Конструкционный подход к разработке Сильного Искусственного Интеллекта
Аннотация
В статье обсуждается потребность общества и бизнеса, в том числе транспортной и строительной отраслей, в инструментах искусственного интеллекта (ИИ), которые могли бы полно и точно выполнять сложные задачи, такие как строительное проектирование. Указывается, что существующие универсальные сервисы на основе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) и узкоспециализированные нейросети не способны справиться с этой задачей в полном объеме. В качестве вероятного решения предлагается Сильный Искусственный Интеллект или, как его называют в англоязычной литературе, AGI (Artificial General Intelligence). Представлен обзор современного понимания в мире того, что следует считать AGI, а также проведен анализ подходов, предлагаемых для его разработки. В результате предложено оригинальное видение подхода к проектированию и разработке AGI на основе функциональных механизмов и структуры человеческого интеллекта.
Об авторе
А. А. Фаустов
ГБУ «Мостранспроект»
Россия
Россия
Фаустов Андрей Александрович, главный аналитик научного центра
101000, г. Москва, Потаповский переулок, д. 3, стр. 1
Список литературы
1. Сэм Альтман знает, как достичь AGI [Электронный ресурс]. — URL: https://habr.com/ru/articles/873110/ (дата обращения: 20.09.2025).
2. Эльгенди А. Как работает искусственный интеллект? Взгляд на завтрашние инновации в области искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. — URL: https://www.ultralytics.com/ru/blog/how-does-agi-work-a-glimpse-into-tomorrows-aiinnovations (дата обращения: 20.09.2025).
3. Создание универсального искусственного интеллекта (AGI) [Электронный ресурс]. — URL: https://habr.com/ru/articles/877560/ (дата обращения: 20.09.2025).
4. Журавлев Д. В., Смолин В. С. Проектирование структуры нейросетей для AGI // Будущее искусственного интеллекта: материалы конференции. — М.: ИПМ им. М. В. Келдыша, 2024. — С. 45–58. — URL: https://keldysh.ru/future/2024/2–3.pdf (дата обращения: 20.09.2025).
5. Slavin B. B. An architectural approach to modeling artificial general intelligence // Heliyon. — 2023. — Vol. 9, № 6. — Art. e16650. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16650.
6. Yamakawa H. The whole brain architecture approach: Accelerating the development of artificial general intelligence by referring to the brain // Neural Networks. — 2021. — Vol. 142. — P. 74–82. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.04.027.
7. Лекун Я. Путь к автономному ИИ и новая архитектура JEPA [Электронный ресурс]. — URL: https://www.promtheon.com/feed-post/contradictions-identity-politics-schmitt-modernprotests-46?hl=ru#feed-post-content (дата обращения: 20.09.2025).
8. Что такое AGI: общий искусственный интеллект уровня человека [Электронный ресурс] // РБК Тренды. — URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/67ac8b169a794749fcde6bbc (дата обращения: 20.09.2025).
9. Цуриков А. Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет [Электронный ресурс] // Skillbox Media. — URL: https://skillbox.ru/media/code/novyy-uroven-iskusstvennogo-intellekta-chto-takoeagikogda-on-poyavitsya-i-kakim-budet/ (дата обращения: 20.09.2025).
10. Миронова К. Что такое AGI — сильный искусственный интеллект [Электронный ресурс] // vc.ru. — URL: https://vc.ru/future/1037078-chto-takoe-agisilnyiiskusstvennyi-intellekt (дата обращения: 20.09.2025).
11. Pei J., Deng L., Song S. et al. Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture // Nature. — 2019. — Vol. 572. — P. 106–111. — DOI: https://doi.org/10.1038/s41586–019–1424–8.
12. Barley A. K., Patterson R., Sloman S. A. Cognitive Neuroscience Meets the Community of Knowledge // Сведения об издании отсутствуют.
13. Goertzel B. Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects // Journal of Artificial General Intelligence. — 2014. — Vol. 5, № 1. — P. 1–48. — DOI: https://doi.org/10.2478/jagi‑2014–0001.
14. Laird J. E., Newell A., Rosenbloom P. S. SOAR: An Architecture for General Intelligence // Artificial Intelligence. — 1987. — Vol. 33, № 1. — P. 1–64. — DOI: https://doi.org/10.1016/0004–3702(87)90050–6.
15. Choi D. Evolution of the ICARUS Cognitive Architecture // Cognitive Systems Research. — 2017. — Vol. 48. — P. 25–38.
16. Everitt T., Goertzel B., Potapov A. Artificial General Intelligence // Lecture Notes in Computer Science. — 2017.
17. Haseeb M. A Comprehensive Overview towards AGI: Architectures, Applications, Innovations, and Future Directions in the Age of Artificial General Intelligence [Электронный ресурс]. — URL: https://www.academia.edu/143160476/A_Comprehensive_Overview_towards_AGI_Architectures_Applications_Innovations_and_Future_Directions_in_the_Age_of_Artificial_General_Intelligence (дата обращения: 20.09.2025).
18. Zhang D., Li R., Wang Y. et al. Exploring Scientific Principles and Laws of Artificial Intelligence, World Model, and Artificial General Intelligence (AGI) in Future Intelligence Networking: Paradigms, Architectures, and Innovations [Электронный ресурс]. — URL: https://d197for5662m48.cloudfront.net/documents/publicationstatus/271583/preprint_pdf/538528a24778bf03e198d9223a255530.pdf (дата обращения: 20.09.2025).
19. Lieto A., Bhatt M., Oltramari A., Vernon D. The Role of Cognitive Architectures in General Artificial Intelligence // Cognitive Systems Research. — 2018. — Vol. 48. — P. 1–3. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2017.08.003.
20. Thórisson K. R., Helgasson H. P. Cognitive Architectures and Autonomy: A Comparative Review // Journal of Artificial General Intelligence. — 2012. — Vol. 4, № 3. — P. 1–30. — URL: https://sciendo.com/pdf/10.2478/v10229–011–0015–3 (дата обращения: 20.09.2025).
Рецензия
Для цитирования:
Фаустов А.А. Конструкционный подход к разработке Сильного Искусственного Интеллекта. Московский транспорт. Наука и проектирование. 2025;(4):59-70.
For citation:
Faustov А.A. Constructional approach to the development of Artificial General Intelligence. Moscow Transport. Science and Designn. 2025;(4):59-70. (In Russ.)
Просмотров:
187
JATS XML
Послать статью по эл. почте 