Поскольку крупные технологические компании продолжают направлять миллиарды долларов на исследования и разработку, а также уделять внимание развитию и масштабированию LLMs, в технологических кругах возникает фундаментальный вопрос: действительно ли LLMs уводят нас от истинного AGI?

На панели #Consensus2025, посвященной вопросу о том, не проигрывает ли Web3 гонку в области AI, наш генеральный директор, доктор @bengoertzel, оспорил общепринятую мудрость, определяющую инвестиционные стратегии многих ведущих AI-компаний и суверенных фондов благосостояния, включая недавние многомиллиардные инвестиции Саудовской Аравии и ОАЭ в AI-инфраструктуру США.

"Я бы процитировал Яна ЛеКуна, пионера глубокого обучения и главу AI в Facebook, который сказал, что на шоссе к AGI, LLMs - это съезд", - сказал доктор Гертцель участникам, отвергая предположение о том, что подходы Web3 отстают от централизованной разработки AI: "Если вы съехали с этого съезда, не имеет значения, едете ли вы со скоростью 1 000 миль в час, а другой парень - всего 300 миль в час, если они едут по правильному шоссе к месту назначения".

Панель, в которой приняли участие Бен Филдинг (основатель, Gensyn), Хесус Родригес (генеральный директор, IntoTheBlock), Клара Цао (основатель, Filecoin Foundation) и Джефф Уилсер (основатель и ведущий The People's AI Podcast), выявила резкое разделение во взглядах экспертов отрасли на будущее децентрализованного AI. В то время как другие участники дискуссии указывали на текущие недостатки Web3 в отношении талантов, наборов данных и инфраструктуры, доктор Гертцель затронул более глубокую проблему: постепенное улучшение LLMs не является жизнеспособным подходом к достижению AGI человеческого уровня.

Однако, "если масштабирование transformer neural nets является сутью того, как вы приходите к AGI, трудно представить, как правительства США и Китая и крупные технологические компании в их орбите не выиграют эту гонку", - признал доктор Гертцель, отметив огромный капитал, который эти организации развертывают.

Наши усилия в области AGI R&D в SingularityNET предполагают другой путь вперед. "Моя собственная исследовательская интуиция заключается в том, что LLMs не подходят для того, чтобы быть центральным узлом AGI человеческого уровня, не говоря уже о сверхинтеллекте, хотя они могут быть мощным ингредиентом в гибридной архитектуре для AGI", - пояснил доктор Гертцель.

Наша команда разрабатывает OpenCog Hyperon, "гибридный, глубокий neural net, символический вывод, эволюционное обучение, подход к AGI в рамках более сложных когнитивных архитектур, чем LLMs", как описал доктор Гертцель. Этот подход на уровне познания представляет собой принципиально иное направление, чем большинство основных разработок в области AI.

Доктор Гертцель завершил выступление прогнозом, который еще несколько лет назад показался бы нелепым, но теперь отражает нашу растущую уверенность в децентрализованных подходах, благодаря которым AGI окажется в руках всего человечества, без единого владельца или контроллера: "В рамках @ASI_Alliance мы запустим первый AGI в течение одного-трех лет на децентрализованной инфраструктуре, и Big Tech будет догонять".