«Общий интеллект — полная ерунда»: зачем AI-лидеры спорят о том, что у нас в голове

Пока главы крупнейших AI-лабораторий обсуждают, существует ли «общий интеллект» и не является ли сама идея полным недоразумением, остальным участникам рынка приходится жить в менее возвышенной реальности: запускать продукты, подписывать акты и выжимать максимум из нейросетей в рабочих задачах. В публичный спор уже вписались Ян Лекун, Демис Хассабис и Илон Маск, а мы разберёмся, что именно они не могут поделить, причём тут AGI и почему этот философский холивар вполне прикладным образом отразится на тех, кто делает сервисы, бизнес и контент на базе ИИ.

Началось всё с того, что Ян Лекун, экс-глава AI в Meta и лауреат Тьюринга, в подкасте заявил: никакого «general intelligence» нет, а сама концепция — «complete BS». По его версии, человеческий интеллект вовсе не «общий», а набор специализированных модулей, заточенных под конкретные задачи вроде восприятия, моторики, социального взаимодействия и так далее.

Грубо говоря, люди не «универсальные гении», а аккуратный эволюционный Frankenstein из узких навыков, который просто льстит себе маркетингом — в том числе научным. Поэтому, считает Лекун, использование слова «general» для описания и человеческого интеллекта, и гипотетического AGI только путает всех и создаёт завышенные ожидания.

Демис Хассабис, CEO Google DeepMind, смотреть на это спокойно не стал и публично возразил, что Лекун «путает general intelligence с universal intelligence». Никто не обещал бесконечного, всесильного разума, который решает всё и сразу — но можно говорить о системах, которые достаточно общи, чтобы учиться самым разным задачам в очень широком диапазоне.

По словам Хассабиса, человеческий мозг — именно такая система: он не идеален, ограничен ресурсами и ошибается, но остаётся «крайне общим» обучающимся механизмом, который можно примерно представить как приближённую Тьюринговскую машину. Один и тот же биологический «процессор» почему‑то справился и с тем, чтобы придумать шахматы, и с тем, чтобы построить самолёты, разработать компьютеры и натренировать современные нейросети.

Хассабис аккуратно переигрывает Лекуна аргументом про шахматы: да, люди играют хуже топовых движков, но само существование игры и всей инфраструктуры вокруг неё — продукт того самого «общего» интеллекта, который Лекун отрицает.

Если в технологическом споре не хватает драматургии, на сцену выходит Илон Маск. В этот раз он ограничился лаконичной репликой в соцсетях: «Demis is right», поддержав позицию Хассабиса о существовании достаточно общего интеллекта у людей и потенциально у ИИ-систем.

С одной стороны, это просто ещё один маркер: тема важная, если уже на уровне глав компаний начинается публичное «кто прав». С другой — лишнее напоминание, что дискуссия об AGI давно вышла за пределы академических кругов и стала частью большой игры: от PR и регулирования до геополитики.

На фоне спора о терминах ставки выглядят вполне конкретно. Крупные AI-лаборатории уже несколько лет бодро рисуют горизонты появления AGI:

Хассабис давал оценку, что вероятность появления AGI в течение примерно пяти лет можно считать порядка 50%.

Руководители других лабораторий называли сроки в районе 2028–2030 годов, увязывая их даже с политическими циклами и сроками действующей администрации в США.

На этом фоне Лекун смотрится профессиональным «трезвым скептиком»: он считает прогнозы формата «AGI через год-два» не просто ошибочными, а «чистым бредом», и подчёркивает, что спорит не только о сроках, но и о самой валидности понятия «general». Если люди сами по себе не обладают никаким магическим общим интеллектом, то и ставить целью создание такой сущности в кремнии, возможно, методологически странно.

Фактически перед нами классический конфликт между «мы строим универсальный мозг будущего» и «давайте не будем выдавать маркетинговые мечты за научные цели».

На первый взгляд, это спор где‑то «там наверху» — между людьми, у которых лаборатории, штаб-квартиры и бюджеты исчисляются миллиардами. На практике последствия докатываются до всех, кто строит реальные сервисы и бизнесы вокруг ИИ.

Во‑первых, через язык. Пока концепция AGI живёт и не дискредитирована, она остаётся удобной упаковкой для любых амбициозных AI-проектов: от исследовательских центров до стартапов «мы делаем шаг к AGI в вертикали X». Если влиятельная часть сообщества начнёт публично ставить под сомнение сам термин «general intelligence», индустрии придётся искать новые слова для того же набора идей.

Во‑вторых, через ожидания инвесторов и клиентов. Сегодня многие презентации продают идею систем, которые вот-вот станут «почти как человек, только лучше». Завтра, под давлением скептиков вроде Лекуна, придётся честно признавать: речь идёт о всё более мощных, но всё ещё ограниченных, доменно-зависимых моделях, которым далеко до какой‑либо универсальности.

В‑третьих, через стратегии компаний. Если верить в скорое появление AGI, имеет смысл закладывать большие ставки на «универсальные платформы», которые уберут пол-рынка. Если же принять точку зрения о множестве специализированных интеллектов, логичнее инвестировать в узкие, глубоко прикладные решения — от юрнаправлений до промышленности.

Самое любопытное во всём конфликте — то, что обе стороны в каком‑то смысле правы.

Лекун справедливо напоминает, что человеческий мозг полон ограничений: мы быстро устаём, ошибаемся, зависим от контекста, плохо масштабируемся по памяти и скорости вычислений и проигрываем современным алгоритмам в узких задачах вроде шахмат или Go.

Хассабис, в свою очередь, справедливо указывает, что один и тот же мозг почему‑то годится и для охоты с копьём, и для проектирования реактивных самолётов, и для строительства сложных цифровых экосистем, и для разработки нейросетей, которые уже помогают автоматизировать код, тексты и часть исследований. Если это не «общий» интеллект, то, вероятно, проблема и правда в определениях.

И тут становится заметно, что спор отчасти семантический: где провести границу между «очень широким набором специализаций» и «общим интеллектом». Для бизнеса и практиков по большому счёту важен не ярлык, а реальные свойства систем — что они умеют, где ломаются и как их встроить в процессы так, чтобы они не разрушили больше, чем автоматизировали.

На фоне громких дискуссий можно занять прагматичную позицию:

- считать AGI полезной метафорой, но не превращать её в религию;

- закладывать в стратегию не сказочный «общий разум», а постепенное расширение возможностей моделей при сохранении их ограничений;

- не стесняться говорить пользователям и клиентам, что ИИ — это не волшебный демиург, а сложный, но всё ещё инструмент с понятными рамками.

Пока одни лидеры спорят, существует ли general intelligence и как его правильно называть, остальные продолжают решать очень конкретные задачи: писать код, оптимизировать воронки, автоматизировать тексты и процессы. Ирония в том, что именно эти скромные, прикладные сценарии, а не громкие манифесты об AGI, ближе всего к тому самому «общему» интеллекту — способности использовать ограниченные средства, чтобы как‑то выживать в сложном мире.