У сучасну епоху технологій штучний інтелект (ШІ) проникає у всі сфери життя. Ми часто чуємо про ШІ у повсякденних застосуваннях — від віртуальних помічників на телефонах до автономних автомобілів.

Однак не всі системи ШІ однакові. Насправді, ШІ поділяється на різні рівні, серед яких найпоширенішими є вузький ШІ (Artificial Narrow Intelligence – ANI, також відомий як слабкий ШІ) та загальний ШІ (Artificial General Intelligence – AGI, також відомий як сильний ШІ). Отже, що ж таке вузький і загальний ШІ і чим вони відрізняються? Давайте разом з INVIAI детально розглянемо це нижче.

Що таке ШІ?

Перед тим як розрізняти вузький і загальний ШІ, потрібно зрозуміти, що таке штучний інтелект. За класичним визначенням експертів, таких як Стюарт Рассел та Пітер Норвіг, ШІ — це «дослідження та розробка інтелектуальних агентів, де інтелектуальний агент — це система, здатна сприймати навколишнє середовище та виконувати дії для максимізації своїх шансів на успіх». Простими словами, ШІ — це створення машин або програм, які можуть виконувати завдання, що вимагають людського інтелекту.

Насправді штучний інтелект включає різні системи — від простих алгоритмів до складних моделей машинного навчання. Залежно від обсягу та рівня інтелекту, ШІ поділяють на вузький ШІ (ANI), загальний ШІ (AGI) та навіть надінтелектуальний ШІ (ASI). На сьогодні вузький ШІ — єдиний тип, який розвинений і широко застосовується, тоді як загальний ШІ поки що існує лише в теорії. Щоб краще зрозуміти, розглянемо кожне поняття детальніше.

Що таке вузький ШІ (Narrow AI)?

Вузький ШІ (ANI – Artificial Narrow Intelligence), або слабкий ШІ, — це тип штучного інтелекту, створений для виконання однієї (або кількох) конкретних задач з високою ефективністю. Характерною рисою вузького ШІ є те, що він зосереджений лише на одній сфері або конкретній проблемі, наприклад, розпізнавання облич, переклад мов, гра в шахи тощо.

Вузький ШІ відмінно працює в межах запрограмованих або навчених завдань, і багато систем навіть перевершують людину у своїй вузькій спеціалізації. Проте вузький ШІ не має свідомості чи мислення, як людина, і не може самостійно розширювати свої знання за межі заданої області.

Інакше кажучи, система вузького ШІ — це як експерт надзвичайно вправний у своїй справі, але повністю «сліпий» у всьому іншому. Саме тому його називають слабким ШІ — не через низьку продуктивність, а через обмеженість інтелекту в межах визначеної сфери.

На сьогодні вузький ШІ — найпоширеніший тип ШІ і те, з чим ми найчастіше стикаємося у повсякденному житті. Більшість застосунків ШІ навколо нас — це вузький ШІ. Деякі знайомі приклади вузького ШІ включають:

• Віртуальні помічники: Голосові помічники, такі як Apple Siri, Google Assistant чи Amazon Alexa, запрограмовані розуміти команди та виконувати запити користувачів (пошук інформації, нагадування, відтворення музики, керування розумними пристроями тощо). Вони дуже ефективні у своїй сфері, але не можуть виконувати завдання поза межами запрограмованих функцій.
• Рекомендаційні системи: Сервіси Netflix, YouTube, Spotify тощо використовують вузький ШІ для аналізу історії переглядів чи прослуховувань і пропонують контент, що відповідає вашим вподобанням. Ці системи можуть давати дуже точні рекомендації на основі даних, але не здатні створювати новий контент або розуміти контекст поза межами рекомендацій.
• Розпізнавання облич: Технології розпізнавання облич на телефонах (розблокування Face ID) або в соцмережах (автоматичне позначення друзів на фото) — це вузький ШІ, спеціалізований на аналізі зображень облич. Він визначає, хто на фото, за вивченими рисами, але не розуміє емоцій чи намірів людини.
• Автономні автомобілі (частково): Автомобілі з автопілотом використовують кілька модулів вузького ШІ, наприклад, розпізнавання дорожніх знаків, утримання смуги руху, екстрене гальмування тощо. Кожен модуль виконує вузьке завдання в керуванні. Хоча разом вони створюють враження «розумного авто», насправді кожен ШІ модуль добре справляється лише з певними ситуаціями. Сучасні автономні авто ще не можуть гнучко реагувати на всі несподівані обставини, як людина.

Завдяки перевагам, таким як висока точність і ефективність у конкретних завданнях, вузький ШІ вже приніс багато практичної користі у повсякденне життя та промисловість. Наприклад, у медицині вузький ШІ допомагає аналізувати рентгенівські знімки для діагностики; у фінансах — виявляє шахрайство; у виробництві — керує роботами на збірці тощо.

Проте головний недолік вузького ШІ — це обмеженість інтелектуальної сфери — він не може самостійно навчатися виконувати інші завдання, окрім тих, для яких його навчили. Щоб вузький ШІ виконував нові функції, його потрібно перепрограмувати або перенавчати з новими даними. Наприклад, ШІ, який чудово грає в го, як AlphaGo, знає лише гру в го і не може раптово навчитися готувати або водити машину. Це означає, що гнучкість вузького ШІ майже дорівнює нулю поза межами початкового завдання.

Ще один важливий момент: вузький ШІ повністю залежить від наданих даних і алгоритмів. Якщо навчальні дані містять помилки або упередження, вузький ШІ також допустить помилки або проявить упередженість. Це загальне обмеження сучасних систем ШІ.

Вони не справді «розуміють» глибокий сенс, а лише реагують на вивчені шаблони. Саме через ці обмеження дослідники прагнуть створити більш просунутий ШІ, який би мислив загально і гнучко, як людський інтелект — тобто загальний ШІ (AGI).

Що таке загальний ШІ (General AI)?

Загальний ШІ (AGI – Artificial General Intelligence), або сильний ШІ, — це термін, що позначає систему ШІ з інтелектом, подібним до людського. Це означає, що загальний ШІ здатен розуміти, самостійно навчатися та застосовувати знання для розв’язання будь-яких завдань або проблем у різних сферах, а не лише в одній конкретній.

Якщо вузький ШІ — це експерт у певній галузі, то загальний ШІ уявляється як «універсальний експерт», який може виконувати майже будь-яку роботу — від водіння авто, приготування їжі, програмування до медичної діагностики, юридичних консультацій тощо, подібно до того, як розумна людина може справлятися з різними завданнями.

Інша метафора: сильний ШІ — це штучний інтелект рівня людини. Він не просто виконує наявні команди, а може самостійно мислити, планувати, творити та адаптуватися до нових ситуацій — можливості, яких немає у вузького ШІ.

У науковій фантастиці загальний ШІ часто зображують як машини з мисленням і свідомістю, подібними до людських, а іноді й з емоціями. Наприклад, персонажі як J.A.R.V.I.S. з фільму «Залізна людина» чи Саманта з фільму «Вона» — це уявні приклади ШІ з людським інтелектом. Вони можуть природно спілкуватися, навчатися новому та гнучко виконувати різноманітні запити людей.

Станом на 2025 рік, загальний ШІ залишається теоретичною метою, і жодна система не досягла такого рівня. Незважаючи на значні успіхи у вузькому ШІ та появу систем, які здаються «універсально розумними», вони ще не є справжнім AGI.

Експерти стверджують, що створення AGI — це величезний виклик, який може зайняти десятиліття досліджень. Зокрема, Етан Моллік, доцент Пенсильванського університету, зазначає: «Хоч ми й досягли значних успіхів у вузькому ШІ, загальний ШІ все ще залишається великим викликом і може потребувати ще багатьох десятиліть досліджень». Іншими словами, шлях до AGI ще дуже довгий і складний.

Чому створити загальний ШІ так складно?...

Причина в тому, що для інтелекту, подібного до людського, ШІ має поєднувати багато складних здібностей: розуміння мови, сприйняття зображень, логічне мислення, абстрактне мислення, навчання на досвіді та соціальну адаптацію. Це вимагає проривів у алгоритмах, величезної обчислювальної потужності та великих і різноманітних навчальних даних.

Крім того, існує безліч етичних і безпекових питань, які потрібно враховувати при розробці інтелекту, рівного людині — наприклад, як забезпечити його етичну поведінку і як зберегти контроль над ним, якщо він стане надто розумним. Це не лише технічна, а й соціальна та філософська проблема.

Хоч справжнього AGI поки немає, останніми роками деякі передові системи почали демонструвати певні ознаки загальної здатності. Наприклад, великі мовні моделі (як GPT-3, GPT-4 від OpenAI) можуть виконувати різні завдання: відповідати на запитання, писати тексти, програмувати, перекладати, а іноді навіть проходити тести, які виконують люди.

Дослідники Microsoft вважають, що модель GPT-4 може розв’язувати нові, різноманітні завдання у сферах математики, програмування, медицини та права без спеціального навчання для кожного завдання, демонструючи продуктивність, близьку до людської. Вони вважають, що GPT-4 можна розглядати як початкову версію AGI (хоч і недосконалу).

Проте навіть такі передові моделі все ще належать до вузького ШІ за визначенням, оскільки їм бракує справжньої автономії у навчанні і вони обмежені технічними та навчальними рамками.

Наприклад, генеративний ШІ, як ChatGPT, має широкі знання з багатьох сфер, але не може самостійно вивчати нову інформацію поза початковими даними і не може виконувати фізичні завдання у реальному світі без додаткового навчання. Тому справжній загальний ШІ — це ціль майбутнього, а не сьогодення.

Щоб краще уявити, ось деякі гіпотетичні приклади загального ШІ (у майбутньому, якщо його вдасться створити):

• Універсальний робот-помічник: Уявіть собі гуманоїдного робота, який може самостійно навчатися всім необхідним навичкам — готувати сніданок за вашими вподобаннями, вдень водити машину, програмувати ввечері, а вночі допомагати дітям з навчанням. Це ідеальний загальний ШІ — інтелект, здатний виконувати більшість розумових і фізичних завдань без детального керівництва людини.
• Універсальна медична система ШІ: ШІ, який інтегрує знання з усіх медичних спеціальностей, може діагностувати будь-яку хворобу на основі симптомів і аналізів, а також пропонувати оптимальні методи лікування. Крім медицини, така система розуміє психологію, харчування, законодавство (для консультацій зі страхування) тощо. Це як універсальний лікар-експерт зі штучним інтелектом, що підтримує людину у всіх аспектах здоров’я.

Ці приклади поки що не існують, але саме до них прагнуть дослідники ШІ. Якщо колись ми створимо загальний ШІ, це стане величезним технологічним проривом — справжньою «новою промисловою революцією» в історії людства.

Проте разом із перевагами виникають і серйозні виклики та ризики, як-от: як контролювати інтелект, що може самовдосконалюватися поза людським розумінням? Саме тому розвиток AGI вимагає обережності та ретельного регулювання.

Перед тим, як перейти до прямого порівняння двох понять, варто згадати ще один термін, вищий за AGI — ASI (Artificial Super Intelligence) — надінтелектуальний штучний інтелект. ASI — це штучний інтелект, що значно перевищує людські можливості у всіх сферах — простіше кажучи, набагато розумніший за людину. Це поняття наразі залишається виключно науково-фантастичною гіпотезою і, можливо, ніколи не стане реальністю.

Якщо AGI — це інтелект на рівні людини, то ASI — це інтелект надлюдський. Деякі побоюються, що ASI, якщо з’явиться, може спричинити непередбачувані наслідки для людства, бо буде надто розумним і вийде з-під контролю. Проте це питання далекого майбутнього. У цій статті ми зосередимося на двох більш реалістичних і близьких рівнях: вузькому ШІ (сьогодні) та загальному ШІ (майбутнє/надія).

Різниця між вузьким і загальним ШІ

Отже, вузький ШІ (ANI) та загальний ШІ (AGI) відрізняються за багатьма ключовими аспектами. Нижче наведена таблиця порівняння та пояснення основних відмінностей між цими двома типами ШІ:

Обсяг завдань

Вузький ШІ виконує лише одне або кілька конкретних завдань, для яких він запрограмований або навчен (наприклад, розпізнавання зображень або гра в шахи). Натомість загальний ШІ має на меті виконувати будь-які інтелектуальні завдання, які може виконувати людина, тобто не обмежується жодною конкретною сферою. Простими словами, вузький ШІ — це «пісчинка», а загальний ШІ — «океан» можливостей.

Гнучкість і навчання

Вузький ШІ не здатен самостійно навчатися та адаптуватися до нових ситуацій поза межами початкових даних і алгоритмів — він повністю залежить від програмування та наданих даних. Натомість загальний ШІ очікується, що самостійно адаптуватиметься і вчитиметься новому у разі зустрічі з незнайомими проблемами, подібно до того, як людина набуває нового досвіду. Загальний ШІ може мислити, формувати свідомість або принаймні мати загальне розуміння світу, а не просто слідувати шаблонам.

Стан розвитку на сьогодні

Вузький ШІ вже існує і широко застосовується у реальному житті (у застосунках, сервісах, розумних пристроях повсюдно). Натомість загальний ШІ поки що залишається теоретичним, і лабораторії по всьому світу досліджують його, але жодна система не досягла такого рівня інтелекту. Іншими словами, весь ШІ навколо нас сьогодні — це вузький ШІ, хоч деякі системи дуже просунуті, а справжній загальний ШІ ще не з’явився.

Приклади

Вузький ШІ — це віртуальні помічники (Siri, Alexa), програми машинного перекладу, системи рекомендацій фільмів, ігрові програми (шахи, го) тощо. Ці системи виконують один тип завдань і роблять це дуже добре у своїй вузькій сфері. Загальний ШІ — наразі немає реальних прикладів, це лише уявні моделі.

Розумні персонажі ШІ у фільмах і літературі (як-от роботи з незалежним мисленням, надрозумні комп’ютери, що контролюють все…) — це уявлення про AGI. У майбутньому, якщо створять, наприклад, універсального робота-помічника або інтелектуальну систему управління заводом, їх можна буде вважати прикладами AGI. Але наразі жодної системи AGI у реальному світі немає.

Переваги та недоліки

Вузький ШІ має перевагу в високій спеціалізації, часто досягаючи високої точності та продуктивності у своїх завданнях (наприклад, ШІ для діагностики медичних знімків може аналізувати тисячі рентгенів швидше і точніше за лікаря).

Проте його недоліки — це брак гнучкості, творчості та залежність від даних, він не може самостійно розширювати свої можливості. Натомість загальний ШІ, якщо буде створений, буде надзвичайно гнучким, адаптивним і творчим — це його найбільша перевага. Але недоліком наразі є величезна складність розробки: AGI вимагає складних технологій і несе багато технічних та соціальних викликів.

Ризики та виклики

Вузький ШІ загалом безпечніший і легший у контролі, але все ж має ризики, як-от помилки (упередження) через погані дані або обмеження сфери застосування (ШІ не розуміє контекст поза завданням, тому може помилятися при нестандартних вхідних даних).

Загальний ШІ має більші ризики щодо етики та контролю: якщо колись ШІ досягне або перевищить людський інтелект, як гарантувати, що він діятиме відповідно до цінностей людства і не вийде з-під контролю? Це питання, яке турбує багатьох експертів і футурологів.

Наприклад, AGI, який може самостійно вдосконалюватися і приймати рішення без участі людини, може спричинити непередбачувані наслідки, якщо його цілі не співпадатимуть з інтересами людства. Тому розробка AGI завжди супроводжується питаннями безпеки ШІ та управління на високому рівні.

У підсумку, основна різниця полягає в тому, що вузький ШІ «знає все про одну річ, а загальний ШІ знає багато речей». Вузький ШІ вже присутній у нашому житті у вигляді конкретних застосувань, тоді як загальний ШІ — це амбітна мета створення всебічно розумних машин.

>>> Дізнатися більше про: Штучний інтелект, машинне навчання та глибинне навчання

Розуміння різниці між вузьким і загальним ШІ — це перший крок до усвідомлення загальної картини штучного інтелекту сьогодні і в майбутньому. Вузький ШІ вже приносить безліч практичних переваг у життя — від автоматизації роботи, підвищення продуктивності до покращення сервісів і зручностей. Ми звикли до застосувань вузького ШІ, таких як віртуальні помічники, автономні автомобілі, аналіз даних... вузький ШІ є основою сучасної епохи ШІ, ефективно розв’язуючи конкретні завдання.

Натомість загальний ШІ — це як «Святий Грааль» у дослідженнях ШІ — далека, але багатообіцяюча мета. Якщо колись буде створений загальний ШІ, людство може стати свідком величезних змін: машини зможуть виконувати майже всі людські завдання, відкриваючи нові можливості у науці, медицині, освіті, економіці...

Проте разом із надіями існують і серйозні виклики як технологічного, так і етичного характеру. Шлях до AGI ще довгий і потребує тісної співпраці між науковцями, інженерами, соціологами та урядами.

Отже, вузький і загальний ШІ представляють два різні рівні штучного інтелекту. Вузький ШІ — це сьогодення — потужний у вузьких сферах, що ефективно підтримує людину у багатьох конкретних завданнях. Загальний ШІ — це майбутнє — універсальний інтелект, подібний до людського, який обіцяє великі можливості, але й великі виклики.

Чітке розмежування цих понять допомагає нам реалістично оцінювати очікування від ШІ, максимально використовувати переваги вузького ШІ сьогодні і готуватися до кроків у напрямку загального ШІ у майбутньому. Як зазначено у статті: наразі ми лише освоюємо вузький ШІ, а шлях до загального ШІ (і далі — до надінтелектуального ШІ) ще дуже довгий.

Проте кожен крок у дослідженнях ШІ наближає нас до цієї мети. З бурхливим розвитком технологій, можливо, вже за кілька десятиліть те, що раніше вважалося науковою фантастикою, стане реальністю.