Что такое AGI: 6 уровней и где мы находимся сейчас
Три буквы, вокруг которых спорят инвесторы и исследователи, а общего определения нет даже у них. Разберём, какие критерии предлагают всерьёз, как устроены шкалы уровней и чем измеряют приближение, не обещая дат.
Про AGI пишут так, будто это финишная черта, до которой осталось немного. На деле спорят не о сроках, а о том, что именно считать финишем. AGI это гипотетическая система с человеческим уровнем способностей в широком классе задач и, главное, со способностью осваивать незнакомое. Нынешние модели сильны там, где задача похожа на встречавшееся в обучении, и заметно слабее там, где нужно учиться на ходу.
Ниже только то, что можно проверить: шкала уровней из статьи исследователей DeepMind, опубликованной в трудах конференции ICML 2024, подход Франсуа Шолле к измерению интеллекта и устройство тестов ARC-AGI, а также формулировка про универсальный искусственный интеллект из российской Национальной стратегии. Все источники открыты и перечитаны 14 сентября 2026 года. Дат появления AGI здесь не будет.
Главное в одну строку
Спор про AGI это спор об определениях: пока нет согласованных критериев, объявить о его достижении может кто угодно и когда угодно.
Часть 1 · Ответ
Что такое AGI, если коротко
- Расшифровка. Artificial General Intelligence, общий или универсальный искусственный интеллект.
- Ключевое слово. Общий, то есть не под одну задачу, а под класс задач, включая незнакомые.
- Главный критерий в современных работах. Не объём знаний, а скорость освоения нового.
- Статус. Гипотеза и ориентир, а не существующий продукт.
- Почему спорят. Нет общего определения, а значит нет и момента, который все признают достижением.
Часть 2 · Термин
Откуда взялось слово и что противопоставляют
- Узкий ИИ. Система под конкретную задачу: распознать лицо, предсказать спрос, ответить в чате. Всё, что работает сегодня, относится сюда.
- Общий ИИ. Система, переносящая способности между задачами без переобучения под каждую.
- Сверхразум. Превосходство над человеком во всех значимых областях. Понятие философское, метрик под него нет.
- Почему путают. Современная языковая модель универсальна на вид: пишет код, стихи и письма. Но универсальность тут в наборе выученных навыков, а не в способности освоить принципиально новое.
Часть 3 · Спор
Почему у AGI до сих пор нет общего определения
Определения расходятся по самому основанию. Одни привязывают AGI к экономике: система, способная выполнять большинство экономически ценной работы. Другие к когнитивным способностям: система, проходящая любые тесты на уровне человека. Третьи к обучению: система, осваивающая новое так же эффективно, как человек.
С сайта ARC Prize, открыт 14.09.2026
Организаторы ARC Prize прямо критикуют популярное определение через экономически ценную работу: измерение навыка под конкретную задачу это плохой показатель интеллекта, потому что уровень навыка можно купить объёмом обучающих данных и вычислений. Их собственная формулировка опирается на работу Франсуа Шолле «On the Measure of Intelligence» 2019 года: интеллект системы это эффективность освоения новых навыков с учётом имеющихся у неё априорных знаний, опыта и сложности обобщения.
Часть 4 · Шкала
Шкала уровней вместо одной отсечки
Раз одной черты нет, исследователи предложили лестницу. Самая цитируемая версия описана в статье Levels of AGI, подготовленной командой DeepMind.
Из аннотации статьи arXiv:2311.02462, открыта 14.09.2026
Авторы предлагают классифицировать способности и поведение систем по уровням производительности, общности и автономности, выводя шесть принципов, которым должна отвечать полезная онтология AGI. Шкала строится по двум измерениям: глубине способностей и их широте. В пятой версии статьи уровень 4 переименован из Virtuoso в Exceptional, а сама работа опубликована в трудах ICML 2024.
- Нулевой уровень. Никакого ИИ: калькулятор, поиск по ключевым словам.
- Появляющийся. Сравним с неквалифицированным человеком. Сюда авторы относили ранние массовые чаты.
- Компетентный. Уровень человека, справляющегося со средней задачей своей области.
- Экспертный. Лучше большинства специалистов.
- Исключительный. Уровень лучших в профессии.
- Превосходящий. Выше любого человека. Эта ступень остаётся теоретической.
Важная деталь: каждая ступень существует отдельно для узких и для общих систем. Узкая система давно достигла верхних ступеней в шахматах, но это ничего не говорит о её общности.
Часть 5 · Определитель
Чем узкий ИИ отличается от общего на практике
| Признак | Модель сегодня | Ожидание от AGI |
|---|---|---|
| Новая задача | решает, если похожа на виденное | осваивает с нескольких примеров |
| Перенос опыта | слабый между непохожими областями | свободный перенос |
| Обучение в процессе | веса не меняются в диалоге | накопление опыта на ходу |
| Проверка себя | уверенно ошибается | замечает собственную ошибку |
| Цели | получает извне | ставит подцели сама |
| Стоимость решения | растёт с длиной рассуждения | эффективность как у человека |
Часть 6 · Измерение
Чем вообще меряют приближение к AGI
Обычные тесты знаний для этого не годятся: их содержимое рано или поздно попадает в обучающие данные, и высокий балл перестаёт что-либо значить. Поэтому тесты строят на задачах, которых модель заведомо не видела.
- ARC-AGI-1. Головоломки на поиск закономерности по нескольким примерам, проверка подвижного интеллекта.
- ARC-AGI-2. Та же идея, задачи сложнее, разрыв с человеком заметнее.
- ARC-AGI-3. Переход от пассивных головоломок к интерактивной среде: агент должен приспособиться к незнакомым правилам на ходу.
- Стоимость как часть метрики. На лидерборде показывают связку результата и цены прогона, а решения дороже десяти тысяч долларов не показывают вовсе.
Этот акцент на цене важен: он отделяет умение думать от умения потратить много вычислений. Одно и то же число баллов, полученное за доллар и за тысячу долларов, означает разные вещи.
Часть 7 · Разрыв
Чего нынешним моделям не хватает до общего интеллекта
- Обучения в момент работы. В диалоге веса не меняются, и вчерашний опыт не становится частью модели.
- Надёжной самопроверки. Модель не отличает уверенность от правоты, разбор в гайде про галлюцинации.
- Устойчивости на длинных задачах. Чем длиннее цепочка шагов, тем выше шанс потерять цель, это видно на агентах.
- Переноса между областями. Успех в коде не даёт автоматического успеха в физическом мире.
- Эффективности. Человек осваивает новое правило по паре примеров, модели нужны тысячи.
Часть 8 · Официально
Как сильный ИИ выглядит в российских документах
Термин AGI в российских актах не используется, но понятие присутствует. В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, утверждённой Указом Президента № 490 и обновлённой в феврале 2024 года, среди перспективных методов упомянута разработка универсального, то есть сильного, искусственного интеллекта, к признакам которого отнесено автономное решение различных задач и автоматическое машинное обучение.
Действующий закон о поддержке технологий ИИ от 26 июля 2026 года регулирует не сильный ИИ, а вполне конкретные большие фундаментальные модели с порогом от миллиарда параметров. Что именно он требует и с каких дат, разобрано в гайде про закон об ИИ.
Часть 9 · Прогнозы
Почему честный гайд не назовёт вам дату
- Нет критерия. Нельзя предсказать наступление события, момент которого не определён.
- Есть интерес. Компании, привлекающие финансирование, заинтересованы в скором сроке, скептики в далёком.
- История прогнозов плохая. Обещания «через пять лет» звучат с середины прошлого века.
- Метрики двигаются. Как только тест решён, его объявляют недостаточным и делают новый. Это нормальная научная практика, но она делает шкалу подвижной.
Часть 10 · Практика
Что разговор про AGI меняет лично для вас
Практически ничего в вашей ближайшей работе. Меняют её не рассуждения о сильном интеллекте, а три вещи, которые уже произошли.
- Модели научились работать с вашими документами. Это даёт пользу сегодня, разбор в гайде про RAG.
- Появились агенты. Не сильный интеллект, а цикл с инструментами, разбор в гайде про агентов.
- Появилось регулирование. В России с 1 сентября 2026 года действует профильный закон, и это уже влияет на сервисы.
Часть 11 · Мифы
Четыре мифа про сильный ИИ
- «AGI это когда модель станет ещё больше». Рост размера улучшает многое, но не решает задачу переноса на незнакомое.
- «Модель прошла тест, значит это AGI». Любой отдельный тест проверяет узкий срез, а его задачи со временем попадают в обучающие данные.
- «AGI появится внезапно за ночь». Шкала уровней потому и предложена, что переход выглядит как растянутый процесс, а не как щелчок.
- «Это вопрос философов, а не инженеров». Наоборот: чем точнее критерии, тем понятнее, что строить и как проверять.
Памятка
Что стоит запомнить про AGI
Коротко
- AGI это общий интеллект, а не более крупная нынешняя модель.
- Единого определения нет, и спор идёт именно о критериях.
- Шкала уровней из статьи DeepMind раскладывает системы по глубине и широте способностей.
- Современный подход меряет не знания, а эффективность освоения нового.
- Тесты ARC-AGI строятся на задачах, которых модель не видела.
- Стоимость прогона учитывается как часть результата.
- Нынешним моделям не хватает обучения на ходу и самопроверки.
- В российских документах близкое понятие называется универсальным или сильным ИИ.
- Дат достижения не называет никто, у кого нет коммерческого интереса.
- На вашу работу влияет не AGI, а то, что модели умеют уже сейчас.
Источники
Что проверялось живьём и когда
- Статья «Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI», arXiv:2311.02462, авторы Morris, Sohl-Dickstein, Fiedel, Warkentin, Dafoe, Faust, Farabet, Legg; аннотация и история версий открыты 14.09.2026: уровни производительности, общности и автономности, шесть принципов онтологии, публикация в трудах ICML 2024, переименование четвёртого уровня в пятой версии.
- Сайт ARC Prize, раздел о бенчмарке, открыт 14.09.2026: критика определения AGI через экономически ценную работу, определение интеллекта Шолле из работы 2019 года, линейка ARC-AGI-1, ARC-AGI-2 и ARC-AGI-3, оговорка про учёт стоимости прогона и порог в десять тысяч долларов на лидерборде.
- Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 в редакции от 15.02.2024 № 124, открыт 14.09.2026: упоминание универсального (сильного) искусственного интеллекта среди перспективных методов.
- Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ, открыт 14.09.2026: предмет регулирования и порог большой фундаментальной модели.
- Wordstat, Россия, 14.09.2026: частотность запросов про AGI и сильный искусственный интеллект.
Чего тут нет намеренно: конкретных баллов моделей на бенчмарках и предсказаний даты. Первое меняется между публикацией и прочтением, второе не проверяется в принципе, а значит не может быть фактом.
FAQ
Частые вопросы
Что такое AGI простыми словами
Это гипотетическая система, которая справляется с любой интеллектуальной задачей не хуже человека и способна учиться новому сама, а не только применять выученное. Нынешние модели сильны в конкретных задачах и слабы в переносе опыта на незнакомое, поэтому их относят к узкому ИИ.
Чем AGI отличается от нынешних нейросетей
Главное отличие в способе обращения с новой задачей. Современная модель решает то, что похоже на встречавшееся в обучении, и теряется на принципиально новом. AGI по замыслу должен осваивать новое с той же скоростью, с какой это делает человек, то есть по нескольким примерам.
AGI уже создан
Нет, и спор идёт даже не о готовности, а о критериях. Пока нет общепринятого определения, любое заявление о достижении AGI означает лишь то, что автор заявления пользуется своим определением. Именно поэтому исследователи предлагают шкалы уровней вместо одной отсечки.
Что за уровни AGI и кто их придумал
Наиболее цитируемая шкала предложена в статье Levels of AGI, которую подготовили исследователи DeepMind и опубликовали в трудах ICML 2024. Там модели раскладывают сразу по двум осям: глубине способностей и их широте, отдельно рассматривая степень автономности системы.
Как измеряют приближение к AGI
Через задачи, которых модель не видела при обучении. Самый известный пример это семейство тестов ARC-AGI, построенное на идее Франсуа Шолле: интеллект это эффективность освоения новых навыков, а не сам набор навыков. В третьей версии тест проверяет, как агент приспосабливается к незнакомой интерактивной среде.
Почему в тестах учитывают стоимость прогона
Потому что баллы можно купить вычислениями. Если решение требует тысяч долларов на задачу, оно говорит о доступной мощности, а не об эффективности мышления. Поэтому на лидерборде ARC Prize показывают отношение результата к стоимости и не учитывают прогоны дороже десяти тысяч долларов.
Чем AGI отличается от сверхразума
AGI это уровень человека в широком классе задач, сверхразум это превосходство над человеком во всех значимых областях. Второе понятие ещё более спекулятивно: у него нет ни критериев, ни способа измерения, поэтому в инженерных документах оно почти не встречается.
Есть ли AGI в российских документах
Прямо термина AGI нет, но есть его аналог. В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в редакции 2024 года упоминается разработка универсального, то есть сильного, искусственного интеллекта, способного автономно решать различные задачи. Это ближайшее по смыслу официальное понятие.
Когда появится AGI
Честный ответ: неизвестно, и любые конкретные даты в заголовках это либо маркетинг, либо личное мнение. Пока не согласованы критерии, невозможно даже зафиксировать момент достижения, не то что предсказать его.
Нужно ли обычному человеку следить за темой AGI
Скорее нет. На вашу повседневную работу влияют не разговоры про сильный ИИ, а конкретные возможности нынешних моделей и правила их применения. Полезнее разобраться с тем, что модель умеет сегодня, и с тем, что уже требует закон.
Читать дальше
Платформа и сообщество, где я по шагам показываю, как поставить ИИ на рутину: контент, код, продажи, аналитика. Заходи и забирай рабочие связки, которыми пользуюсь сам.
Посмотреть, что внутриtelegram
Канал с полезными материалами про нейросети
Разборы, новые инструменты и приёмы по ИИ — то, чем пользуюсь сам, без воды. Подпишись, чтобы не потерять.
