Google DeepMind: AGI станет лишь ступенью к суперинтеллекту

Разработчики предлагают сменить систему координат: теперь эффективность ИИ измеряется не через сравнение с отдельным человеком, а через потенциал коллективной интеллектуальной инфраструктуры. Фундаментом этого процесса становится экспоненциальный рост вычислений, который складывается из инвестиций, развития оборудования и алгоритмической оптимизации. Исследователи выделяют четыре ключевых вектора движения к ASI: от классического масштабирования моделей до систем, способных к рекурсивному самосовершенствованию и автономной оптимизации собственного кода.

Команда DeepMind также признает серьезное препятствие — «стену данных». Традиционные методы обучения на интернет-контенте себя исчерпали, поэтому индустрии придется переключиться на синтетические данные и симулированные среды. В этой новой парадигме ИИ превращается из инструмента, ограниченного человеческим проектированием, в автономный фактор научного прогресса. Методология работы опирается на формализм AIXI и шкалу Легга — Хаттера, задавая теоретическую верхнюю границу машинного разума, где ограничения определяются уже не кодом, а физическими и экономическими пределами доступных вычислительных мощностей.