Další týden, další dechberoucí oznámení o dosažení umělé obecné inteligence (AGI). Bylo by vám odpuštěno, kdybyste si už vyvinuli těžký případ AGI únavy. Tentokrát však tvrzení nepřichází od obvyklých gigantů ze Silicon Valley, ale od Integral AI, startupu s pobočkami v Tokiu a Silicon Valley, vedeného bývalým průkopníkem Google AI Jadem Tarifim. A neslibují jen větší a lepší velký jazykový model. Prohlašují zásadní změnu paradigmatu.
Integral AI oznámila vytvoření prvního „modelu schopného AGI“ na světě. Než si protočíte oční senzory, jejich tvrzení je postaveno na základech, které záměrně obcházejí na data nenasytné, hrubou silou škálované přístupy současné AI. Místo toho navrhují systém, který se učí více jako člověk, a slibují budoucnost robotů, kteří na všechno přijdou sami. Je to odvážné prohlášení, které si zaslouží bližší pohled pod kapotu. Je to skutečný průlom, nebo jen další případ „AGI-washingu“ v trhu přesyceném humbukem?
Architekt nové inteligence
Mužem v pozadí je Jad Tarifi, Ph.D., který není typickým zakladatelem startupu. Téměř deset let strávil v Google AI, kde založil a vedl první tým Generative AI, zaměřující se na „modely představivosti“ a na to, jak se učit z omezených dat. S doktorátem z AI a magisterským titulem z kvantových počítačů jsou jeho kvalifikace stejně seriózní jako jeho ambice.
Zajímavostí je, že Tarifi soustředil své operace v Tokiu, což je záměrná volba zakořeněná v jeho přesvědčení, že Japonsko je globálním srdcem robotiky. To není jen geografická preference; je to strategická volba. Vizí Integral AI je „vtělená“ inteligence – AI, která žije a učí se ve fyzickém světě, což z robotiky činí konečné testovací prostředí.
Když to neumíte definovat, nemůžete to postavit
Možná nejvíce osvěžující částí oznámení Integral AI je její přísná, technicky řízená definice AGI. Zatímco giganti jako OpenAI a Google DeepMind často mluví o AGI v širokých, téměř filozofických pojmech, Integral stanovila tři přísné, měřitelné pilíře pro jakýkoli systém, který si na tento titul nárokuje.
- Autonomní učení dovedností: Model musí být schopen učit se zcela nové dovednosti v neznámých prostředích bez předem sestavených datových sad nebo lidského vedení. To je přímá výzva pro systémy jako ChatGPT, které jsou zásadně omezeny daty, na kterých byly trénovány.
- Bezpečné a spolehlivé zvládnutí: Proces učení musí být inherentně bezpečný. Tarifi používá krásně jednoduchou analogii: robot, který se učí vařit, by neměl podpálit kuchyň metodou pokus-omyl. Bezpečnost musí být vlastností, nikoli zběsilá záplata aplikovaná dodatečně.
- Energetická účinnost: Toto je ta skutečná pecka. Model nesmí spotřebovat více energie na naučení nové dovednosti než člověk. Tento pilíř řeší slona v místnosti pro velkou AI: naprosto neudržitelnou spotřebu energie při trénování stále větších modelů.
Podle jejich oznámení z prosince 2025 model Integral AI úspěšně splnil tato tři kritéria v uzavřeném testovacím prostředí. Pokud je to pravda, nejde o nic menšího než o revoluci.
Světové modely, ne slovní modely
Takže, jaká je ta tajná omáčka? Integral AI nestaví velké jazykové modely (Large Language Models). Staví „základní světové modely“ (Foundation World Models). Koncept světových modelů existuje už desítky let, přičemž průkopníci jako Jürgen Schmidhuber a Yann LeCun prosazovali tuto myšlenku jako klíčový krok k robustnější AI. Základní myšlenkou je, aby si AI vytvořila vnitřní, prediktivní simulaci svého prostředí, což jí umožní „představit si“ důsledky svých akcí, než je provede.
Architektura Integral je inspirována lidským neokortexem, navržená tak, aby abstrahovala, plánovala a jednala jako sjednocený celek, spíše než jen statisticky předpovídala další token v sekvenci. Systém používá to, co nazývá „univerzální operátory“, které fungují jako vědecká metoda: formulovat hypotézu, navrhnout experiment (například pohyb robotické paže) a učit se z výsledku. Tento aktivní proces učení mu umožňuje fungovat bez masivní, statické datové sady.
Důkaz je v posouvání hlavolamů
Tvrzení jsou samozřejmě laciná. Důkazy prozatím spočívají na několika klíčových demonstracích. První je klasická výzva pro AI: hra Sokoban. Tato skladová logická hra je pro AI klamně obtížná, protože vyžaduje dlouhodobé plánování, kde jediný špatný tah může učinit hlavolam neřešitelným mnohem později. Současná generativní AI se s tímto druhem sledování stavu a logických důsledků notoricky potýká. Tarifi tvrdí, že jejich model zvládl Sokoban z čistého štítu (tabula rasa), naučil se pravidla a strategii na profesionální úrovni pouhou interakcí se simulací.
Aby se dokázalo, že nejde jen o hry, Integral také představila projekt pro Honda R&D. Úkol zahrnoval koordinaci komplexních, reálných logistických a plánovacích systémů – v podstatě hraní Sokobanu se skutečnými dodavatelskými řetězci a API. Plánovací schopnosti byly srovnávány s legendárním AlphaGo od Google DeepMind, ale aplikovány na chaotický, dynamický fyzický svět namísto omezeného herního plánu.
Takže, je tentokrát humbuk kolem AGI skutečný?
Zůstaňme nohama na zemi. Integral AI představila neuvěřitelně přesvědčivou vizi a soubor falzifikovatelných tvrzení. Tyto výsledky však pocházejí z „pískoviště“ a širší vědecká komunita je dosud nezávisle neověřila. Společnost si v podstatě vytvořila vlastní měřítko AGI a pak prohlásila, že laťku překonala.
Pokud – a je to významné pokud – tato tvrzení obstojí pod drobnohledem, důsledky jsou ohromující. Signalizovalo by to odklon od paradigmatu hromadění dat, drasticky snížilo ekologický dopad AI a otevřelo cestu pro univerzální roboty, které se dokážou přizpůsobit našim domovům, nikoli jen vysoce strukturovaným továrnám.
Integral AI hodila rukavici a zpochybňuje přístup celého odvětví k budování inteligentních strojů. Společnost to vidí jako první krok k „superinteligenci, která rozšiřuje svobodu a kolektivní jednání“. Prozatím svět sleduje. Tvrzení jsou mimořádná. Dalším krokem je poskytnout mimořádný důkaz, přesunout tento mozek v krabici z laboratoře do našeho světa – doufejme, že bez podpálení jakékoli kuchyně.
