Google DeepMind только что опубликовала 60-страничную дорожную карту о том, как искусственный общий интеллект может эволюционировать в искусственный суперинтеллект. Статья под названием «От AGI к ASI», поданная в arXiv 10 июня, выделяет четыре пути, которые не являются взаимоисключающими, что означает, что реальный путь к ASI может включать в себя некоторую комбинацию всех них.
Четыре пути к суперинтеллекту
Статья, авторами которой являются команда под руководством исследователя Тима Генвайна, описывает четыре направления, которые могут перевести ИИ-системы от человеческого уровня способностей к чему-то, полностью превосходящему его.
Первый путь наиболее интуитивен: просто продолжать масштабирование. Больше вычислительных ресурсов, более крупные модели, больше данных. Это по сути стратегия, которая обеспечила каждый крупный прорыв в ИИ за последние несколько лет — от языковых моделей типа GPT до собственной семьи Gemini от DeepMind.
Второй путь включает совершенно новые алгоритмы или парадигмы ИИ. Вместо того чтобы увеличивать текущий подход, вы создаете принципиально иной метод. В статье этот путь рассматривается как правдоподобный, но по своей природе непредсказуемый, поскольку по определению невозможно запланировать прорыв.
Третий путь — рекурсивное самоусовершенствование. Идея заключается в том, что как только система ИИ достигнет достаточного уровня общей интеллектуальности, она сможет начать улучшать собственную архитектуру, методы обучения или способности к рассуждению. Каждое улучшение делает следующее улучшение легче, создавая обратную связь.
Четвёртый путь — это мультиагентные коллективы. Вместо единой монолитной сверхразумной системы этот подход предполагает возникновение ИИС из масштабных сетей агентов уровня ИИО, работающих вместе. Коллективный интеллект системы превзойдёт возможности любого отдельного агента и может считаться сверхразумным, даже если ни одна нода не достигает этого порога самостоятельно.
Растущий объем исследований DeepMind в области ИИ общего назначения
Этот документ не существует в изоляции. Он следует за когнитивной рамочной работой, опубликованной DeepMind в марте 2026 года, и статьей о безопасности ИИ общего назначения от апреля 2025 года. Вместе три документа указывают на целенаправленную исследовательскую программу: сначала определить, что такое ИИ общего назначения, затем выяснить, как сделать его безопасным, и после этого картировать, что следует за ним.
Статья имеет идентификатор arXiv 2606.12683v1 и относится к категории компьютерных наук и ИИ. Над ней работали несколько исследователей DeepMind, однако командой руководил Генвейн. Объем работы сознательно теоретический и не связан с объявлением каких-либо конкретных достижений в возможностях.
Что это значит для инвесторов в криптовалюты и технологии
В статье отсутствуют какие-либо ссылки на криптовалюту, технологию блокчейн или цифровые активы любого рода. Это чистые исследования в области ИИ, опубликованные в академическом контексте, без каких-либо коммерческих связей с крипто-сектором.