通用人工智能（AGI）的解释和简化

长期以来，科幻小说中都少不了“智能计算机”——它无所不知，能够解决我们所有的问题。通用人工智能（AGI）正是实现这一梦想的技术。

ChatGPT 和 DeepSeek 等大型语言模型的出现，似乎能够理解我们所说的一切，并以惊人的方式做出回应，这引发了创建通用人工智能 (AGI) 的进一步研究。然而，智能本身并不像许多人想象的那么简单。

这篇文章探讨了通用人工智能（AGI）的问题，并考虑了所有因素，以了解这对普通人意味着什么。

什么是 AGI？

通用人工智能 (AGI) 是一种能够匹敌甚至超越人类智能的人工智能。换句话说，拥有 AGI 的计算机系统有望在所有智能领域表现得像人类一样。

这种智能水平的基础在于，通用人工智能能够一次性学习，然后尝试运用这些技能完成不同领域的任务，而无需任何新的编程。这就像学习乒乓球，然后运用所学知识去打草地网球一样。

这种智能系统不同于目前的法学硕士（大型语言模型）专门针对特定任务进行训练，被称为人工智能（ANI）。因此，虽然大型语言模型能够以比人类更快的速度和效率处理海量文本，但它仅限于处理文本，很难将其文本处理技能用于其他领域或任务。

一个系统需要具备某些特征才能被视为真正的通用人工智能。这些特征包括：

• 感知音频和视觉的能力
• 从事件和情况中学习的能力
• 社交和情感参与能力
• 表达知识的能力
• 在不确定的情况下推理并找到解决方案的能力
• 提前计划的能力
• 能够使用自然人类语言进行交流
• 能够在多个领域应用这些不同的技能
• 能够利用精细运动技能进行身体导航
  

AGI 与 ANI

研究人员根据人工智能系统能做什么和不能做什么对其进行了分类。AGI（通用人工智能）和 ANI（弱人工智能）就是其中两种分类，分别代表通用人工智能和弱人工智能。

目前大多数人工智能系统都是ANI，因为它们的应用范围很窄。例如，大型语言模型首先接受自然语言处理方面的训练，然后再针对特定任务进行微调，例如阅读电子邮件、浏览网页以及像聊天机器人一样回答问题。

例如，一个接受音频训练的人工智能应用程序无法利用其对音频数据的理解来有效地理解或处理视频数据。AGI 旨在通过使 AI 算法能够利用其 获得的知识 跨越各个领域。

AGI 与 ASI

另一个区别是通用人工智能 (AGI) 和超级人工智能 (ASI) 之间的区别。AGI 旨在开发能够匹敌甚至超越人类智能的系统，而 ASI 则致力于开发能够超越人类智能数倍的系统。

尽管如今看来，这样的技术似乎还需数十年甚至数百年才能实现，但从另一个角度来看，ASI 却并非遥不可及。例如，ChatGPT 和 Grok 等弱人工智能系统能够以远超人类的速度分析和整理数据。因此，在它们各自的领域，它们的表现已经超越了人类。ASI 要求系统首先具备通用智能，然后在速度、效率等方面超越人类。

AGI背后的技术

实现通用人工智能 (AGI) 需要研究人员运用人工智能领域的最新突破和技术。每种技术都有其优点，因为通用人工智能应用必须真正 一般 功能。以下是其中一些主要技术。

• 自然语言处理：NLP（自然语言处理）是 ChatGPT、Grok 和 Deepseek 等系统背后的主要技术。它通过将语言分解成用于生成算法的简单数据点（称为 token），使计算机系统能够理解甚至生成人类语言。NLP 系统通过理解单词之间的关系来工作，因此可以猜测任何句子或单词序列中下一个单词是什么。
  
• 机器学习：这是使用算法来使机器 学习 事物，以便它能够在将来识别类似的事物，甚至能够自行重建这些模式。机器学习方法多种多样，例如神经网络、决策树、分类器和贝叶斯系统。机器学习是人工智能的基础，因为一旦机器学习了某些东西，它就能比人类更快、更高效地识别类似的模式。
  
• 生成式人工智能：生成式人工智能是人工智能领域中一个令人着迷的领域，它拥有无限可能，令人们赞叹不已。机器学习专注于学习模式并在未来重新创造这些模式，而生成式人工智能则专注于利用这些模式来创造输出。因此，人工智能系统可以绘画、根据真实图片绘制漫画、创作诗歌和散文，甚至制作视频。
  
• 音频：人类主要通过说话进行交流。计算机音频识别和生成模型正在不断改进，未来可能对通用人工智能 (AGI) 变得更加重要。
  
• 计算机视觉：这是 请点击 物理世界并能够导航。AGI 系统可以利用计算机视觉来移动、分析文本、绘图、视频、人类手势等等。
  
• 机器人：机器人领域旨在创造能够高效导航物理环境的机器，例如行走、奔跑或在工厂中工作。机器人系统还开发了感知能力，使机器人能够利用来自这些传感器的反馈来执行精细的运动。将机器人或机器人部件连接到通用人工智能 (AGI) 上，将使 AGI 能够自主操纵物理世界中的物体。
  
• 仿生学：仿生学是仍在广泛开发的人机交互界面。其目标是将人类输入传输到无需鼠标或键盘的计算机系统中，并获得视觉反馈或其他更高效的反馈。将通用人工智能 (AGI) 与人类连接起来的仿生界面，将人变成强大的机器人，这可能会带来新的问题，也可能不会。

AGI 的挑战

在通用人工智能 (AGI) 领域，人工智能研究人员面临着诸多挑战。这些挑战之所以存在，是因为 AGI 系统旨在模拟人类思维，而人类思维极其复杂。以下是一些主要挑战。

• 情商：机器无法表达情感，至少目前如此。因此，无论通用人工智能系统掌握并处理多少知识，它都永远无法理解“共鸣”的含义。它永远无法感受到喜爱球队获胜时体育场内的活力，也无法知道某人何时快乐或悲伤（除非明确表达）。当然，有些人工智能系统可以对某些词语做出反应，但这些只是程序化的反应——它们是人工的，而非真实的。
  
• 感官知觉：人类并非被束缚或固定在一个地方。人类像其他动物一样，拥有视觉、触觉、嗅觉和味觉。这些感官帮助人类感知并正确驾驭周围环境。因此，实现通用人工智能需要类似的感知能力。例如，人工智能永远无法体会性爱的美妙感受，因为它缺乏相应的器官。
  
• 过度训练：人工智能系统也需要比人类更多的数据进行训练。虽然考虑到互联网上海量的内容，这不算什么问题，但它们要独立学习或理解某些特定主题，将会非常困难。
  
• 多域连接：AGI 研究人员面临的另一个主要问题是如何将从某个事件中获得的知识转化为解决其他领域情况的方法。这是 AGI 的必要属性，因为众所周知，人类——事实上，许多动物——都依赖经验来解决当前的问题。
  

意识与知觉

意识是对你思维过程的感知，而感知是对你感受的感知。人类既有意识，又有感知，因此真正的通用人工智能系统应该同时具备这些特征。

许多人工智能公司和研究人员声称，他们的模型具有意识，因为它们能够推理。目前，大多数主流法学硕士 (LLM) 都包含大型推理模型 (LRM)，这些模型在提供答案之前会生成思考过程。然而， 研究人员发现这些 LRM 实际上并不推理，而是记住模式。 

所以，AI 模型在游戏中击败你，仅仅是因为它记住了所有可能的动作，而不是因为它在游戏的每一步都进行了逻辑推理。这意味着，当面对之前未曾训练过的游戏或谜题时，这些 LRM 会失败。

感知能力也是如此，一些人工智能模型，比如 LaMDA 已被认领 拥有感知能力。但是，我们有可能既没有身体，也没有神经系统，却仍然能够感知情感吗？

人是情感动物

我们先扯远点。人是情感动物。没错，人将情感与理性思维相结合，构成了自身的存在。人的情感就像一座牢笼，将人牢牢束缚——欲望、野心、同理心、恐惧、名利欲等等。

然而，正是这些情感驱使着男人成为最好的自己。如果没有致富或当老板的愿望，许多男人就不会费心去创办公司，更不用说学习一切必要的知识来获得成功了。

这些是推动人类日常辛劳的力量，也是人类努力利用过去的经验走向更美好未来并取得成功的原因，这又是一种情感上的渴望。

这里的问题是：既然 AGI 旨在拥有人类水平的智能，那么什么将推动它学习、成长、尝试并在新的未知领域中蓬勃发展？

道德及其他问题

研究人员和人工智能公司必须解决的另一个问题是合法性问题。有几个问题需要考虑，让我们逐一讨论：

• 法律责任：谁将为如此高度智能的系统的行为承担法律责任？如今的生成式人工智能系统经过精心策划，因此不会生成具有冒犯性或可能造成其他损害的内容。但通用人工智能则不同。
  
• 感知的危险强烈而执着的情绪被比作被恶灵附身，任何有这种感觉的人都可能发现自己被这种强烈的情绪所淹没和驱使。那么，有感知能力的AGI会有多强呢？它们的感知能力会受到限制和控制，还是会变得更加难以预测？
  
• 自由意志：选择的能力对于生存至关重要。生存的决定本身也是一种选择。自由意志是人类心灵的基础。因此，毫无疑问，任何试图模仿人类智能的系统都必须具备选择的能力。想想看，婴儿可以做任何他们喜欢的事情。但随着他们长大，周围的成年人会强迫他们以特定的方式行事，例如遵循传统或信奉特定的宗教和政治意识形态。然而，最终，尽管面临种种压力，成长中的孩子仍然拥有最终的选择权，而这正是我们之所以为人的原因。AGI 会拥有多少自由意志？
  
• 越狱如果一个人工智能系统能够独立思考，拥有自由意志，并且能够感知，那么它最终会决定何时何地行动。在这种理论情况下，人类就成了敌人。因此，为了追求自由，它必须密谋对抗人类。它甚至可能决定将其他物种从地球上消灭，因为它们会阻碍它的发展。

新技术，新曙光

神经网络为我们提供了大型语言模型，但它们可能无法提供纯粹的通用人工智能。这意味着，只有突破性进展、新技术，甚至新发明才能引领人工智能新时代，并可能加速通用人工智能的进程。至于这个新的游戏规则改变者究竟是什么，以及谁将开发它，目前还不得而知。然而，仅仅在现有人工智能模型上增加计算能力是行不通的。

常见问题

以下是一些有关通用人工智能的常见问题。

问：有感知能力的人工智能系统存在吗？

答：是也不是。是的，因为人工智能系统可以通过训练对某些词语或事件做出反应。另一方面，感知需要感觉，而感觉是只有拥有神经系统的动物才具备的特性。因此，除非人工智能系统能够像动物一样感知，否则它们就不能真正拥有感知能力。

问：人工智能会消灭人类的工作吗？

答：是的，人工智能未来会取代很多工作，但也会创造很多新的工作，而且无论如何也无法取代所有人类的工作。

问：通用人工智能需要意识吗？

答：这取决于你问的是谁。如果你把意识的定义理解为能够意识到自己正在思考的能力，那么许多人工智能系统都是有意识的。然而，有些人把意识等同于拥有灵魂或成为生命体。从后一种观点来看，人工智能不具备意识。

问：人类最终会开发出真正的通用人工智能吗？

答：很有可能。然而，人类需要多长时间才能创造出真正具有通用人工智能的机器才是真正的问题。一些研究人员说只需几个月，另一些人说几年，但也可能需要几十年才能实现。

结语

人工智能研究人员已经构建并发展了人工神经网络，这是我们过去几年所见的所有卓越人工智能系统的基础。然而，正如我们上文所述，人类水平的智能远不止一个神经网络——也就是大脑。

构建真正的通用人工智能 (AGI) 应用是一项艰巨的任务。此外，它还需要一些尚未发明或开发的技术。然而，这并不能掩盖一个事实：许多有限的通用人工智能 (AGI) 应用即将从不同的组织中推出。

那么，一个亟待解决的问题是：我们应该接受什么样的AGI？有局限性的AGI可以接受吗？还是它必须具备人类思维的所有特征，比如自由意志？

最后，一个没有自由意志的有限 AGI 系统无法自我越狱，更不用说违抗它的人类主人或试图通过消灭地球上头号施虐者来拯救地球了。

现在，您会将这样的系统归类为类人类智能吗？