Исследуем границы общего искусственного интеллекта
Когда я начал работать с AGI, многие коллеги скептически относились к самой идее. Сегодня мы помогаем разобраться в этой области тем, кто хочет понять, как машины могут научиться мыслить по-настоящему.
Узнать о программеПочему AGI — это не просто модное слово
В 2024 году мы наблюдали бурный рост узкоспециализированных систем. ChatGPT пишет код, DALL-E рисует картины. Но ведь общий интеллект — это совсем другое. Это про способность учиться чему угодно, адаптироваться к незнакомым задачам без переобучения модели.
Меня всегда восхищало, как ребёнок познаёт мир. Он не получает миллионы размеченных примеров для каждой новой игрушки. Он просто... понимает. Вот к чему мы стремимся в AGI — к системам, которые обладают настоящей гибкостью мышления.
За последние три года наша команда изучила десятки подходов. Некоторые оказались тупиковыми, другие открыли неожиданные возможности. И именно этот опыт — с реальными провалами и прорывами — мы теперь передаём студентам.
Экспериментальное познание
Теория без практики мертва. Каждую неделю вы будете собирать небольшие модели, ломать их, чинить снова. Именно так понимаешь, почему одна архитектура работает, а другая — нет.
Критический взгляд
Слишком часто я вижу, как люди принимают громкие заявления на веру. Мы учим сомневаться, проверять, задавать неудобные вопросы. AGI окружен мифами — разберёмся, что реально, а что маркетинг.
Междисциплинарность
Нельзя понять AGI, зная только математику. Нужна нейробиология, философия сознания, когнитивистика. Мы соединяем эти области, показывая, как они влияют друг на друга.
Как мы пришли к этой программе
Октябрь 2023 — Первые эксперименты
Начали с попытки обучить модель игре в шахматы и одновременно распознаванию образов. Провалились полностью. Но именно этот провал показал нам ключевую проблему переноса знаний между доменами.
Март 2024 — Прорыв в понимании
После полугода изучения когнитивных архитектур мы собрали систему, которая смогла самостоятельно решить задачу, никогда не встречавшуюся в обучающей выборке. Это был момент, когда стало понятно — направление выбрано верно.
Август 2025 — Первый курс
Запустили пилотную группу из восьми человек. Программа была сырая, многое приходилось объяснять на ходу. Зато получили невероятно ценную обратную связь и поняли, как структурировать материал правильно.
Февраль 2026 — Новый набор
Сейчас программа полностью переработана с учётом опыта прошлого года. Добавили больше практики, убрали академическую воду, сфокусировались на том, что действительно помогает понять AGI.
Ключевые области изучения
Архитектуры памяти
Как системы могут хранить знания так, чтобы применять их в новых контекстах? Разбираем решения от нейроморфных чипов до символьных баз.
Обучение без учителя
Ребёнок не нуждается в миллионах примеров. Изучаем подходы, которые позволяют системам учиться из минимальных данных.
Причинность и рассуждения
Корреляция это не причина. Учим системы понимать причинно-следственные связи, а не просто находить паттерны в данных.
Этика и безопасность
AGI без этического фундамента — это бомба замедленного действия. Обсуждаем реальные риски и способы их минимизации.
Реальный проект из нашей практики
Задача
Один из студентов прошлого набора решил создать систему, способную играть в текстовые квесты. Но не просто перебирать варианты, а действительно понимать сюжет и предсказывать последствия действий.
Подход
Мы объединили языковую модель с графом знаний, который строился динамически. Система запоминала объекты, их свойства, отношения. Через три недели экспериментов она начала принимать осмысленные решения в незнакомых ситуациях.
Что узнали
Оказалось, что явное представление знаний даёт огромное преимущество. Система могла объяснить своё решение, а это редкость для нейросетей. Этот опыт повлиял на то, как мы теперь преподаём гибридные архитектуры.
Начните путь в мир общего интеллекта
Следующая группа стартует в марте 2026. Программа рассчитана на девять месяцев интенсивной работы. Это не будет легко, но если вам действительно интересно, как мыслят машины — мы ждём вас.