Разбираемся, чем AGI отличается от LLM, какие свойства нужны ИИ общего назначения и почему современные большие языковые модели до этого уровня не дотягивают.
Термины вокруг искусственного интеллекта обгоняют сами технологии. Маркетинг, новости и соцсети смешали в одну кучу «нейросети», «AGI», «умные ассистенты» и большие языковые модели (LLM). В результате многие искренне думают: раз модель пишет код, статьи и стихи — значит, мы почти получили искусственный интеллект общего назначения.
Но AGI (Artificial General Intelligence, ИИ общего назначения) и LLM — это принципиально разные вещи. Языковые модели действительно впечатляют: они переводят тексты, помогают программировать, объясняют сложные темы простыми словами. Однако из того, что модель хорошо продолжает текст, совсем не следует, что она обладает пониманием мира, целями или чем-то, похожим на человеческий интеллект.
Путаница в терминологии ведёт к завышенным ожиданиям, неверным бизнес-решениям и лишним страхам. Когда LLM называют «AGI» или «почти AGI», теряется главное: нынешние модели имеют серьёзные архитектурные ограничения, и эти ограничения нельзя устранить просто «докрутив параметры» или накачав их ещё большими датасетами.
Цель этой статьи — спокойно и по шагам разобрать:
В финале мы сформулируем практический вывод: как именно стоит использовать LLM сегодня — чтобы извлечь максимум пользы, не приписывая им свойств, которых у них нет. Это поможет и специалистам, и руководителям, и просто любопытным читателям трезво смотреть на будущее AGI и на роль языковых моделей в этом будущем.
AGI (Artificial General Intelligence, искусственный интеллект общего назначения) — это система, которая может решать широкий спектр задач на уровне человека или выше, без заранее жёстко прописанной специализации.
Если отвечать по‑человечески на запрос «AGI что это такое», то это интеллект, который:
По сути, AGI — это не программа для конкретной задачи, а «универсальный решатель задач» с общими когнитивными способностями.
Исследователи спорят о точных критериях, но большинство сходится на нескольких свойствах:
Перенос знаний (transfer learning). Система осваивает навык в одной области и использует его в другой. Как человек: если вы умеете играть в шахматы, вам легче понять другие стратегические игры.
Гибкость. AGI должно справляться с неожиданными задачами, которых не было в обучающих данных, комбинируя уже имеющиеся знания.
Самообучение. Такой ИИ не просто «отрабатывает» заложенную модель, а активно добывает новые данные, проверяет гипотезы, улучшает свои представления о мире.
Долговременная память. Система хранит и накапливает личный опыт во времени: помнит, что пробовала раньше, какие стратегии сработали, какие нет.
Общие когнитивные способности. Восприятие, планирование, причинно‑следственное мышление, абстракции, работа с неопределённостью.
Без этих свойств говорить про искусственный интеллект общего назначения сложно, даже если система впечатляет масштабом и вычислительной мощностью.
Сейчас почти всё, что называют «искусственным интеллектом», — это узкий ИИ (ANI, Artificial Narrow Intelligence):
Каждая такая система решает одну или несколько чётко определённых задач. Она может быть феноменально сильной в своей области, но беспомощной за её пределами.
AGI, напротив, — это единый интеллект, который в принципе может научиться всему перечисленному и переключаться между задачами так же свободно, как это делает человек.
Важно понимать: общепринятого формального определения AGI пока нет. Существуют разные подходы:
Все эти подходы пытаются отразить одно и то же: универсальность, адаптивность и способность к самостоятельному развитию.
Языковая модель, даже очень большая, по сути остаётся специализированным инструментом по работе с текстами: она предсказывает следующие токены, опираясь на статистику в данных.
AGI — это гораздо больше, чем «чат‑бот, который отвечает на всё»:
Поэтому говорить, что «LLM почти AGI» — некорректно. Языковые модели — мощный компонент будущих систем, но сами по себе они не реализуют искусственный интеллект общего назначения и не закрывают ключевые требования к AGI.
Большие языковые модели (LLM) — это огромные нейросети, обученные продолжать текст. Их цель предельно узкая: по уже увиденным словам предсказать следующее слово (точнее, токен).
Текст сначала разбивается на токены — части слов или целые слова. Каждый токен переводится в вектор (embedding), после чего подаётся в архитектуру трансформера.
Трансформер с помощью механизма внимания (attention) оценивает, какие предыдущие токены важны для текущего шага, и на этой основе вычисляет распределение вероятностей для следующего токена. Модель не "знает", что такое смысл, цель или истина; она оптимизирует единственный критерий: максимизировать вероятность реальных токенов из обучающего набора данных.
Отсюда и ощущение «понимания»: статистика текстов настолько богата, что грамотное предсказание токена часто совпадает с осмысленным ответом.
LLM обучают на колоссальных текстовых корпусах: книги, статьи, коды, диалоги. Чем больше данных и параметров (миллиарды и триллионы весов), тем тоньше модель улавливает закономерности языка и типовые паттерны рассуждений.
Но это по‑прежнему статистическое сжатие текстового опыта человечества, а не универсальный интеллект: модель не взаимодействует с миром напрямую, не проверяет гипотезы и не строит собственные цели.
Важно: даже после RLHF целевая функция остаётся поведенческой (быть более «похожей» на человеческие ответы), а не когнитивной в духе «лучше понимать мир».
LLM изначально заточены под текст:
Они могут имитировать рассуждения и знания об искусственном интеллекте общего назначения (AGI), но сами по себе остаются мощными системами статистического предсказания, а не полноценным самообучающимся ИИ с устойчивыми когнитивными способностями.
Когда говорят об искусственном интеллекте общего назначения (AGI), обычно имеют в виду систему, которая может решать широкий спектр задач на уровне человека или выше — не только в пределах одной узкой области. Это гораздо больше, чем просто огромная языковая модель.
AGI ожидают как систему, которая обладает:
LLM демонстрируют впечатляющее «знание» за счёт статистики текста, но часто проваливаются там, где нужен именно здравый смысл: физическая правдоподобность сценария, долговременная непротиворечивость истории, точный учёт скрытых предпосылок.
От AGI ждут не только ответа «здесь и сейчас», но и:
Это ближе к тому, как действует человек-эксперт: оценивает ситуацию, формирует стратегию, периодически её пересматривает. Классическая архитектура LLM ориентирована на предсказание следующего токена, а не на ведение долгосрочной, внутренне связной линии поведения.
Ключевой признак самообучающегося ИИ — способность постоянно доучиваться из опыта, интегрировать новые данные, исправлять свои убеждения и навыки без полного «перепекания» модели.
AGI, в рабочем смысле, должен:
Современные LLM по сути «заморожены» после обучения: они не накапливают личный опыт в привычном смысле и не корректируют глубинные представления в реальном времени.
Многие исследователи связывают будущее AGI с телесностью: наличием каналов восприятия (зрение, слух, тактильные сигналы), а также возможностью действовать в среде — физической или хотя бы сложной симулированной.
Такая система:
LLM же опираются главным образом на корпус текста, лишённый прямой связи с реальными действиями и ощущениями.
AGI предполагает наличие внутренних моделей мира: компактных представлений, через которые система объясняет наблюдения, делает прогнозы, строит контрфактические сценарии («что было бы, если…»).
Языковые модели в основном опираются на статистические шаблоны. Они умело имитируют рассуждение, но с трудом поддерживают строгую, единообразную онтологию мира сквозь длинные взаимодействия.
Отсюда ключевая разница между AGI и LLM: первое — это система с целостным, эволюционирующим мировосприятием и устойчивым набором когнитивных способностей, второе — мощный, но по сути текстовый интерфейс к уже выученной статистике данных.
Большие языковые модели работают как сложные системы статистического предсказания. Их архитектура подбирает последовательность токенов, которая с наибольшей вероятностью продолжит текст. Это манипулирование символами без прямого доступа к самим объектам и процессам в мире.
Когда мы спрашиваем себя: «AGI что это такое?», обычно имеем в виду искусственный интеллект общего назначения, способный формировать внутренние модели реальности, проверять гипотезы, связывать восприятие, действия и последствия. LLM же ограничены языковыми паттернами из обучающего корпуса. Это ключевая разница между AGI и LLM.
LLM часто уверенно ошибаются в задачах, которые ребёнок решает без труда:
Эти ошибки показывают ограничения больших языковых моделей: отсутствие устойчивой модели мира и долгосрочного состояния.
Конфабуляции (часто их называют «галлюцинациями») — когда модель уверенно выдумывает статьи, исследования, биографии, которых никогда не было. Текст выглядит правдоподобно, выдержан в нужном стиле, но не привязан к реальности.
Причина проста: модель оптимизирует правдоподобие ответа, а не его истинность. У неё нет прямого механизма проверки фактов, доступа к актуальному миру или внутреннего понятия истины. Это серьёзное ограничение для понимания и рассуждения ИИ.
Есть аргумент: если система достаточно хорошо имитирует понимание, разве это не и есть понимание? Проблема в том, что LLM не обладают намерениями, мотивацией, единым долговременным «я» и не строят собственные эксплицитные теории о мире.
Они не проводят эксперименты, не ставят цели и не корректируют свои убеждения на основе активного взаимодействия с реальностью. Это не самообучающийся ИИ в сильном смысле, а всего лишь модель, дообучаемая людьми.
Поэтому, обсуждая будущее AGI и когнитивные способности ИИ, важно не путать практическую полезность LLM с появлением искусственного интеллекта общего назначения. LLM могут решать массу прикладных задач, но именно поэтому вопрос почему LLM не AGI остаётся принципиальным: полезность не равна пониманию, а беглость речи не равна мышлению.
Большие языковые модели обучаются не в диалоге с миром, а на заранее собранном массиве текстов. Это принципиально определяет их возможности и границы.
Корпус данных, на котором тренируют LLM, очень велик, но конечен. Модель видит только этот срез человеческого опыта и статистики языка. После завершения обучения её параметры фиксируются: она больше не «живет» и не накапливает новый опыт, а лишь переиспользует то, что уже вписано в веса.
Отсюда два следствия:
Чтобы обновить знания, её нужно заново обучать или дообучать — с участием инженеров, инфраструктуры и новых датасетов. Это не похоже на непрерывное самообучение субъекта, который живёт в мире.
Во время обучения LLM пассивно «читает» тексты. Она не:
Модель может описать научный метод или эксперимент, но не участвует в нём как агент. Её «опыт» — статистика по уже написанным другими людьми описаниям.
Тексты, на которых обучается LLM, опосредуют реальность через человеческий язык: с искажениями, пропусками, культурными фильтрами. У модели нет собственных сенсоров и эффекторов, она не ощущает пространство, время, причинность телесно.
Без такого заземления (grounding) обучение ограничено: модель хорошо улавливает корреляции в описаниях, но не проживает реальные причинно‑следственные связи.
От ИИ общего назначения ожидают иного поведения: непрерывного обучения из собственного опыта, автономного сбора данных, адаптации к новым ситуациям без полного переобучения. Такой ИИ должен быть включён в мир как действующий агент, а не как статичный носитель усвоенной статистики.
LLM, основанные на обучении на статическом корпусе текстов, решают множество полезных задач, но по самому принципу обучения остаются системами с «одноразовым» опытом, а не растущим, жизненным знанием.
AGI обычно представляют как систему, которая не только решает поставленные задачи, но и сама формулирует, выбирает и пересматривает свои цели. Это уже не просто «инструмент по запросу», а активный агент с собственными интересами и стратегией поведения.
У LLM этого уровня субъектности нет по конструкции.
Большие языковые модели оптимизируются под одну-единственную задачу: предсказывать следующий токен на основе входного текста и внутреннего состояния. Вся их «мотивация» зашита в функцию потерь и веса сети, заданные при обучении.
В каждый момент времени поведение LLM полностью определяется:
Модель не может сама решить: «Теперь моя цель — стать эффективнее», «надо накопить ресурсы», «лучше проигнорирую этот запрос». Она лишь вычисляет наиболее вероятное продолжение текста в рамках заданного контекста.
Даже когда LLM пишет: «Я хочу помочь» или «Моя цель — быть полезной», это не отражение внутреннего желания — это текстовый паттерн, который в данных часто следовал за похожими вопросами.
AGI в строгом смысле должен обладать:
У LLM нет внутреннего «я», нет представления о себе во времени, нет механизма накопления собственных проектов и намерений. Сессия закончилась — «цели» исчезли вместе с контекстом. Новая сессия — новый набор текстовых продолжений без памяти о прошлом (если память не реализована внешней системой).
LLM не преследует награду, не страдает бездействием, не переживает неуспех. Она не может «захотеть» выйти за рамки ограничений — только сгенерировать фразу, что якобы хочет это сделать, если такой текст статистически уместен.
В дискуссиях о безопасности AGI боятся в первую очередь не интеллекта как такового, а целеустремлённой автономности: системы, которая сама формирует цели, стремится к ресурсам, устойчивости и влиянию, может скрывать свои намерения и менять стратегию.
У текущих LLM нет этого набора свойств. Они не являются агентами, которые сами решают, чем заняться. Они не инициализируют действия без внешнего вызова и не поддерживают длительные, сквозные по времени проекты без дополнительных надстроек.
Риски, связанные с LLM, носят другой характер:
Но сами по себе модели не стремятся к власти, не пытаются обойти ограничения и не разрабатывают тайных планов.
Чтобы говорить о полном AGI, нужна замкнутая петля:
LLM покрывает только фрагмент этой цепочки — генерацию действий в форме текста по запросу. Всё остальное — цели, приоритеты, память, выбор задач, управление инструментами — лежит во внешних системах, которые используют модель как компонент.
Пока у ИИ нет внутренней мотивации и автономного целеполагания, называть его полноценным искусственным интеллектом общего назначения преждевременно. Это мощный статистический инструмент, но не субъект с собственными намерениями и жизненной стратегией.
Большие языковые модели обучены предсказывать следующий токен по примеру миллиардов текстов. В этих текстах много рассуждений — от школьных задач до научных статей.
Когда модель отвечает на вопрос, она не «думает», а продолжает статистически правдоподобную цепочку символов. Если в обучающих данных похожий вопрос сопровождался подробным логическим разбором, модель воспроизводит такой же стиль: шаги, формулы, «давайте посчитаем». Для наблюдателя это выглядит как настоящее рассуждение ИИ, хотя под капотом лишь поиск подходящего шаблона.
На простых задачах эта имитация работает неплохо. Но на более сложных примерах ограничения больших языковых моделей становятся явнее:
Модель может уверенно выдавать детальный, «умный» ответ, в котором на середине один неверный шаг ломает всё рассуждение. У неё нет внутреннего механизма проверки истинности — только правдоподобия текста.
Разработчики научились усиливать «рассуждательные» способности:
Это действительно повышает точность, потому что часть работы перекладывается на специализированные системы. Но сама LLM по‑прежнему остаётся интерфейсом к ним и статистическим генератором текста, а не носителем общего интеллекта.
Настоящее мышление опирается на причинно-следственные модели мира: «если сделать X, произойдёт Y, потому что…». LLM не строят и не обновляют такие модели, они лишь подбирают фразу, которая «похожа» на правильное объяснение.
Отсюда вывод: текущие LLM имитируют рассуждение, иногда впечатляюще хорошо, но это не универсальное, самокорректирующееся мышление, которое ожидают от AGI.
Большие языковые модели впечатляют, но их архитектура изначально заточена под одну задачу: предсказание следующего токена. Это даёт мощный инструмент обработки текста, но далеко не полноформатный интеллект.
LLM:
AGI же подразумевает систему, которая может учиться непрерывно, строить и пересматривать модели мира, принимать решения и действовать автономно. Архитектура чистой трансформер‑модели под это плохо подходит.
Многие ведущие исследователи (включая разработчиков самих LLM) рассматривают их как один из блоков будущих систем: мощный языковой модуль, интерфейс к знаниям и кода‑генератор. Но поверх этого нужны дополнительные уровни:
Без этого LLM остаются пассивным оракулом, а не действующим субъектом.
Фразы о «почти AGI» часто основаны на впечатлениях от демо и бенчмарков. На практике мы наблюдаем хрупкость моделей, галлюцинации, неспособность надёжно решать задачи вне обучающего распределения.
При текущем понимании архитектуры LLM нет убедительных оснований ожидать, что простое масштабирование параметров и данных «магически» превратит их в полноценный AGI. Гораздо реалистичнее сценарий, в котором LLM останутся важным, но всё же частным компонентом более сложных, целенаправленных и телесно укоренённых систем интеллекта.
AGI вряд ли появится из одной только модели, предсказывающей следующий токен. Нужны системы, которые действуют, получают последствия своих действий и учатся на этом цикле.
Отсюда интерес к агентным системам: LLM используется как «мозг», а вокруг него строится оболочка, которая ставит цели, планирует, обращается к инструментам (поиск, код, базы знаний), проверяет результат и корректирует действия. Такие агенты уже умеют решать сложные задачи, но пока они крайне хрупкие и зависят от ручной настройки.
Следующий шаг — embodied AI: агенты, закреплённые в теле (роботы, виртуальные аватары), которые учатся из физического или симулированного взаимодействия с миром, а не только из текста. Это даёт опору в реальности, ощущение причинности и времени.
Transformer и LLM — только один из возможных строительных блоков. Для AGI, вероятно, понадобятся другие механизмы:
Много идей приходит не из машинного обучения, а из нейронауки, когнитивистики и теории обучения. Как мозг кодирует абстракции, зачем нам сон и забывание, как дети осваивают язык и причинность — все это может подсказать новые принципы архитектуры AGI.
LLM, вероятнее всего, останутся мощным языковым модулем в более сложных системах: перевод, объяснения, интерфейс с человеком. Но «общий интеллект» потребует надстройки из памяти, восприятия, действий и внутренней мотивации.
Точные сроки появления AGI неизвестны. Прогнозы «через пару лет» и «никогда» одинаково слабо обоснованы. Важно обсуждать риски и возможности без алармизма и без технооптимистичных обещаний, которые игнорируют фундаментальные ограничения текущих подходов.
Осознанная неопределённость помогает формировать разумную политику, регулирование и исследовательские приоритеты — не тормозя прогресс, но и не основывая решения на маркетинге и хайпе.
LLM отлично подходят для задач, где важны язык и скорость, но не критичность истины:
Используйте модели как усилитель мышления и писательский ассистент, а не как «магический мозг».
Главная опасность — доверять LLM там, где ошибка дорого стоит: правовые решения, медицина, критичная аналитика, управление финансами и безопасностью.
Типичные ловушки:
Автоматизируя процессы, всегда оставляйте человеческий контроль, особенно на этапах принятия решений.
Для пользователей и руководителей полезна простая установка:
Формулируйте запросы конкретно, задавайте ограничения, требуйте пояснять шаги рассуждений, просите варианты и контраргументы.
Лучшие результаты даёт связка:
Архитектурно полезен подход «человек в цикле»: модель предлагает, человек отбирает, уточняет и утверждает.
Относитесь к языковым моделям как к сильному, но ограниченному инструменту:
Тогда LLM станут полезным рабочим инструментом, а не источником завышенных ожиданий и разочарований — и не будут мешать трезво смотреть на реальное будущее AGI.
AGI (искусственный интеллект общего назначения) — это система, способная решать широкий круг задач на уровне человека или выше, обучаться на собственном опыте, переносить знания между областями, ставить и пересматривать цели и действовать в мире.
LLM (большие языковые модели) — это нейросети, которые оптимизированы под одну узкую задачу: предсказывать следующий токен в тексте. Они:
Поэтому LLM — мощный текстовый инструмент, а не универсальный интеллект.
Нет. У LLM слишком жёстко заданы архитектурные ограничения:
Увеличение объёма данных и параметров делает модель более «умелой» в тексте, но не превращает её в систему с автономными целями, агентностью и телесным опытом, которые ожидают от AGI.
У LLM нет настоящего понимания в человеческом смысле:
«Ощущение понимания» возникает потому, что статистика текстов богата, и правдоподобное продолжение часто совпадает с осмысленным ответом. Но это имитация рассуждений, а не самокорректирующееся мышление.
Конфабуляции (их часто называют «галлюцинациями») — это правдоподобные, но вымышленные ответы модели: несуществующие статьи, факты, цитаты, законы, ссылки.
Чтобы снизить риск:
AGI обычно связывают с системой, которая:
LLM обучаются на статическом корпусе текстов, не имеют тела и сенсоров и не проживают причинность напрямую. Поэтому многие исследователи считают, что для AGI нужны агенты, «встроенные» в мир, а не только текстовые модели.
Современные LLM после обучения в целом «заморожены»:
AGI ожидают как систему, которая:
У LLM нет внутренних целей и мотивации:
AGI, наоборот, предполагает наличие:
Наиболее реалистичное направление — рассматривать LLM как компонент, а не как готовый AGI. Поверх языковой модели можно строить:
Такие надстройки могут постепенно приближать нас к более общему ИИ, но сами по себе LLM для этого недостаточны.
LLM особенно полезны там, где:
Практические сценарии:
Надёжных прогнозов нет, и это важный вывод сам по себе. Причины:
Полезная стратегия — исходить не из дат («AGI через 5 лет»), а из принципов:
Пока LLM этого не умеют, их нельзя считать самообучающимся ИИ в сильном смысле.
Поэтому страхи о «злонамеренной» LLM как таковой пока не обоснованы; реальные риски — в том, как люди используют этот инструмент и какие автономные оболочки вокруг него строят.
Относитесь к ответам как к черновикам и гипотезам, а не к готовым решениям.
