О сложностях определения Общего ИИ (AGI)

Что такое Общий Искусственный Интеллект (AGI) на самом деле и почему его определение постоянно меняется? В этом выпуске мы разбираемся в самом скользком термине в мире технологий. Узнайте, как изначально AGI задумывался в 1997 году, почему современные языковые модели сделали это определение неактуальным, и какие новые, более практичные критерии оценки вводят исследователи. Мы рассмотрим, почему коммерческие определения вроде "заработать 500 миллиардов долларов" не помогают науке, и почему тесты вроде ARC-AGI-3 становятся новым стандартом для измерения истинного общего интеллекта, а не просто имитации. Основные темы выпуска: Происхождение термина AGI и его изначальное, но устаревшее определение. Почему попытки формализовать AGI наталкиваются на проблему временных ресурсов и сложности оценки. Разбор "практичного AGI" как фокуса на экономически ценных задачах, а не на идеальном человеческом уровне. Ключевая роль бенчмарка ARC-AGI-3 в оценке способности ИИ к адаптации и обобщению в новых условиях. Почему современные LLM проваливают тесты, требующие истинного абстрактного рассуждения, и в чем их архитектурные ограничения. Если вы следите за развитием ИИ и хотите понимать, что стоит за громкими заголовками об AGI, этот выпуск даст вам четкую картину текущего состояния исследований. Понравилось видео и хотите больше глубоких разборов? Обязательно подпишитесь на канал, чтобы не пропустить следующие выпуски. Напишите в комментариях, какое определение AGI кажется вам наиболее...