care a fost programată sau antrenată (de exemplu, doar recunoaștere de imagini sau doar joc de șah). În schimb, AI general are ca scop să poată realiza orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om, adică nu este limitată la un domeniu anume. Simplu spus, AI restrâns este „un bob de nisip”, iar AI general este „un ocean” de capacități.

Flexibilitate și învățare

AI restrâns nu poate învăța singură să se adapteze la situații noi în afara datelor/algoritmilor inițiali – depinde complet de programare și datele furnizate anterior. În schimb, AI general este așteptată să se adapteze și să învețe cunoștințe noi când întâlnește probleme necunoscute, similar modului în care oamenii învață din experiență. AI general poate raționa, forma conștiință sau cel puțin o înțelegere generală a lumii, nu doar să urmeze modele predefinite.

Stadiul actual de dezvoltare

AI restrâns există și este utilizată pe scară largă în prezent (în aplicații, servicii, dispozitive inteligente peste tot). Pe de altă parte, AI general este doar un concept teoretic, laboratoare din întreaga lume cercetând, dar niciun sistem nu a atins acest nivel de inteligență. Cu alte cuvinte, toată AI-ul din jurul nostru este în prezent AI restrâns, chiar dacă unele sunt foarte avansate, iar AI general autentic nu a apărut încă.

Exemple reprezentative

AI restrâns – include asistenți virtuali (Siri, Alexa), software de traducere automată, sisteme de recomandare filme, programe de jocuri (șah, go) etc. Aceste sisteme fac un singur tip de activitate și o fac foarte bine în domeniul lor restrâns. AI general – nu există încă exemple reale, fiind doar un model imaginar.

Personaje AI inteligente din filme și literatură (precum roboți cu gândire independentă, calculatoare superinteligente care controlează totul etc.) reprezintă imagini ale AGI. În viitor, dacă va fi creat cu succes, un robot asistent multifuncțional sau un sistem AI care gestionează o fabrică complet ar putea fi exemple de AGI. Dar până acum, nu există niciun sistem AGI în viața reală.

Avantaje și limitări

AI restrâns are avantajul specializării ridicate, adesea cu precizie și performanță superioară în sarcinile sale (de exemplu, AI pentru diagnostic imagistic poate analiza mii de radiografii mai rapid și la fel de precis ca un medic).

Totuși, limitarea sa este lipsa flexibilității, creativității și dependența de date, neputând să-și extindă capacitățile. În schimb, AI general, dacă va fi realizată, va fi extrem de flexibilă, adaptabilă și creativă – acesta este cel mai mare avantaj. Dar dezavantajul actual este că dezvoltarea sa este foarte dificilă: AGI necesită tehnologii complexe încă fără soluții clare și implică multe provocări tehnice și sociale.

Riscuri și provocări

AI restrâns este în general sigură și ușor de controlat, dar există riscuri precum erori (prejudecăți) din cauza datelor proaste sau limitări de domeniu (AI nu înțelege contextul din afara sarcinii, deci poate da rezultate inexacte când este aplicată în situații noi).

AI general prezintă riscuri mai mari legate de etică și control: dacă într-o zi AI va atinge inteligența umană sau mai mult, cum putem asigura că acțiunile sale respectă valorile umane și nu scapă de sub control? Aceasta este o preocupare majoră pentru mulți experți AI și futurologi.

De exemplu, un AGI care se poate auto-îmbunătăți și lua decizii fără intervenția umană ar putea cauza consecințe nedorite dacă obiectivele sale nu sunt aliniate cu binele uman. Prin urmare, dezvoltarea AGI implică întotdeauna probleme legate de siguranța AI și guvernanța la nivel înalt.

În concluzie, diferența fundamentală este că AI restrâns „știe totul despre un singur domeniu, iar AI general știe multe lucruri”. AI restrâns există în jurul nostru în aplicații specifice, iar AI general este un obiectiv ambițios pentru a crea mașini inteligente cuprinzătoare.

>>> Aflați mai multe despre: AI, Machine Learning și Deep Learning

Înțelegerea diferențelor dintre AI restrâns și AI general este primul pas pentru a avea o imagine clară asupra inteligenței artificiale de azi și de mâine. AI restrâns a adus și continuă să aducă numeroase beneficii practice în viața de zi cu zi, de la automatizarea muncii, creșterea productivității, până la îmbunătățirea serviciilor și facilităților cotidiene. Suntem familiarizați cu aplicații AI restrânse precum asistenți virtuali, mașini autonome, analiză de date... AI restrâns este fundamentul erei AI actuale, rezolvând eficient probleme specifice.

În schimb, AI general este ca un Sfânt Graal în cercetarea AI – un obiectiv îndepărtat, dar promițător. Dacă într-o zi vom atinge AI general, omenirea va asista la schimbări majore: mașini capabile să facă aproape orice face un om, deschizând noi posibilități în știință, medicină, educație, economie...

Totuși, odată cu speranțele vin și provocări majore atât tehnologice, cât și etice. Drumul către AGI este încă lung și necesită colaborare interdisciplinară între oameni de știință, ingineri, experți sociali și guverne.

Pe scurt, AI restrâns și AI general reprezintă două niveluri diferite ale inteligenței artificiale. AI restrâns este realitatea de azi – puternică în domenii limitate, sprijinind oamenii în multe sarcini specifice. AI general este o viziune de viitor – o inteligență artificială polivalentă ca omul, promițătoare, dar și plină de provocări pentru a fi realizată.

Distincția clară între aceste două concepte ne ajută să avem așteptări realiste de la AI, să valorificăm bine punctele forte ale AI restrâns existente și să ne pregătim pentru pașii către AI general în viitor. Așa cum am subliniat: în prezent am cucerit doar AI restrâns, iar drumul către AI general (și mai departe către AI superioară) este încă foarte lung.

Cu toate acestea, fiecare progres în cercetarea AI ne apropie tot mai mult de acest obiectiv. Cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei, cine știe, poate în câteva decenii ceea ce părea science-fiction va deveni realitate.