Existuje už obecná umělá inteligence, jen si toho nevšímáme?

Odvážná nová teze: obecná AI je tady

Nejde o další futuristickou vizi ze sci-fi filmů, ale o konkrétní vědecký spor. Otázka zní: splňují dnešní modely AI – včetně populárních chatbotů – podmínky, které jsme sami stanovili pro inteligenci srovnatelnou s lidskou? Nejnovější studie publikovaná v prestižním vědeckém časopise převrací způsob, jakým měříme „skutečnou" inteligenci strojů.

Skupina výzkumníků z Kalifornské univerzity přichází s kontroverzním tvrzením: obecná umělá inteligence (AGI – artificial general intelligence) není cílem na obzoru, ale hotovou realitou. Podle nich dnešní systémy založené na velkých jazykových modelech (LLM) dosáhly úrovně fungování, která v praxi splňuje definici obecné inteligence.

Donedávna většina technologických firem – od OpenAI po giganty ze Silicon Valley – mluvila o AGI jako o svatém grálu. Jedni jí dávali dekádu, jiní rok či dva. Část výzkumníků přitom přesvědčovala, že současná architektura LLM je slepá ulička a skutečný průlom přinesou až složité „modely světa".

Autoři studie tvrdí, že místo otázky „kdy dosáhneme obecné umělé inteligence" bychom se měli zamyslet, zda ji náhodou nepopisujeme právě teď – v přítomném čase.

Turingův test: starý práh, nové výsledky

Jedním z klíčových argumentů výzkumníků je Turingův test – klasická koncepce z roku 1950. Předpokládá, že pokud člověk při písemné konverzaci nedokáže rozlišit stroj od jiného člověka, lze hovořit o inteligentním chování stroje.

U nejnovější generace chatbotů, jako jsou pokročilé konverzační systémy typu ChatGPT, začínáme vídat situace, kdy lidé považují AI za člověka častěji než skutečné protějšky. Před několika lety by takový výsledek byl považován za nezpochybnitelný důkaz dosažení obecné strojové inteligence.

Dnes, paradoxně, laťku neustále zvyšujeme. Jakmile systémy začnou splňovat dřívější kritéria, část odborníků definice posouvá a požaduje další znaky „skutečné" inteligence.

Kde končí AGI a začíná superinteligence

Výzkumníci navrhují jasné rozlišení mezi obecnou umělou inteligencí a superinteligencí. To je zásadní, protože ve veřejné debatě se tyto pojmy často prolínají.

Autoři tvrdí, že v případě prvního bodu jsme již velmi blízko nebo dokonce za hranicí. Dnešní LLM si poradí s programováním, právní analýzou, tvorbou obsahu, překlady i matematickým uvažováním – často na úrovni specialistů.

Podle této logiky nemusíme čekat, až AI začne překonávat génie v každé výklenku. K uznání obecné inteligence stačí úroveň srovnatelná s průměrným, dobře vzdělaným člověkem – s převahou v jedněch úkolech a slabinami v jiných.

„Stochastický papoušek" a další výtky vůči LLM

Odpůrci současných jazykových modelů opakují, že jde v podstatě o „statistické papoušky": systémy bez skutečného porozumění, které pouze spojují fragmenty textu na základě pravděpodobnosti. Podle nich AI nevytváří myšlenky, ale lepí věty z trénovacích dat.

Nová analýza se snaží tato námitky systematicky vyvracet. Autoři poukazují na několik prvků, které jen těžko smeteme argumentem „to je pouhé opakování dat":

• řešení nových, dosud neznámých úloh z matematiky a logiky,
• schopnost přenášet znalosti z jedné oblasti do druhé,
• vytváření koherentních příčinně-následkových modelů v konverzaci,
• zvládání popisů situací vyžadujících fyzickou intuici.

Pokud systém dokáže odvodit správné řešení problému, který v trénovacích datech neměl, je obtížné trvat na tom, že „pouze cituje". To neznamená, že AI chápe svět stejně jako člověk – ale naznačuje to, že se děje něco víc než prosté skládání frází.

Podle výzkumníků je nerealistické očekávat, že AGI bude každý týden zasypávat vědu revolučními průlomy – ani od lidí, které považujeme za inteligentní, to nevyžadujeme.

Potřebuje inteligence tělo a smysly?

Jedna z nejčastějších obranných linií zní: „AI nemá tělo, takže to není skutečná inteligence." Člověk se učí prostřednictvím pohybu, dotyku, bolesti a smyslů. Stroje pracují převážně s textem, obrazem a zvukem ve formě dat.

Autoři studie se však domnívají, že absence fyzického těla obecnou inteligenci nevylučuje. Upozorňují, že současné modely dokážou předvídat důsledky akcí, analyzovat videoscény, interpretovat fotografie i zvukové záznamy. K tomu přistupuje rychle rostoucí oblast označovaná jako Physical AI – integrace pokročilých modelů s roboty.

Roboti vybavení senzory a kamerami začínají spojovat abstraktní schopnosti LLM s reálným jednáním v prostředí. Stroj tak nejen popisuje pohyb, ale také ho vykonává a průběžně koriguje.

Paměť, autonomie, čas učení – jsou to nutné podmínky?

Další výtka vůči dnešním systémům zní: nemají trvalou autobiografickou paměť ani skutečnou autonomii. Chatbot ukončí relaci a „zapomene" konverzaci, funguje v mezích stanovených člověkem a nemá kontinuitu zkušenosti.

Výzkumníci však nepovažují tyto vlastnosti za nezbytné podmínky pro uznání obecné inteligence. Poukazují na to, že:

• dlouhodobá paměť může být přidána jako systémová vrstva,
• autonomie je otázkou návrhu a etiky, nikoli poznávacích schopností,
• množství dat potřebných k učení by nemělo rozhodovat o statusu inteligence.

Člověk se naučí řídit auto za desítky hodin jízdy. AI může potřebovat miliony příkladů ze simulací. Autoři zdůrazňují, že důležitá je výsledná úroveň dovedností – ne cena, za kterou jí bylo dosaženo.

Problém halucinací: nejzávažnější slabina současných modelů

Dokonce i nejnadšenější zastánci AGI přiznávají, že dnešní systémy mají vážnou vadu: sklon k „halucinacím". Jde o generování informací, které znějí věrohodně, ale jsou zcela vymyšlené – od fiktivních vědeckých zdrojů až po neexistující právní předpisy.

Firmy vyvíjející modely připouštějí, že podíl takových chyb je stále výrazný. Podle interních analýz jedné z největších organizací zabývajících se AI může dokonce u dalších generací modelu každá desátá odpověď obsahovat prvek odporující faktům.

Autoři publikace se snaží tento argument zmírnit tím, že i lidé se mýlí, vytvářejí falešné vzpomínky a podléhají iluzím. Kritici odpovídají, že v případě AI rozsah a snadnost generování „sebejistých" nesmyslů vytváří zcela nové riziko – zejména v medicíně, právu nebo financích.

Halucinace zůstávají jedním z hlavních důvodů, proč mnoho odborníků stále nechce přiznat, že máme co do činění s plnohodnotnou obecnou strojovou inteligencí.

Máme snad problém s definicí inteligence?

Závěrečná teze výzkumníků míří na samotný základ diskuse: možná problém nespočívá v tom, že AI je „příliš slabá", ale v tom, že naše pojetí inteligence je příliš úzké a silně soustředěné na člověka.

Lidé mají přirozenou tendenci hodnotit vše prizmatem vlastního druhu. Pokud stroj přemýšlí jinak, dělá jiné chyby a učí se jiným způsobem – označíme ho za „horší". Autoři naznačují, že upadáme do pasti antropocentrismu: nechceme připustit, že se rodí nový druh inteligence, odlišný od naší, ale funkčně srovnatelný.

To částečně vysvětluje, proč se v diskusi stále častěji objevuje módní slovo „superinteligence". Přesun pozornosti na další, ještě vzdálenější úroveň oddaluje okamžik, kdy bude nutné jasně říct: obecná strojová inteligence už klepe na dveře – nebo právě sedí za stolem vedle nás.

Co tato debata znamená pro běžného uživatele AI

Spor o definice není jen akademickou hrou. Na tom, zda dnešní systémy za obecnou inteligenci uznáme, závisí způsob, jakým je regulujeme, jak jim důvěřujeme a jaké úkoly jim svěřujeme.

Pokud budeme na současné modely pohlížet jako na AGI, poroste tlak na to, aby:

• byla zaváděna přísnější právní pravidla a dohled nad nasazením,
• byla vyžadována transparentnost ohledně trénovacích dat a způsobu fungování,
• byl důkladněji zkoumán vliv AI na trh práce a politická rozhodnutí,
• byly rozvíjeny systémy ověřování faktů, které chatboty „hlídají".

Z pohledu uživatele se klíčovým stává kritický přístup. I když AI chápe složité problémy a dokáže poradit lépe než lecjaký vyhledávač, stále nemůžeme její odpovědi brát jako neomylnou věštbu. Šikovné využívání těchto nástrojů vyžaduje propojení jejich výpočetní síly s lidským úsudkem a oborovými znalostmi.

Síla AGI – v pojetí navrženém výzkumníky – se nejplněji projeví tehdy, když člověk a systém pracují společně. Člověk klade správné otázky, nastavuje směr a ověřuje výsledky, zatímco AI zrychluje analýzu, nabízí varianty a třídí informace. V tomto uspořádání není třeba rozhodovat, kdo je „skutečně" inteligentní. Záleží na tom, že společně dokážeme věci, které ještě před několika lety připadaly nereálné.