Pamiętacie, jak co kilka tygodni jakiś nowy model AI ogłaszano AGI? ChatGPT, Claude, Gemini – każdy niby już ogarniał wszystko. Ale Yuli_Ban z LessWrong mówi: stop, to tylko sztuczna inteligencja ekspercka, czyli rozszerzona wąska inteligencja. I ma rację, bo skok z wąskich narzędzi do pełnej AGI nie może być taki prosty.

Sztuczna inteligencja ekspercka – co to właściwie jest?

Yuli_Ban, autor posta na LessWrong z 5 stycznia 2026, od lat powtarza, że między wąską sztuczną inteligencją – czyli tymi prostymi narzędziami do jednej roboty – a ogólną inteligencją (AGI) musi być coś pośredniego. Nazwał to sztuczną inteligencją ekspercką, w skrócie AXI, bo brzmi cyberpunkowo. W 2020 roku w poprzednim poście przewidywał, że w latach 20. XXI wieku takie modele będą wyskakiwać co chwilę i dostawać łatkę AGI. No i proszę, trafił w punkt: GPT-3 w 2020 już budził dyskusje, a teraz mamy pełno podobnych.

Rozszerzona wąska inteligencja to po prostu mniej wąska wersja tych starych AI. Modele jak ChatGPT czy Grok radzą sobie z pisaniem wierszy, analizą obrazów i gadaniem naraz – coś, co pięć lat temu uznalibyśmy za AGI. Ale to wciąż nie ogólność: nie uczą się nowych modality na bieżąco, nie mają spójnego modelu świata do abstrakcji. Zamiast skoku w nieznane, dostajemy ekspertów od wielu powiązanych zadań, a nie wszechstronnych geniuszy.

Gato z DeepMind – proto-AGI w akcji

Punkt zwrotny przyszedł w maju 2022, kiedy DeepMind pokazało Gato – generalistycznego agenta opartego na transformerach, podobnych do dużych modeli językowych. Ten sam model z tymi samymi wagami grał w Atari, opisywał obrazy, czatował i sterował ramieniem robota. Trenowany na danych z symulacji i realnego świata, tokenizował wszystko w sekwencje i przewidywał akcje krok po kroku. Źródła podają, że ogarniał ponad 600 zadań, w tym ponad 450 na poziomie powyżej połowy wyniku ekspertów.

Tweet Nando de Freitasa z DeepMind zaraz po premierze krzyczał: „Gra skończona! Teraz tylko skalowanie!”. Ale Yuli_Ban widzi w Gato proto-AGI: imponujące, ale nie przekraczające progu. Brakowało mu ciągłego uczenia nowych umiejętności, kotwiczenia pojęć do symboli i modelu świata do abstrakcji. Zamiast uniwersalnej automatyzacji zadań, dostaliśmy coś, co spłoszyło komentatorów i skierowało wszystkich na tory skalowania – bez następcy do dziś.

Paradoks supermarketu: zadania, nie zawody

Ban podkreśla: nie automatyzujemy całych zawodów, tylko zadania. W supermarkecie skanery, taśmy i kasy załatwiają sztywne operacje na kodach kreskowych – bez nich sklep by padł. Ale ludzie zostają do skrajnych przypadków: zgnieciony pomidor bez kodu, wściekły klient. To częściowa automatyzacja, nie uniwersalna. Pełna wymagałaby magazynu automatów z zdalnym sterowaniem, nie supermarketu z ludźmi.

Uniwersalna automatyzacja zadań to ekonomiczna wersja AGI – niekoniecznie myśląca jak człowiek, ale radząca sobie z entropią rzeczywistości. Skrypty działają, gdy A prowadzi do B: widget na taśmie, ramię go łapie. Chaos? Widget spada pod stół – obecne AI rzuca błąd, szuka, ale bez modelu świata (trwałość obiektów, fizyka) nie ogarnie. Proto-AGI jak Gato zauważa błąd, pauzuje, lokalizuje i planuje na nowo. Bez tego jesteśmy w pułapce częściowej automatyzacji.

Chaos jako bariera – co dalej?

Bariera to nie IQ, lecz radzenie z chaosem: nietypowymi sytuacjami, gdzie reguły zawodzą. Wąska AI i AXI automatyzują sztywne ścieżki, AGI musi improwizować w entropii. Ban krytykuje skupienie na antropomorficznym AGI („myśli jak człowiek?”), proponując funkcjonalne: „Czy ogarnia rzeczywistość?”. Przewidywania się sprawdzają – mamy rozszerzoną wąską inteligencję wszędzie, ale bez następcy Gato, co budzi obawy o stagnację jak w radzieckim OGAS.

Skalujemy modele do nieba, wołając AGI przy każdym błysku, a prawdziwy skok wymaga modelu świata i adaptacji do chaosu. Bez tego ChatGPT zostanie ekspertem od gadania, nie automatyzacją fabryk. Czas na następcę Gato, zanim entuzjazm skalowania wypali się w próżni.

Źródła: LessWrong: Artifical Expert/Expanded Narrow Intelligence, and Proto-AGI (Yuli_Ban, 5.01.2026); LessWrong: The Case for Artificial Expert Intelligence (AXI) (Yuli_Ban, 2020); DeepMind: A Generalist Agent (2022); arXiv: 2205.06175; Tweet Nando de Freitas (ID 1525397036325019649)