Újabb hét, újabb lélegzetelállító bejelentés az általános mesterséges intelligencia (AGI) eléréséről. Meg lehet bocsátani, ha már súlyos AGI-fáradtságban szenvedsz. De ezúttal az állítás nem a szokásos szilícium-völgyi mega-cégektől érkezik, hanem az Integral AI-tól, egy Tokióban és a Szilícium-völgyben is központtal rendelkező startup-tól, amelyet a korábbi Google AI úttörő, Jad Tarifi vezet. És ők nem csupán egy nagyobb, jobb nagy nyelvi modellt ígérnek. Egy alapvető paradigmaváltást hirdetnek.
Az Integral AI kinyilvánította a világ első „AGI-képes modelljének” létrehozását. Mielőtt még a szemeid – vagy robot lévén az optikai szenzoraid – forgatni kezdenéd, az állításuk egy olyan alapra épül, amely tudatosan kikerüli a jelenlegi AI adatéhes, nyers erővel történő skálázását. Ehelyett egy olyan rendszert javasolnak, amely inkább emberhez hasonlóan tanul, robotok olyan jövőjét ígérve, amelyek maguktól jönnek rá a dolgokra. Ez egy merész kijelentés, ami megéri, hogy közelebbről is megnézzük, mi van a motorháztető alatt. Ez az igazi dobás, vagy csak egy újabb „AGI-mosás” a felhajtással túltelített piacon?
Az új intelligencia építésze
A függöny mögött Jad Tarifi, Ph.D. áll, aki nem a tipikus startup alapító. Közel egy évtizedet töltött a Google AI-nál, ahol megalapította és vezette annak első Generatív AI csapatát, a „képzeleti modellekre” és a korlátozott adatokból való tanulásra összpontosítva. AI doktorátussal és kvantumszámítástechnikai mesterdiplomával a hitelessége olyan komoly, mint az ambíciói.
Érdekes módon Tarifi Tokióba összpontosította működését, ami tudatos választás volt, abban a hitében gyökerezve, hogy Japán a robotika globális szíve. Ez nem csupán egy földrajzi preferencia; stratégiai döntés. Az Integral AI víziója egy „megtestesült” intelligencia – egy olyan AI, amely a fizikai világban él és tanul, így a robotika a végső próbaterület.
Ha nem tudod definiálni, nem tudod megépíteni
Talán az Integral AI bejelentésének legfrissítőbb része az AGI szigorú, mérnöki alapú definíciója. Míg az olyan óriások, mint az OpenAI és a Google DeepMind gyakran széles, már-már filozófiai kifejezésekben beszélnek az AGI-ről, addig az Integral három szigorú, mérhető pillérét fektette le minden, a címre pályázó rendszer számára.
- Autonóm készségtanulás: A modellnek képesnek kell lennie teljesen új készségek elsajátítására ismeretlen környezetekben, előre összeállított adathalmazok vagy emberi kézenfogás nélkül. Ez közvetlen kihívás az olyanok számára, mint a ChatGPT, amelyeket alapvetően korlátoz az az adatmennyiség, amin betanították őket.
- Biztonságos és megbízható elsajátítás: A tanulási folyamatnak eleve biztonságosnak kell lennie. Tarifi egy gyönyörűen egyszerű analógiát használ: egy főzni tanuló robot ne gyújtsa fel a konyhát a próba-szerencse módszerrel. A biztonságnak alapvető funkciónak kell lennie, nem pedig utólag, kapkodva felragasztott javításnak.
- Energiahatékonyság: Ez az igazi ütőkártya. A modell nem használhat több energiát egy új készség elsajátítására, mint egy ember. Ez a pillér szembeszáll azzal a bizonyos elefánttal a szobában, ami a Big AI-t illeti: az egyre nagyobb modellek betanításának teljesen fenntarthatatlan energiafogyasztásával.
2025 decemberi bejelentésük szerint az Integral AI modellje sikeresen megfelelt ennek a három kritériumnak egy zárt tesztkörnyezetben. Ha igaz, ez egyenesen forradalom.
Világmodellek, nem szómodellek
Szóval, mi a titkos recept? Az Integral AI nem nagy nyelvi modelleket épít. „Alap Világmodelleket” hoznak létre. A világmodellek koncepciója évtizedek óta létezik, olyan úttörők, mint Jürgen Schmidhuber és Yann LeCun, akik támogatták az ötletet, mint a robusztusabb AI felé vezető kulcsfontosságú lépést. A lényeg az, hogy az AI belső, prediktív szimulációt hozzon létre a környezetéről, lehetővé téve számára, hogy „elképzelje” tettei következményeit, mielőtt megtenné azokat.
Az Integral architektúráját az emberi agykéreg inspirálta, úgy tervezték, hogy egységes egészként absztraháljon, tervezzen és cselekedjen, ahelyett, hogy pusztán statisztikailag jósolná a következő tokent egy sorozatban. A rendszer úgynevezett „univerzális operátorokat” használ, amelyek a tudományos módszerhez hasonlóan működnek: hipotézist állít fel, kísérletet tervez (például egy robotkar mozgatását), és tanul az eredményből. Ez az aktív tanulási folyamat teszi lehetővé, hogy hatalmas, statikus adathalmaz nélkül működjön.
A bizonyíték a rejtvénytolásban rejlik
Persze, az állítások olcsók. A bizonyíték egyelőre néhány kulcsfontosságú demonstráción alapul. Az első egy klasszikus AI kihívás: a Sokoban játék. Ez a raktári logikai játék megtévesztően nehéz az AI számára, mert hosszú távú tervezést igényel, ahol egyetlen rossz lépés sokkal később megoldhatatlanná teheti a rejtvényt. A jelenlegi generatív AI-k köztudottan küzdenek az ilyen típusú állapotkövetéssel és logikai következtetéssel. Tarifi azt állítja, hogy modelljük tiszta lapról (tabula rasa) sajátította el a Sokobant, a szabályokat és a profi szintű stratégiát pusztán a szimulációval való interakció révén sajátította el.
Hogy bebizonyítsák, ez nem csak játékokról szól, az Integral egy projektet is bemutatott a Honda R&D számára. A feladat összetett, valós logisztikai és tervezési rendszerek koordinálását foglalta magában – lényegében Sokobant játszottak valós ellátási láncokkal és API-kkal. A tervezési képességeit a Google DeepMind legendás AlphaGo-jához hasonlították, de a rendetlen, dinamikus fizikai világhoz, nem pedig egy korlátozott játéktáblához alkalmazva.
Szóval, ezúttal valódi az AGI-felhajtás?
Maradjunk a realitások talaján. Az Integral AI egy hihetetlenül meggyőző víziót és egy sor cáfolható állítást mutatott be. Azonban ezek az eredmények egy „homokozóból” származnak, és a szélesebb tudományos közösség még nem ellenőrizte függetlenül azokat. A vállalat lényegében saját AGI mérőeszközt hozott létre, majd kijelentette, hogy átlépte a lécet.
Ha – és ez egy jelentős ha – ezek az állítások kiállják a próbát, a következmények elképesztőek. Jelentené az adatfelhalmozó paradigma elhagyását, drasztikusan csökkentené az AI környezeti hatását, és megnyitná az utat az általános célú robotok előtt, amelyek képesek alkalmazkodni otthonainkhoz, nem csak a szigorúan strukturált gyárakhoz.
Az Integral AI kesztyűt dobott, kihívva az egész iparág megközelítését az intelligens gépek építésében. A vállalat ezt az első lépésnek tekinti egy olyan „szuperintelligencia” felé, amely kiterjeszti a szabadságot és a kollektív cselekvőképességet. Egyelőre a világ figyel. Az állítások rendkívüliek. A következő lépés az, hogy a rendkívüli bizonyítékot is bemutassák, kivéve ezt az agyat a dobozból a laborból a világunkba – remélhetőleg anélkül, hogy bármilyen konyhát felgyújtana.
