[{"data":1,"prerenderedAt":68},["ShallowReactive",2],{"blog-agi-or-the-future-of-artificial-intelligence":3},{"title":4,"description":7,"image":10,"category":11,"featured":12,"isPublished":13,"publishDate":14,"author":15,"links":16,"projects":18,"mainLanguage":19,"viewCount":20,"value":21,"content":22,"tableOfContents":25},{"en":5,"pl":6},"AGI, the future of artificial intelligence","AGI, czyli przyszłość sztucznej inteligencji",{"en":8,"pl":9},"Explore what Artificial General Intelligence (AGI) is, how it differs from today's LLMs, and the potential benefits and risks it brings.","Odkryj czym jest Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI), czym różni się od LLM i jakie niesie korzyści oraz zagrożenia.","https://files.jtuta.cloud/public/portfolio/blogs/LgLJpRsfbpbhGb5ax0fELQ6GryT26P.jpg","ai-ml",false,true,"2025-07-05T00:45:53.730Z",null,[17],"https://courses.cs.umbc.edu/471/papers/turing.pdf",[],"pl",1,"agi-or-the-future-of-artificial-intelligence",{"en":23,"pl":24},"\u003Ch2 id=\"what-is-artificial-general-intelligence-agi\" tabindex=\"-1\">What is Artificial General Intelligence (AGI)?\u003C/h2>\n\u003Cp>The development of modern \u003Cem>LLM\u003C/em> (\u003Cem>Large Language Model\u003C/em>) models aims to reach a level where artificial intelligence matches human intelligence, and eventually even surpasses it. \u003Cstrong>Artificial General Intelligence\u003C/strong>, or \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> (\u003Cem>Artificial General Intelligence\u003C/em>) for short, is a hypothetical type of artificial intelligence that possesses the ability to understand, learn, and apply knowledge across a wide range of tasks — at a level comparable to humans. Unlike today's narrowly specialized \u003Cem>AI\u003C/em> systems, \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> would not be limited to one area, such as playing chess, recognizing images, or conducting conversations. Like a human, it would be able to flexibly adapt to new, previously unknown problems.\u003C/p>\n\u003Cp>To make it easier to understand the levels of artificial intelligence:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Narrow Artificial Intelligence\u003C/strong>: Current Large Language Models, specialized in a specific field, only simulate understanding of problems.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Artificial General Intelligence\u003C/strong>: Theoretical models that possess knowledge and understanding at a human level.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Artificial Superintelligence\u003C/strong>: Surpasses human cognitive abilities — often described in \u003Cem>Science Fiction\u003C/em>.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Ch3 id=\"theory-and-characteristics\" tabindex=\"-1\">Theory and Characteristics\u003C/h3>\n\u003Cp>At the heart of \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> is the idea of creating a system that not only executes commands but truly \u003Cstrong>understands\u003C/strong> the world. The key characteristics that define \u003Cem>AGI\u003C/em> are:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Transfer learning\u003C/strong>: The ability to utilize knowledge gained in one task to solve other, even completely different problems.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Abstract thinking\u003C/strong>: Understanding concepts that are not directly related to input data, such as feelings, context, or user attitude.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Self-awareness (potentially)\u003C/strong>: Possessing a subjective sense of existence and awareness of its own thought processes.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Planning and reasoning\u003C/strong>: The ability to set goals, create complex strategies to achieve them, and logically infer from incomplete information.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Creativity\u003C/strong>: Creating original and valuable ideas, works of art, or scientific solutions.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"how-does-agi-think-principle-of-operation\" tabindex=\"-1\">How does AGI "think"? Principle of operation\u003C/h2>\n\u003Cp>"Thinking" in the context of \u003Cem>AGI\u003C/em> is a process much deeper than data processing in current models. It is about the ability to \u003Cstrong>build an internal model of reality\u003C/strong>. \u003Cem>AGI\u003C/em> would have to not only process information but also understand cause-and-effect relationships, the intentions of others, and the social context.\u003C/p>\n\u003Cp>The principle of operation would likely be based on \u003Cstrong>cognitive architectures\u003C/strong> that attempt to mimic the structure and function of the human brain. This means integrating various abilities, such as:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Memory\u003C/strong>: Both short-term (working) and long-term.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Perception\u003C/strong>: Integration of data from different senses (sight, hearing, touch) into a coherent image of the world.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Learning\u003C/strong>: Not just through data analysis, but also through experience, experimentation, and interaction with the environment.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"how-does-agi-differ-from-current-llms\" tabindex=\"-1\">How does AGI differ from current LLMs?\u003C/h2>\n\u003Cp>This is a key distinction. Today's Large Language Models (\u003Cem>LLMs\u003C/em>), such as GPT, Gemini, or Sonnet, are masters at \u003Cstrong>recognizing patterns\u003C/strong> in vast datasets of text — essentially acting like powerful search engines. They are a form of \u003Cstrong>narrow AI\u003C/strong>.\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>\u003Cstrong>Feature\u003C/strong>\u003C/th>\n\u003Cth>Large Language Models (LLMs)\u003C/th>\n\u003Cth>Artificial General Intelligence (AGI)\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Understanding\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Simulates understanding by statistically matching patterns\u003C/td>\n\u003Ctd>Possesses genuine, flexible understanding of concepts and context\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Scope\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Specialized in language tasks (translation, writing, answering questions)\u003C/td>\n\u003Ctd>Versatile, capable of learning and performing any intellectual task\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Learning\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Learns primarily from static datasets\u003C/td>\n\u003Ctd>Learns continuously through interaction with the world and experience\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Initiative\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Reacts to commands (prompt)\u003C/td>\n\u003Ctd>Can independently set goals, plan, and act on its own initiative\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Consciousness\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Absent\u003C/td>\n\u003Ctd>Potentially possesses some form of consciousness and subjective experiences\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Ch2 id=\"what-is-needed-to-create-agi\" tabindex=\"-1\">What is needed to create AGI?\u003C/h2>\n\u003Cp>The road to \u003Cem>AGI\u003C/em> is long, however, and requires breakthroughs in several key areas:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>New learning algorithms\u003C/strong>: Current techniques, such as \u003Cem>deep learning\u003C/em>, are insufficient. We need algorithms that will allow machines to learn more effectively, from less data, and continuously (\u003Cem>continual learning\u003C/em>).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Neuro-symbolic architectures\u003C/strong>: Combining the power of neural networks in pattern recognition with symbolic logic and reasoning, which will enable a deeper understanding of abstract concepts.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Computational power\u003C/strong>: Although current power is enormous, \u003Cem>AGI\u003C/em> will likely require even more efficient, and perhaps entirely new types of hardware (e.g., neuromorphic or quantum computers).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Understanding the human brain\u003C/strong>: The better we understand how human intelligence and consciousness work, the easier it will be to create an artificial equivalent.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"the-advent-of-agi-future-problems-and-risks\" tabindex=\"-1\">The Advent of AGI: Future, problems, and risks\u003C/h2>\n\u003Cp>The emergence of \u003Cem>AGI\u003C/em> would likely be the most significant event in human history — carrying enormous potential, but also serious risks.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Potential benefits:\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Solving major problems facing humanity\u003C/strong>: \u003Cem>AGI\u003C/em> could help treat diseases (e.g., cancer, Alzheimer's), solve the climate crisis, develop new energy sources, or enable space exploration on an unprecedented scale.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Work automation\u003C/strong>: Freeing people from tedious, repetitive tasks, which could lead to an explosion of creativity and personal development.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Personalized education and healthcare\u003C/strong>: Systems perfectly adapting to the needs of each individual.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Threats and challenges:\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>The control problem\u003C/strong>: How to ensure that the goals of superintelligent \u003Cem>AGI\u003C/em> will always align with the good of humanity? Even a slight misunderstanding of human values could lead to catastrophic consequences.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Technological unemployment\u003C/strong>: Mass automation can lead to enormous social and economic upheavals.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>\u003Cem>AI\u003C/em> arms race\u003C/strong>: Countries and corporations may compete to create the most powerful \u003Cem>AI\u003C/em>, which creates the risk of using it for military purposes.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Ethical and existential issues\u003C/strong>: What rights should a conscious being have? What will humanity be in a world where we are no longer the most intelligent beings on Earth?\u003C/li>\n\u003C/ul>\n","\u003Ch2 id=\"czym-jest-sztuczna-inteligencja-ogolna-agi\" tabindex=\"-1\">Czym jest Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI)?\u003C/h2>\n\u003Cp>Rozwój nowoczesnych modeli \u003Cem>LLM\u003C/em> (\u003Cem>Large Language Model\u003C/em>, Dużych Modeli Językowych) dąży do osiągnięcia poziomu, na którym sztuczna inteligencja dorównuje ludzkiej, a z czasem nawet ją przewyższa. \u003Cstrong>Sztuczna Inteligencja Ogólna\u003C/strong>, w skrócie \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> (\u003Cem>Artificial General Intelligence\u003C/em>), to hipotetyczny rodzaj sztucznej inteligencji, który posiada zdolność rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w szerokim zakresie zadań — na poziomie porównywalnym z ludzkim. W przeciwieństwie do dzisiejszych, wąsko wyspecjalizowanych systemów \u003Cem>AI\u003C/em>, \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> nie byłaby ograniczona do jednego obszaru, jak gra w szachy, rozpoznawanie obrazów czy prowadzenie rozmów. Potrafiłaby, podobnie jak człowiek, elastycznie adaptować się do nowych, nieznanych wcześniej problemów.\u003C/p>\n\u003Cp>Aby łatwiej zrozumieć poziomy sztucznej inteligencji:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Wąska Sztuczna Inteligencja\u003C/strong>: Obecne Duże Modele Językowe, wyspecjalizowane w konkretnej dziedzinie, tylko symulują rozumienie problemów.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sztuczna Inteligencja Ogólna\u003C/strong>: Teoretyczne modele, które posiadają wiedzę i rozumienie na poziomie człowieka.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sztuczna Superinteligencja\u003C/strong>: Przewyższa ludzkie zdolności poznawcze — często opisywana w \u003Cem>Science Fiction\u003C/em>.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Ch3 id=\"teoria-i-cechy-charakterystyczne\" tabindex=\"-1\">Teoria i cechy charakterystyczne\u003C/h3>\n\u003Cp>U podstaw \u003Cem>\u003Cstrong>AGI\u003C/strong>\u003C/em> leży idea stworzenia systemu, który nie tylko wykonuje polecenia, ale prawdziwie \u003Cstrong>rozumie\u003C/strong> świat. Kluczowe cechy, które definiują \u003Cem>AGI\u003C/em>, to:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Uczenie transferowe\u003C/strong>: Zdolność do wykorzystywania wiedzy zdobytej w jednym zadaniu do rozwiązywania innych, nawet zupełnie odmiennych problemów.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Abstrakcyjne myślenie\u003C/strong>: Rozumienie pojęć, które nie są bezpośrednio związane z danymi wejściowymi, takich jak uczucia, kontekst czy nastawienie użytkownika.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Samoświadomość (potencjalnie)\u003C/strong>: Posiadanie subiektywnego poczucia istnienia i świadomości własnych procesów myślowych.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Planowanie i rozumowanie\u003C/strong>: Zdolność do wyznaczania celów, tworzenia złożonych strategii ich osiągnięcia oraz logicznego wnioskowania na podstawie niepełnych informacji.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kreatywność\u003C/strong>: Tworzenie oryginalnych i wartościowych idei, dzieł sztuki czy rozwiązań naukowych.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"jak-mysli-agi-zasada-dziaania\" tabindex=\"-1\">Jak "myśli" AGI? Zasada działania\u003C/h2>\n\u003Cp>"Myślenie" w kontekście \u003Cem>AGI\u003C/em> to proces znacznie głębszy niż przetwarzanie danych w obecnych modelach. Chodzi o zdolność do \u003Cstrong>budowania wewnętrznego modelu rzeczywistości\u003C/strong>. \u003Cem>AGI\u003C/em> musiałaby nie tylko przetwarzać informacje, ale także rozumieć relacje przyczynowo-skutkowe, intencje innych oraz kontekst społeczny.\u003C/p>\n\u003Cp>Zasada działania opierałaby się prawdopodobnie na \u003Cstrong>architekturach kognitywnych\u003C/strong>, które próbują naśladować strukturę i funkcjonowanie ludzkiego mózgu. Oznacza to integrację różnych zdolności, takich jak:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Pamięć\u003C/strong>: Zarówno krótkotrwała (robocza), jak i długotrwała.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Percepcja\u003C/strong>: Integracja danych z różnych zmysłów (wzrok, słuch, dotyk) w spójny obraz świata.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Uczenie się\u003C/strong>: Nie tylko przez analizę danych, ale także poprzez doświadczenie, eksperymentowanie i interakcję ze środowiskiem.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"czym-agi-rozni-sie-od-obecnych-llm\" tabindex=\"-1\">Czym AGI różni się od obecnych LLM?\u003C/h2>\n\u003Cp>To kluczowe rozróżnienie. Dzisiejsze Duże Modele Językowe (\u003Cem>LLM\u003C/em>), takie jak GPT, Gemini czy Sonnet, są mistrzami w \u003Cstrong>rozpoznawaniu wzorców\u003C/strong> w ogromnych zbiorach danych tekstowych — w zasadzie działają jak potężne wyszukiwarki. Są one formą \u003Cstrong>wąskiej AI\u003C/strong>.\u003C/p>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>\u003Cstrong>Cecha\u003C/strong>\u003C/th>\n\u003Cth>Duże Modele Językowe (LLM)\u003C/th>\n\u003Cth>Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI)\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Zrozumienie\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Symuluje zrozumienie poprzez statystyczne dopasowywanie wzorców\u003C/td>\n\u003Ctd>Posiada autentyczne, elastyczne rozumienie pojęć i kontekstu\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Zakres\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Wyspecjalizowany w zadaniach językowych (tłumaczenie, pisanie, odpowiadanie na pytania)\u003C/td>\n\u003Ctd>Wszechstronny, zdolny do nauki i wykonywania dowolnego zadania intelektualnego\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Uczenie się\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Uczy się głównie na podstawie statycznych zbiorów danych\u003C/td>\n\u003Ctd>Uczy się w sposób ciągły, poprzez interakcję ze światem i doświadczenie\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Inicjatywa\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Reaguje na polecenia (prompt)\u003C/td>\n\u003Ctd>Potrafi samodzielnie wyznaczać cele, planować i działać z własnej inicjatywy\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>\u003Cstrong>Świadomość\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd>Brak\u003C/td>\n\u003Ctd>Potencjalnie posiada jakąś formę świadomości i subiektywnych przeżyć\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Ch2 id=\"co-jest-potrzebne-by-stworzyc-agi\" tabindex=\"-1\">Co jest potrzebne, by stworzyć AGI?\u003C/h2>\n\u003Cp>Droga do \u003Cem>AGI\u003C/em> jest jednak długa i wymaga przełomów w kilku kluczowych obszarach:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Nowe algorytmy uczenia się\u003C/strong>: Obecne techniki, takie jak \u003Cem>deep learning\u003C/em>, są niewystarczające. Potrzebujemy algorytmów, które pozwolą maszynom uczyć się w sposób bardziej efektywny, z mniejszej ilości danych i w sposób ciągły (\u003Cem>continual learning\u003C/em>).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Architektury neuro-symboliczne\u003C/strong>: Połączenie siły sieci neuronowych w rozpoznawaniu wzorców z logiką i rozumowaniem symbolicznym, co umożliwi głębsze rozumienie abstrakcyjnych pojęć.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Moc obliczeniowa\u003C/strong>: Choć obecna moc jest ogromna, \u003Cem>AGI\u003C/em> prawdopodobnie będzie wymagać jeszcze wydajniejszych, a być może zupełnie nowych rodzajów sprzętu (np. komputerów neuromorficznych czy kwantowych).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Zrozumienie ludzkiego mózgu\u003C/strong>: Im lepiej poznamy, jak działa ludzka inteligencja i świadomość, tym łatwiej będzie stworzyć jej sztuczny odpowiednik.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ch2 id=\"nadejscie-agi-przyszosc-problemy-i-zagrozenia\" tabindex=\"-1\">Nadejście AGI: Przyszłość, problemy i zagrożenia\u003C/h2>\n\u003Cp>Pojawienie się \u003Cem>AGI\u003C/em> byłoby prawdopodobnie najważniejszym wydarzeniem w historii ludzkości — niosącym ze sobą ogromny potencjał, ale i poważne ryzyka.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Potencjalne korzyści:\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Rozwiązanie wielkich problemów ludzkości\u003C/strong>: \u003Cem>AGI\u003C/em> mogłaby pomóc w leczeniu chorób (np. nowotwory, Alzheimer), rozwiązać kryzys klimatyczny, opracować nowe źródła energii czy umożliwić eksplorację kosmosu na niespotykaną dotąd skalę.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Automatyzacja pracy\u003C/strong>: Uwolnienie ludzi od żmudnych, powtarzalnych zadań, co mogłoby prowadzić do eksplozji kreatywności i rozwoju osobistego.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Spersonalizowana edukacja i opieka zdrowotna\u003C/strong>: Systemy dostosowujące się idealnie do potrzeb każdej jednostki.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Zagrożenia i wyzwania:\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Problem kontroli\u003C/strong>: Jak upewnić się, że cele superinteligentnej \u003Cem>AGI\u003C/em> będą zawsze zgodne z dobrem ludzkości? Nawet niewielkie niezrozumienie ludzkich wartości mogłoby prowadzić do katastrofalnych skutków.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bezrobocie technologiczne\u003C/strong>: Masowa automatyzacja może prowadzić do ogromnych wstrząsów społecznych i ekonomicznych.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Wyścig zbrojeń \u003Cem>AI\u003C/em>\u003C/strong>: Państwa i korporacje mogą rywalizować o stworzenie najpotężniejszej \u003Cem>AI\u003C/em>, co stwarza ryzyko wykorzystania jej do celów militarnych.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kwestie etyczne i egzystencjalne\u003C/strong>: Jakie prawa powinna mieć świadoma istota? Czym będzie człowieczeństwo w świecie, w którym nie jesteśmy już najinteligentniejszymi istotami na Ziemi?\u003C/li>\n\u003C/ul>\n",{"en":26,"pl":49},[27,30,33,37,41,45],{"id":28,"title":29,"mainLevel":20,"subLevel":15},"what-is-artificial-general-intelligence-agi","What is Artificial General Intelligence (AGI)?",{"id":31,"title":32,"mainLevel":20,"subLevel":20},"theory-and-characteristics","Theory and Characteristics",{"id":34,"title":35,"mainLevel":36,"subLevel":15},"how-does-agi-think-principle-of-operation","How does AGI \"think\"? Principle of operation",2,{"id":38,"title":39,"mainLevel":40,"subLevel":15},"how-does-agi-differ-from-current-llms","How does AGI differ from current LLMs?",3,{"id":42,"title":43,"mainLevel":44,"subLevel":15},"what-is-needed-to-create-agi","What is needed to create AGI?",4,{"id":46,"title":47,"mainLevel":48,"subLevel":15},"the-advent-of-agi-future-problems-and-risks","The Advent of AGI: Future, problems, and risks",5,[50,53,56,59,62,65],{"id":51,"title":52,"mainLevel":20,"subLevel":15},"czym-jest-sztuczna-inteligencja-ogolna-agi","Czym jest Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI)?",{"id":54,"title":55,"mainLevel":20,"subLevel":20},"teoria-i-cechy-charakterystyczne","Teoria i cechy charakterystyczne",{"id":57,"title":58,"mainLevel":36,"subLevel":15},"jak-mysli-agi-zasada-dziaania","Jak \"myśli\" AGI? Zasada działania",{"id":60,"title":61,"mainLevel":40,"subLevel":15},"czym-agi-rozni-sie-od-obecnych-llm","Czym AGI różni się od obecnych LLM?",{"id":63,"title":64,"mainLevel":44,"subLevel":15},"co-jest-potrzebne-by-stworzyc-agi","Co jest potrzebne, by stworzyć AGI?",{"id":66,"title":67,"mainLevel":48,"subLevel":15},"nadejscie-agi-przyszosc-problemy-i-zagrozenia","Nadejście AGI: Przyszłość, problemy i zagrożenia",1781735646106]