什么是AGI（通用人工智能）？

通用人工智能（AGI）是指在软件中体现出通用人类认知能力，从而使AGI系统在面对新任务时能够解决问题。一个通用人工智能（AGI）系统旨在完成人类能够完成的任何工作。由于许多领域的专家对人类智能的定义不同，因此通用人工智能（AGI）的定义是多样的。计算机科学家通常将人类智能定义为完成目标的能力。相反，心理学家通常将通用智能定义为生存或适应能力。

AGI被认为是人工智能（AI）的一种强大形式。与强人工智能相对的是弱人工智能或狭义人工智能，它将人工智能应用于特定任务或问题。狭义人工智能包括自动驾驶汽车、专家系统以及IBM的沃森超级计算机等技术。

通用人工智能的潜力是什么？

在计算机科学中，通用人工智能（AGI）是指一个系统拥有全部或完整的知识和认知计算技能。真正的通用人工智能（AGI）系统尚不存在；它们仍然是科幻小说中的概念。理论上，这些系统的性能将与人类相同。但是，由于通用人工智能（AGI）可以以前所未有的速度访问和分析海量数据，因此其广泛的智力能力将超越人类。

真正的AGI应该能够执行当前任何机器都无法做到的、达到人类水平的任务和技能。虽然人工智能如今能够胜任许多工作，但它还不足以被归类为人类或通用智能。

• 抽象思维
• 背景知识
• 常识
• 因果关系
• 迁移学习

AGI能力的五个真实世界示例是：

1. 创造力：理论上，AGI系统可以阅读、理解和改进人类生成的代码。
2. 感官意识：由于颜色感知是一种主观感知，AGI在这方面表现出色。在静态照片中，它还可以区分三维和深度。
3. 精细运动技能：例如从口袋里掏出一串钥匙，这需要一定程度的创造性视觉。
4. 自然语言理解（NLU）：人类语言的含义高度依赖于语境。AGI系统所拥有的直觉量将实现NLU。
5. 导航：使用当前的全球定位系统（GPS）可以确定特定的地理位置。完全开发后，AGI在穿梭于物理环境中的运动预测能力方面将超越现有技术。

此外，据人工智能研究人员称，AGI系统预计还将具备以下高级功能：

• 管理多种类型的学习算法。
• 为每个任务建立集成的结构。
• 识别符号系统。
• 利用多种知识来源。
• 识别不同的信念系统。
• 利用元认知知识并进行元认知。

AI和AGI的区别是什么？

与通用人工智能相比，当前的人工智能能力被称为狭义人工智能。狭义人工智能目前已被实际应用，而AGI仍是推测性的。

在没有人为帮助的情况下，AGI应该能够执行人类能做的任何工作，并在不同领域展现出多种智能。在大多数情况下，它能像人类一样或比人类更好地解决问题。

另一方面，弱人工智能在解决特定问题或任务方面表现出色。为了自我改进和解决问题，许多当前的人工智能（AI）系统包括机器学习（ML）、强化学习、自然语言处理（NLP）和深度学习（它是机器学习的一个子集）。然而，这些技术进步仍然无法与人类大脑的累积能力相提并论。

以下是当今使用的一些AI示例：

• 客户服务聊天机器人。
• 语音助手，例如亚马逊的Alexa和苹果的Siri。
• 用户可以使用推荐算法（如Google、Netflix和Spotify使用的算法）发现和访问内容。
• 人工智能（AI）驱动的商业智能（BI）和分析解决方案可以分析数据、评估消费者情绪，并向最终用户展示数据可视化。
• 图像和面部识别应用程序及其使用的深度学习算法。

通用人工智能示例

目前还没有真正的AGI系统。尽管如此，仍然有一些狭义人工智能系统的例子，它们在某些领域模仿甚至超越了人类的能力。人工智能研究集中在这些系统以及AGI在未来的潜在应用上。

以下是其中一些系统的例子：

• 专家系统：这些AI驱动的技术会影响人类的决策。例如，它们可以根据患者的病情推断分子结构并推荐药物。
• 自动驾驶汽车：这些AI驱动的车辆能够识别街道上的车辆、其他车辆和行人，并遵守交通法规和限制。
• AlphaGo：这是另一个在解决特定类型问题方面表现出色的狭义智能的例子。AlphaGo是一个能够下围棋的计算机程序。围棋是一种复杂的棋类游戏，人类学习起来非常困难。在2016年的五场比赛中，AlphaGo击败了世界冠军李世石。
• IBM的沃森：像沃森这样的超级计算机可以执行普通计算机无法完成的计算。它们结合了人工智能（AI）和强大的处理能力，可以执行以前无法完成的研究和工程任务，例如影响宇宙创生的宇宙大爆炸理论或人脑。
• 生成式预训练Transformer语言模型：OpenAI可以自动合成人类语言的软件有两个发布版本：GPT-3和GPT-4。每一次，该技术都可以模拟通用人类智能。尽管AI的输出质量常常不高，但有时其写作与人类的输出难以区分。
• ROS（人工智能律师）：ROS，又称AI律师，是一个法律专家系统。它可以在不到三秒的时间内从约十亿个文本文件中提取信息、评估数据并对复杂查询给出准确答案。
• 人工智能音乐家：AI程序Dadabots可以根据现有的音乐语料库生成一系列近似的当前音乐。

如果应用AGI，上述许多示例的功能将得到增强。例如，自动驾驶汽车需要在驾驶员在场的情况下处理模糊情况下的决策。语言模型、法律系统和创作音乐的算法也是如此。这些领域既包括AI可以自动完成的任务，也包括需要更高程度的抽象和人类智能的任务。

AGI在未来将扮演什么角色？

许多AI研究人员对通用人工智能（AGI）的可能性持悲观态度。

在2014年接受英国广播公司（BBC）采访时，英国理论物理学家、宇宙学家和小说家斯蒂芬·霍金警告了通用人工智能带来的风险。他说道：“通用人工智能的发展可能意味着人类的终结。它会自行发展并以惊人的速度不断自我革新。由于人类缓慢的生物进化速度，人类将无法竞争，最终走向灭绝。”

一些AI科学家预测AGI将继续发展。在2017年西南偏南大会的一次采访中，未来学家和发明家雷·库兹韦尔预测，到2029年，计算机将达到与人类相当的智能水平。库兹韦尔还预测，人工智能（AI）将呈指数级发展，从而带来超越人类知识和控制能力的技术。奇点（singularity）是指超人工智能出现的那一点。通用人工智能是最终导致超人工智能产生的几种人工智能形式之一。

由于2022年生成式AI的革命性进步，这一概念变得更加具体。随着2022年11月ChatGPT的推出以及其他易于使用的生成式AI界面的出现，世界各地的用户亲眼目睹了能够理解人类文本提示并回答看似无限范围主题的查询的AI软件，尽管不总是精确。这些生成式AI模型已被证明能够生成多种内容类型，包括代码、合成数据、诗歌和产品描述。

图像生成系统，如Dall-E，通过生成看起来像著名艺术家创作的照片或艺术品般的图像，正在重塑视觉格局，同时还能生成医学图像、三维物体模型和电影。

尽管它们拥有非凡的能力，但由于用户意识到其风险和局限性，它们仍然无法完全自主的AGI。无论这些技术是否倾向于生成错误信息，或者无法获取当前数据，人类的监督仍然是必要的，以减轻对社会的潜在危害。