AGI

Bugünün yapay zekâ sistemleri, etkileyici olanları bile dardır: kod yazan bir model ya da Go'yu iyi oynayan bir sistem, alışık olmadığı türden bir problemi bir insanın yapabildiği gibi kolayca üstlenemez. AGI bunun tersini anlatır: yeni becerileri kendi başına öğrenen, bildiğini alanlar arasında aktaran ve hiç eğitilmediği durumlarla başa çıkan, genel yeteneğe sahip bir sistem.

Üzerinde anlaşılmış bir tanımı ya da testi yoktur. Bazı araştırmacılar AGI'yi ekonomik olarak işe yarayan işlerin çoğunda ortalama bir insanla aynı seviyeye gelmek, bazıları her alanda uzmanlarla aynı seviyeye gelmek olarak tanımlar; diğerleri akıl yürütme, planlama, sürekli öğrenme ve fiziksel dünyayı anlama gibi niteliklere işaret eder. Bu yüzden AGI'nin yakın, uzak ya da çoktan burada olduğu yönündeki iddialar çoğu zaman aslında tanım konusunda ayrışır.

AGI, birçok yapay zekâ şirketinin açıkladığı hedeftir ve yapay zekâ güvenliği ile hizalama (alignment) araştırmalarının merkezindedir: bu kadar genel ve yetenekli bir sistemin, insanların gerçekten istediği hedefleri güvenilir şekilde izlemesi gerekir. İlgili terimler arasında insan seviyesinin çok ötesindeki zekâ anlamına gelen süper zekâ (superintelligence) ve bugün var olan türden dar yapay zekâ bulunur.

Sık yapılan bir yanlış, akıcı konuşan bir chatbot'un zaten AGI olduğunu düşünmektir. Büyük dil modelleri çok çeşitli dil işlerini yapabilir; ama hâlâ temel hatalar yapar, eğitimden sonra yeni bir şey öğrenmekte zorlanır ve kendilerine verilen veriye ve araçlara bağlıdır. Bu tür modelleri büyütmenin AGI'ye götürüp götürmeyeceği açık bir sorudur.