Товарищи из DeepMind рассуждают о пути к ASI. From AGI to ASI __Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Chan, Iason Gabriel, Joel Z. Leibo, Allan Dafoe, Marcus Hutter, Thore Graepel, Shane Legg__ Paper: https://arxiv.org/abs/2606.12683 Review: https://arxiviq.substack.com/p/from-agi-to-asi Code: N/A Model: N/A # TL;DR ЧТО сделали: Исследователи из Google DeepMind представили формальный концептуальный фреймворк и анализ ландшафта перехода от искусственного общего интеллекта человеческого уровня (AGI) к искусственному сверхинтеллекту (ASI), сопоставив четыре технологических пути развития с шестью ключевыми структурными ограничениями. ПОЧЕМУ это важно: Эта работа смещает стратегический горизонт AI-сообщества с прогнозирования момента создания AGI на инженерное проектирование континуума машинного интеллекта в эпоху пост-AGI. Опираясь на физические, теоретические и экономические ограничения вместо спекуляций о бесконечном гиперболическом росте, авторы заменяют нарративы о «сингулярности» строгой и практически применимой исследовательской повесткой. Для практиков: Чтобы преодолеть «информационную стену» (Data Wall) и ограничения физического мира, инженерам придётся перейти от простого количественного масштабирования к архитектурам с рекурсивным самосовершенствованием, мультиагентным системам и оптимизации вычислений на этапе инференса (test-time compute). Упираться в лимиты тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4009