当前位置: 首页 > article >正文

AIGC 是通向 AGI 的那条路吗?

AIGC 是通向 AGI 的那条路吗?

目录

一、背景知识

1.1、AGI(人工通用智能)

1.1.1、概念定义

1.1.2、通用人工智能特质

1.1.3、通用人工智能需要掌握能力

1.2、AIGC

二、AIGC 是通向 AGI 的那条路吗?

三、当前实现真正的 AGI 会存在哪些卡点?

四、参考资料


        通用人工智能(AGI)设想出机器具备人类的认知能力,可以像我们一样学习和推理,解决复杂的问题并独立做出决策。ChatGPT、AIGC等技术的出现可谓是当前人造智能的巅峰之作,短短时间内就掀起了“人工智能”的研究热潮,如果说算力足够大,数据足够多,依靠生成模型就可以实现真正的智能吗?

一、背景知识

1.1、AGI(人工通用智能)

1.1.1、概念定义

AGI (Artificial General Intelligence):

        AGI 是 Artificial General Intelligence 的缩写,中文翻译为“通用人工智能”,通用人工智能(AGI)是指一种人工智能系统,能够像人类一样具有广泛的自主思考、学习和理解能力,可以适应多种任务和环境。

        AGI 亦被称为强 AI,该术语指的是在任何你可以想象的人类的专业领域内,具备相当于人类智慧程度的 AI,一个 AGI 可以执行任何人类可以完 成的智力任务。

        与弱人工智能或狭义人工智能(ANI)不同,弱人工智能并非旨在具有一般认知能力,而是旨在解决一个问题。而AGI是人工智能研究的最终目标之一,是OpenAI、DeepMind、Anthropic等多家人工智能公司的主要目标,也是科幻小说和未来研究的一个共同主题。

        AGI 通用人工智能与其他类型的人工智能,如专业人工智能(API)和弱人工智能(ANI)相比,通用人工智能涵盖了更广泛的人工智能应用场景,并具有更高的自主性和泛化性。目前,通用人工智能仍在研发阶段,尚未实现。

OpenAI 对 AGI 的定义:

        在 OpenAI 的章程中,他们对 AGI 的定义是:highly autonomous systems that outperform humans at most economically valuable work(能够在最具经济价值的工作中超越人类表现的高度自治的系统)。

马库斯对 AGI 的定义:

        马库斯对 AGI 的定义则是:any intelligence (there might be many) that is flexible and general, with resourcefulness and reliability comparable to (or beyond) human intelligence. (任何灵活、通用的,其智慧和可靠性相当于或超过人类)。

wiki 对 AGI 的定义:

        wiki定义: 通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)又称“强人工智能(Strong AI)" "完全人工智能(Full AI)”是具有一般人类智慧,可以执行人类能够执行的任何智能任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标,也是科幻小说和未来研究中心的共同话题。与弱AI(weak AI)相比,通用人工智能可以尝试执行全方位的人类认知能力。

        通用人工智能能否实现、何时实现的问题,业内有不同的观点。

        部分学者认为,人工通用智能的概念不严肃,实践中基本不可能实现。另一些学者则十分看好人工通用智能的发展,认为它有可能塑造人类的发展轨迹。

1.1.2、通用人工智能特质

        AGI 的定义和标准并没有一个普遍的共识,因为不同领域和学科对人类智能的构成可能有不同的观点。通常与 AGI 相关的常见能力包括:

通用人工智能必须要有的特质:
▶ 自动推理,使用一些策略来解决问题,在不确定的环境中作出决策。
▶ 背景知识(包括常识知识库)
▶ 自动规划
▶ 迁移学习
▶ 使用自然语言进行沟通

1.1.3、通用人工智能需要掌握能力

要实现真正的人类级别的智能,通用人工智能需要掌握以下能力:

通用人工智能需要掌握能力:

▶ 1. 感知和感知处理:

        包括视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官信息的识别、理解、解释和推理。
▶ 2. 自然语言处理:

        能够自然地理解和产生语言,并能够进行自然语言的理解、生成、翻译、理解情感和推理等任务。
▶ 3. 知识表示和推理:

        能够理解和表达丰富的知识,并可以进行复杂的推理和分析。
▶ 4. 规划和决策:

        能够根据当前环境和目标情况,制定一系列合适的行动方案,并能够根据以往经验和知识做出决策。
▶ 5. 学习和适应:

        能够不断地学习和适应新的环境和任务,持续地改进和完善自己的智能。
▶ 6. 创造和创新:

        能够生成新的想法、概念和知识,并能够运用它们进行创新。
▶ 7. 社交和情感:

        能够理解和表达人类情感,并能够与人类进行交互和合作。

1.2、AIGC

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):

        AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)作为一种新型的内容生成方式,正逐渐成为未来内容生成的主力之一。

        AIGC指的是由人工智能算法自动生成的内容,通常包括文字、图片、音频、视频等多种形式。与传统的人工创作方式相比,AIGC能够快速、准确地生成大量高质量的内容,大大提高了内容生成的效率和效果。

二、AIGC 是通向 AGI 的那条路吗?

       AIGC)作为一种新型的利用人工智能技术生成内容的方法,提供了一个推动 AGI 研究的契机,但它本身并不是通向 AGI 的唯一路线。

      AGI 是 Artificial General Intelligence 的缩写,中文翻译为“通用人工智能”,通用人工智能(AGI)是指一种人工智能系统,能够像人类一样具有广泛的自主思考、学习和理解能力,可以适应多种任务和环境。

      实现AGI需要克服许多技术难题,涉及多个领域和多种方法的综合性工作,需要在算法研究、硬件设计、认知科学、哲学等方面做出大量的探索和创新,如感知、推理、学习、创造等方面。

      AIGC只是其中的一种尝试,它可能在生成内容领域取得一定成果,但距离实现AGI还有很长的路要走。为了推动 AGI 研究,需要整个人工智能领域的不断发展和协作。


三、当前实现真正的 AGI 会存在哪些卡点?

       实现真正的AGI(通用人工智能)需要解决许多挑战和难题,以下是一些可能的卡点:

1. 识别意图和情感:

        AGI需要具备类似于人类的意识和主观性,能够自我意识和主观体验。人类在与他人交流时能够准确识别并理解他人的意图和情感,这是实现真正AGI所必需的能力。但对计算机而言,理解语言中的意图和情感是一项非常困难的任务。我们用GPT、AIGC时,经常会发现和AI沟通,出现AI理解错我们意图和情感的笑话,这就是实现AGI需要解决的识别意图和情感难题。

2. 自我学习和适应能力:

        AGI需要具备类似于人类的学习和适应能力,能够从环境中不断地获取信息,理解并适应环境。实现真正的AGI需要让计算机具备自我学习的能力,即能够自主地从经验中学习和改进自己的算法。目前,机器学习算法和人工神经网络的发展已经有了很大进展,但实现真正的自我学习还有很长的路要走。

3. 抽象思维和推理:

        抽象思维和推理是人类智能的重要组成部分,但目前的计算机并不具备这种能力。实现真正的AGI需要让计算机能够进行高阶抽象思维和推理,用逻辑推理解决问题。

4. 创造力和想象力:

        创造力和想象力是人类智能的独特特征,实现真正的AGI需要让计算机具备一定的创造力和想象力,能够在新问题和新场景下创造性地解决问题。

5. 伦理和人类价值观:

        AGI需要能够理解和尊重人类的价值观和伦理标准,能够遵守道德规范。实现真正的AGI需要考虑到伦理和人类价值观的因素,保证其不会对人类社会造成危害。这需要让计算机具备对伦理和人类价值的理解和尊重。

6. 数据隐私和安全:

        实现真正的AGI需要大量的数据,但这也带来了数据隐私和安全的问题。需要解决如何保护个人数据隐私和防止黑客攻击等问题。

7.自然语言处理:

        能够自然地理解和产生语言,并能够进行自然语言的理解、生成、翻译、理解情感和推理等任务。

8. 知识表示和推理:

        AGI需要能够掌握和组织大量的知识,能够进行复杂的推理和决策。 

9. 安全和控制:

        AGI具有很强的控制和权力,需要确保其安全性和可控性,避免其对人类带来威胁。

10.算力:

        如何提升算力资源统筹供给能力

11.数据:

        如何保证AGI所需高质量数据要素的供给。

12.算法:

        如何构建具有精度、效率、可扩展性、鲁棒性、可解释性的恰当人工智能算法,系统构建大模型等通用人工智能技术体系。

13.应用:

        如何推动通用人工智能技术创新场景的应用。

14.监管:

        需要为AGI营造包容审慎的监管环境。

四、参考资料

https://www.zhihu.com/question/625115987/answer/3244818694 
https://zhuanlan.zhihu.com/p/622027410
https://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%80%9A%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD
 

          推荐阅读:

大数据的关键技术之——大数据采集
[你找到牵手一辈子的人了吗?] 七夕情人节特辑
数字技术能让古籍“活过来”吗?
心情不好时,帮自己训练个AI情绪鼓励师吧(基于PALM 2.0 finetune)
深度学习框架TensorFlow
人工智能开发人员工作流程、看法、工具统计数据
2023 年6月开发者调查统计结果——最流行的技术(2)
2023 年6月开发者调查统计结果——最流行的技术(1)
让Ai帮我们画个粽子,它会画成什么样呢?

9e598365ba5344e282453e71a676a056.jpeg​​​​

b9b9f2b9374646798ca554110a498cda.jpeg​​​​

23f61e3eac99458296be0fedea10019e.jpeg​​​​

给照片换底色(python+opencv)猫十二分类基于大模型的虚拟数字人__虚拟主播实例

bfa502b957c247a7872d7e645d4c6f03.jpeg​​​​

2f073e39924e42d2b33221f4262dcc1d.jpeg​​​​

9d7e2b6a00aa45fd82291f0d5f9eea7e.jpeg​​​​

计算机视觉__基本图像操作(显示、读取、保存)直方图(颜色直方图、灰度直方图)直方图均衡化(调节图像亮度、对比度)

01bfb23f2f894ee0b0164f52e57bbbbc.png​​​​

47c92d6cf9fe4d279a142480a4340a0d.png​​​​

1620a2a7b0914c42b3a8254e94269a79.png​​​​

语音识别实战(python代码)(一)

 人工智能基础篇

 计算机视觉基础__图像特征

93d65dbd09604c4a8ed2c01df0eebc38.png​​​​

 matplotlib 自带绘图样式效果展示速查(28种,全)

074cd3c255224c5aa21ff18fdc25053c.png​​​​

Three.js实例详解___旋转的精灵女孩(附完整代码和资源)(一)

fe88b78e78694570bf2d850ce83b1f69.png​​​​

62e23c3c439f42a1badcd78f02092ed0.png​​​​

cb4b0d4015404390a7b673a2984d676a.png​​​​

立体多层玫瑰绘图源码__玫瑰花python 绘图源码集锦

 Python 3D可视化(一)

让你的作品更出色——词云Word Cloud的制作方法(基于python,WordCloud,stylecloud)

e84d6708316941d49a79ddd4f7fe5b27.png​​​​

938bc5a8bb454a41bfe0d4185da845dc.jpeg​​​​

0a4256d5e96d4624bdca36433237080b.png​​​​

 python Format()函数的用法___实例详解(一)(全,例多)___各种格式化替换,format对齐打印

 用代码写出浪漫__合集(python、matplotlib、Matlab、java绘制爱心、玫瑰花、前端特效玫瑰、爱心)

python爱心源代码集锦(18款)

dc8796ddccbf4aec98ac5d3e09001348.jpeg​​​​

0f09e73712d149ff90f0048a096596c6.png​​​​

40e8b4631e2b486bab2a4ebb5bc9f410.png​​​​

 Python中Print()函数的用法___实例详解(全,例多)

 Python函数方法实例详解全集(更新中...)

 《 Python List 列表全实例详解系列(一)》__系列总目录、列表概念

09e08f86f127431cbfdfe395aa2f8bc9.png​​​​

6d64357a42714dab844bf17483d817c0.png​​​​

用代码过中秋,python海龟月饼你要不要尝一口?

 python练习题目录

03ed644f9b1d411ba41c59e0a5bdcc61.png​​​​

daecd7067e7c45abb875fc7a1a469f23.png​​​​

17b403c4307c4141b8544d02f95ea06c.png​​​​

草莓熊python turtle绘图(风车版)附源代码

 ​草莓熊python turtle绘图代码(玫瑰花版)附源代码

 ​草莓熊python绘图(春节版,圣诞倒数雪花版)附源代码

4d9032c9cdf54f5f9193e45e4532898c.png​​​​

c5feeb25880d49c085b808bf4e041c86.png​​​​

 巴斯光年python turtle绘图__附源代码

皮卡丘python turtle海龟绘图(电力球版)附源代码

80007dbf51944725bf9cf4cfc75c5a13.png​​​​

1ab685d264ed4ae5b510dc7fbd0d1e55.jpeg​​​​

1750390dd9da4b39938a23ab447c6fb6.jpeg​​​​

 Node.js (v19.1.0npm 8.19.3) vue.js安装配置教程(超详细)

 色彩颜色对照表(一)(16进制、RGB、CMYK、HSV、中英文名)

2023年4月多家权威机构____编程语言排行榜__薪酬状况

aa17177aec9b4e5eb19b5d9675302de8.png​​​​​

38266b5036414624875447abd5311e4d.png​​​​

6824ba7870344be68efb5c5f4e1dbbcf.png​​​​

 手机屏幕坏了____怎么把里面的资料导出(18种方法)

【CSDN云IDE】个人使用体验和建议(含超详细操作教程)(python、webGL方向)

 查看jdk安装路径,在windows上实现多个java jdk的共存解决办法,安装java19后终端乱码的解决

1408dd16a76947e4a7eb3c54cd570d95.png​​​​

vue3 项目搭建教程(基于create-vue,vite,Vite + Vue)

fea225cb9ec14b60b2d1b797dd8278a2.png​​​​

bba02a1c4617422c9fbccbf5325850d9.png​​​​

37d6aa3e03e241fa8db72ccdfb8f716b.png​​​​

2023年春节祝福第二弹——送你一只守护兔,让它温暖每一个你【html5 css3】画会动的小兔子,炫酷充电,字体特

 别具一格,原创唯美浪漫情人节表白专辑,(复制就可用)(html5,css3,svg)表白爱心代码(4套)

SVG实例详解系列(一)(svg概述、位图和矢量图区别(图解)、SVG应用实例)

5d409c8f397a45c986ca2af7b7e725c9.png​​​​

6176c4061c72430eb100750af6fc4d0e.png​​​​

1f53fb9c6e8b4482813326affe6a82ff.png​​​​

【程序人生】卡塔尔世界杯元素python海龟绘图(附源代码),世界杯主题前端特效5个(附源码)HTML+CSS+svg绘制精美彩色闪灯圣诞树,HTML+CSS+Js实时新年时间倒数倒计时(附源代码)

 2023春节祝福系列第一弹(上)(放飞祈福孔明灯,祝福大家身体健康)(附完整源代码及资源免费下载)

fffa2098008b4dc68c00a172f67c538d.png​​​​

5218ac5338014f389c21bdf1bfa1c599.png​​​​

c6374d75c29942f2aa577ce9c5c2e12b.png​​​​

 tomcat11、tomcat10 安装配置(Windows环境)(详细图文)

 Tomcat端口配置(详细)

 Tomcat 启动闪退问题解决集(八大类详细)


http://www.kler.cn/a/133081.html

相关文章:

  • 【HAProxy09】企业级反向代理HAProxy高级功能之压缩功能与后端服务器健康性监测
  • Linux运维常用命令
  • outline 分析
  • 探索大规模语言模型(LLM)在心理健康护理领域中的应用与潜力
  • RabbitMQ 与 PHP Swoole 实现
  • CDH安装与配置及相关大数据组件实践
  • 复杂数据统计与R语言程序设计实验二
  • 计算机网络学习笔记(六):应用层(待更新)
  • Linux发展历程
  • 基于STM32的外部中断(EXTI)在嵌入式系统中的应用
  • 2023.11.18 -自用hadoop高可用环境搭建命令
  • 【SQL】简单博客开发代码
  • 客户端性能优化实践
  • 特征缩放和转换以及自定义Transformers(Machine Learning 研习之九)
  • 飞书开发学习笔记(八)-开发飞书小程序Demo
  • 牛客 —— 链表中倒数第k个结点(C语言,快慢指针,配图)
  • Linux网络——HTTP
  • Swift 如何打造兼容新老系统的字符串分割(split)方法
  • <C++>类和对象下|初始化列表|explicit static|友元|内部类|匿名对象|构造函数的优化
  • vue-组件通信(二)
  • DHCP协议详解
  • 竞赛选题 疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据
  • 机器学习笔记 - Ocr识别中的文本检测EAST网络概述
  • 机器视觉工程师吐槽的常见100个名场面
  • excel导入 Easy Excel
  • Android SdkManager简介