探索谷歌DeepMind的六个层级的人工通用智能（AGI）

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谷歌的DeepMind团队正在积极探讨通用人工智能（AGI）的相关定义，以明确这一术语的含义。许多AI爱好者将AGI视为追求人工超智能的终极目标，但对于AGI的具体内容却鲜有明确阐述。这个术语往往模糊地用来描述一种软件，一旦达到某个阈值，便具备与人类智能相似的能力。

在一篇发表在arXiv上的预印本中，DeepMind的研究人员强调了准确界定AGI的重要性，指出需要定量评估AI系统的表现、通用性和自主性等属性。通过提出评估AGI的标准化框架，他们希望建立可以用于各种AI模型能力评估的基准。

定义AGI

目前，尚无全球公认的AGI定义。OpenAI的章程描述AGI为“在大多数经济价值较高的工作中超越人类的高度自主系统。”专家们一致认为，与在特定任务（如语言翻译或游戏）中表现优异的窄AI不同，AGI应当展现出处理人类能够执行的任何智力任务的灵活性和适应性。这意味着不仅要精通特定领域，还需具备跨领域知识迁移、创造力和解决新问题的能力。

为了解释AGI的概念，谷歌的研究人员借鉴了评估自动驾驶进展的六级框架。他们分析了多种AGI定义，并识别出应构成任何定义的若干关键原则。

首先，谷歌团队认为，AGI的定义应侧重于能力，而非AI实现这些能力的过程。这种观点强调AI不必模仿人类的思维方式或意识即可符合AGI的标准。

其次，他们指出，达到AGI不仅需要通用能力，还需针对不同任务的具体表现基准。然而，他们澄清，这些基准不必在现实环境中验证；只需模型在某一特定领域展示超越人类能力的潜力即可。

有专家认为AGI可能需要嵌入机器人，以便与物理世界互动。而DeepMind研究人员则认为这并不是必需的。他们建议，AGI应更关注智能认知任务，如自我导向学习。此外，他们强调，追踪AGI随时间演变的过程比盯着单一终极目标更为重要。

AGI的级别

为了对AGI进行分类，DeepMind开发了一个名为“AGI级别”的分类系统，从“新兴”（类似于或稍优于无技能的人类）开始，经过“胜任”、“专家”、“艺术家”，最终达至“超人类”（超越所有人类能力）。这一排名框架适用于简单和复杂的AI系统。

研究人员指出，现有的AI技术，例如DeepMind的AlphaFold，已经在特定任务中展现出超人类的表现。他们还认为，像GPT-4和谷歌的Bard这样的高级聊天机器人可能代表了AGI的早期阶段。

AGI的未来

AI社区的一些成员对AGI的即将到来表示乐观。Nvidia CEO Jensen Huang最近表达了对在未来十年内甚至更快实现AGI的信心。AI与金融科技专家Nicole Valentine则提出，AGI可能已经存在，但尚未发挥其全部潜力。她认为，随着AI系统从环境中学习和进化，它们的复杂性将逐渐提升。她表示：“真正的挑战在于我们如何在人类所面临的风险与机会中，驾驭能够学习、用自然语言交流并进行推理的软件。”

年初，一组AI专家发布了题为《通用人工智能的火花：对GPT-4的早期实验》的论文，强调了GPT-4在多个领域中执行复杂任务的能力，认为这可能是AGI的初步体现，尽管尚不完整。

相反，也有一些专家认为，我们距离实现机器的类人智能仍然遥远。Meta的首席AI科学家Yann LeCun对AGI的存在持否定态度，建议用“类人AI”来取而代之。然而，他也承认，机器最终将在人类所有领域超越人类智能，这与AGI的一般定义相符。

AGI的支持者认为，它拥有变革各个行业的潜力，从医疗保健到太空探索。然而，像Aquant的AI公司总裁Assaf Melochna这样的专家指出，尽管AGI可能会带来巨大的进步，但它也可能带来重大的风险，类似于社交媒体在社会和政治事件中的操控所展示的。

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