Гэри Маркус против Nature: почему слухи о приходе AGI преждевременны

Гэри Маркус и его коллеги, Уолтер Кватрочиокки и Валерио Капраро, выступили с критикой недавней статьи в престижном журнале Nature, в которой утверждалось о достижении общего искусственного интеллекта (AGI). Авторы ответной публикации настаивают на том, что впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в различных бенчмарках и даже в решении сложных математических задач, не являются свидетельством подлинного разума. По их мнению, сторонники идеи о существовании AGI совершают фундаментальную ошибку, путая способность выполнять узкоспециализированные задачи с проявлением действительно общего интеллекта. Данная статья является призывом к большей осторожности в использовании терминологии и к проведению более глубокого, осмысленного анализа того, что мы подразумеваем под понятием «интеллект».

В последнее время всё больше и больше людей начинают утверждать, что искусственный общий интеллект уже существует. Пожалуй, самое недавнее и громкое подобное заявление содержится в статье, опубликованной в журнале Nature. Эти утверждения часто подпитываются впечатляющими достижениями в области больших языковых моделей (LLM), чьи результаты демонстрируют высокую производительность на различных тестовых наборах данных, беглую работу в разнообразных областях и, в некоторых случаях, даже правильные решения открытых математических задач. Эти разработки нередко рассматриваются как неоспоримое доказательство того, что человечество достигло порога искусственного общего интеллекта.

Однако, как справедливо отмечают Маркус и его соавторы, подобные интерпретации основаны на фундаментальном смешении результатов выполнения отдельных, часто хорошо изученных и стандартизированных задач, с интеллектом как таковым. Выполнение отдельных задач, даже если оно демонстрирует впечатляющие результаты, не может считаться достаточным доказательством наличия общего интеллекта. В своей статье авторы показывают, что недавние заявления о достижении AGI основаны на концептуальной ошибке — смешивании статистической аппроксимации, которая становится всё более сложной, с самим интеллектом. Они также аргументируют, что недавние заявления (например, опубликованные Chen et al., 2026) о предполагаемом успехе в создании AGI зависят от переопределения того, что исторически означал сам термин «ИИ».

Основная идея, которую продвигают авторы, заключается в том, что современные LLM, несмотря на их поразительные способности, по сути являются очень сложными статистическими машинами. Они обучаются на огромных массивах данных и учатся предсказывать следующее слово или последовательность слов на основе вероятностных закономерностей. Это позволяет им генерировать текст, отвечать на вопросы и даже решать задачи, которые требуют определённого уровня логики или знаний. Однако, по мнению Маркуса и его коллег, это не означает, что модель «понимает» задачу в человеческом смысле или обладает способностью к переносу знаний и навыков на совершенно новые, непредвиденные ситуации — ключевой аспект общего интеллекта. Они утверждают, что это скорее похоже на очень продвинутую форму имитации или аппроксимации, а не на реальное мышление.

Последствия такой путаницы могут быть весьма значительными. Преждевременные заявления о достижении AGI могут привести к чрезмерному оптимизму, неверному распределению ресурсов и, что более важно, к недооценке реальных проблем и вызовов, связанных с созданием подлинного искусственного интеллекта. Это также может привести к тому, что мы будем менее критично относиться к возможностям и ограничениям существующих ИИ-систем, полагая, что они обладают уровнем понимания, которого на самом деле нет. Кроме того, это может замедлить прогресс в области исследований, направленных на создание более надёжных, интерпретируемых и действительно разумных систем.

В заключение, Гэри Маркус и его соавторы призывают научное сообщество и широкую публику к более трезвому и критическому подходу к оценке достижений в области искусственного интеллекта. Они подчёркивают, что важно различать впечатляющие статистические способности LLM от подлинного общего интеллекта, который подразумевает способность к рассуждению, обучению, адаптации и пониманию в широком спектре контекстов. Пока мы не достигнем такого уровня, заявления о приходе AGI следует рассматривать как преждевременные и основанные на неверной интерпретации данных.