Demis Hassabis, szef Google DeepMind, powiedział magazynowi WSJ Magazine, że teraz oczekuje sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) w ciągu dwóch do trzech lat, w dół z okresu trzech do pięciu lat, który przytaczał wcześniej w 2026 roku. Definiuje AGI poprzez "test Einsteina" i mówi, że jego szacunek stale zbliża się do teraźniejszości.
Ta wersja jest tłumaczeniem maszynowym oryginału (English). Przeczytaj oryginał
Demis Hassabis, współzałożyciel i dyrektor generalny Google DeepMind, powiedział magazynowi The Wall Street Journal Magazine, że teraz oczekuje pojawienia się sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) w ciągu dwóch do trzech lat. Artykuł został opublikowany 21 października 2026 roku w ramach pakietu nagród magazynu "Innovator in Tech", gdzie Hassabis został nagrodzony w 2026 roku w kategorii technologia.
Pytany o oś czasu, Hassabis powiedział, że będzie to wkrótce i że jego szacunek stale zbliża się do teraźniejszości, zgodnie z profilem. Nowy okres oznacza zmniejszenie z przedziału trzech do pięciu lat, który publicznie przytaczał wcześniej w 2026 roku.
Co Hassabis ma na myśli pod AGI
Hassabis definiuje AGI jako poznanie na poziomie człowieka i opisał konkretny punkt odniesienia, który nazywa "testem Einsteina". Zgodnie z tym testem, system byłby zakwalifikowany jako AGI, jeśli, szkolony tylko na wiedzy ludzkiej dostępnej do 1901 roku, mógłby niezależnie stworzyć przełomy, które Albert Einstein stworzył w swoich artykułach z 1905 roku "annus mirabilis" — obejmujących efekt fotoelektryczny, ruch Browna, szczególną teorię względności i równoważność masy i energii.
W profilu magazynu WSJ Magazine Hassabis opisał również swoją szerszą misję w dwóch etapach: najpierw rozwiązać samą inteligencję, a następnie wykorzystać tę inteligencję do rozwiązywania innych poważnych problemów naukowych. Wskazał na badania fizyki i leczenie raka jako wczesne zastosowania, które ma nadzieję realizować, gdy będą dostępne bardziej zaawansowane systemy AI.
Oś czasu, która przesunęła się w ciągu 2026 roku
Publiczne wypowiedzi Hassabisa na temat pojawienia się AGI zmieniały się w ciągu 2026 roku. Na konferencji deweloperów Google I/O 20 maja 2026 roku powiedział, że AI osiągnęło to, co nazwał u podnóża osobliwości, wyjaśniając, że miał na myśli obecną erę, a nie jeden moment transformacji. Na tym samym wydarzeniu powiedział również, że agenci i narzędzia kodowania zaczęły działać skutecznie w ciągu roku, opisując to jako wczesny etap praktycznego wykorzystania AI.
Wypowiedzi Hassabisa na temat osi czasu AGI w ciągu 2026 roku
Kiedy
Stwierdzona oś czasu / rama
Kontekst
Wcześnie 2026
Trzy do pięciu lat
Publiczny szacunek przytoczony przed wywiadem w magazynie WSJ Magazine
20 maja 2026
"U podnóża osobliwości"
Uwagi zamykające Google I/O
21 października 2026
Dwa do trzech lat
Profil w magazynie WSJ Magazine "Innovator in Tech"
Isomorphic Labs i debata dotycząca regulacji
Profil magazynu WSJ Magazine poruszył również Isomorphic Labs, firmę zajmującą się odkrywaniem leków, założoną przez Hassabisa, która stosuje modele AI w stylu AlphaFold do odkrywania leków. Donoszono, że firma prowadziła rozmowy na temat pozyskania ponad 2 miliardów dolarów finansowania przy wycenie około 40-50 miliardów dolarów.
Dotycząc kwestii nadzoru nad AI, profil opisywał Hassabisa, który argumentuje przeciwko przedwczesnemu regulowaniu technologii, stanowisku zgodnym z jego naciskiem w 2026 roku na kontynuowanie rozwoju przemysłu, podczas gdy ramy zarządzania są opracowywane równolegle.
Dlaczego pogląd Hassabisa ma wagę
Hassabis kieruje badaniami AI w Google DeepMind. W październiku 2024 roku on i jego kolega z DeepMind John Jumper podzielili połowę Nagrody Nobla w Chemii za AlphaFold, model AI, który przewiduje trójwymiarowe struktury białek na podstawie sekwencji genetycznych; druga połowa nagrody przypadła Davidowi Bakerowi. Komitet Noblowski w tym czasie opisał to osiągnięcie jako spełnienie długo poszukiwanego celu w nauce o białkach.
Przesuwam coraz bliżej.
— Demis Hassabis, do magazynu WSJ Magazine
Ponieważ AGI nie ma jednej uzgodnionej definicji naukowej, oś czasu Hassabisa odzwierciedla jego własny punkt odniesienia — test Einsteina — a nie standard branżowy. Inni liderzy AI zaproponowali różne definicje i osie czasu, które źródła przeanalizowane dla tego artykułu nie opisują szczegółowo w porównywalnych warunkach.
Pytania
Co powiedział Demis Hassabis o pojawienia się AGI?
Powiedział magazynowi WSJ Magazine, opublikowanemu 21 października 2026 roku, że oczekuje sztucznej inteligencji ogólnej w ciągu dwóch do trzech lat, mówiąc, że jego szacunek stale zbliża się do teraźniejszości.
Jak Hassabis definiuje AGI?
Używa "testu Einsteina": czy system, szkolony tylko na wiedzy dostępnej przed 1901 rokiem, mógłby niezależnie stworzyć przełomy Einsteina z 1905 roku, w tym szczególną teorię względności i efekt fotoelektryczny.
Czy oś czasu AGI Hassabisa zmieniła się w ciągu 2026 roku?
Tak. Wcześnie w 2026 roku przytaczał przedział trzech do pięciu lat; do maja 2026 roku powiedział, że AI znajduje się u "podnóża osobliwości"; do października 2026 roku zmniejszył szacunek do dwóch do trzech lat.
Co to jest Isomorphic Labs i dlaczego o niej wspomina się?
Isomorphic Labs to firma zajmująca się odkrywaniem leków, założona przez Hassabisa, która stosuje modele AI w stylu AlphaFold do odkrywania leków; profil magazynu WSJ Magazine poinformował, że szuka finansowania ponad 2 miliardów dolarów przy wycenie 40-50 miliardów dolarów.
Za co jeszcze znany jest Hassabis, oprócz tej prognozy?
Kieruje badaniami AI w Google DeepMind i w 2024 roku podzielił Nagrodę Nobla w Chemii z Johnem Jumperem za AlphaFold, system AI, który przewiduje struktury białek.
Ten tekst przygotowała sztuczna inteligencja, a przed publikacją przeszedł automatyczną kontrolę źródeł. Jeśli widzisz błąd, poproś o sprostowanie. Poproś o sprostowanie lub odpowiedź · Jak to robimy
Sieci neuronowe uczą się poprzez dokonanie przewidywania, zmierzenie, jak bardzo było ono błędne za pomocą funkcji straty, a następnie dostosowanie wewnętrznych wartości zwanych wagami wstecz przez sieć — proces zwany propagacją wsteczną w połączeniu z metodą optymalizacji zwaną spadkiem gradientowym. Ta sama mechanika, skalowana do miliardów parametrów, leży u podstaw tego, jak systemy takie jak ChatGPT i Gemini są najpierw trenowane, a następnie dostosowywane do określonych zadań poprzez dostrajanie.
Narzędzia do generowania obrazów oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Midjourney i Stable Diffusion, budują obrazy, ucząc się odwracać proces dodawania szumu, podczas gdy narzędzia muzyczne, takie jak Suno i Udio, kompresują dźwięk na tokeny i przewidują je krok po kroku, kierując się monitem tekstowym. To, czy którykolwiek z tych procesów liczy się za prawdziwą kreatywność, pozostaje nierozstrzygnięte: badacze są podzieleni między określaniem tego jako opartego na wzorcach "remixowania" a przyznawaniem mu mierzalnych osiągnięć kreatywnych.
Chińskie laboratorium AI Moonshot oświadczyło, że usunęło dane związane z cyberatakami ze swojego nowego modelu Kimi K3.1 Pro o otwartych wagach, aby system nie przesuwał "granicy" możliwości ataku hakerskiego. Ruch, ogłoszony w sobotę, 24 października 2026 roku, następuje w obliczu ostrzeżeń rządów i badaczy bezpieczeństwa, że coraz bardziej zaawansowana sztuczna inteligencja mogłaby sprawić, że wyrafinowane cyberataki będą tańsze i łatwiejsze do przeprowadzenia.
Detektory tekstu AI nie dowodzą, kto coś napisał; szacują prawdopodobieństwo poprzez pomiar wzorców statystycznych, takich jak przewidywalność słów i zmienność długości zdań. Niedawno detektor o nazwie Pangram 4.1 przypisał 99% nagrodznej powieści w języku hiszpańskim wartej €20 000 sztucznej inteligencji, co skłoniło wydawcę do wstrzymania promocyjnych imprez w celu zbadania sprawy.
