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? |
|
|
|
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 |
|
|
|
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) |
|
|
|
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 |
|
||
matplotlib 自带绘图样式效果展示速查(28种,全) |
||
|
||
Three.js实例详解___旋转的精灵女孩(附完整代码和资源)(一) | ||
|
|
|
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) |
|
|
|
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) |
|
|
|
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 |
|
|
|
用代码过中秋,python海龟月饼你要不要尝一口? | python练习题目录 |
|
|
|
|
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 |
|
|
|
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 | |
|
|
|
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 |
|
|
|
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 |
|
||
vue3 项目搭建教程(基于create-vue,vite,Vite + Vue) | ||
|
|
|
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) |
|
|
|
【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) |
|
|
|
tomcat11、tomcat10 安装配置(Windows环境)(详细图文) |
Tomcat端口配置(详细)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-753653.html |
Tomcat 启动闪退问题解决集(八大类详细)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-753653.html |
到了这里,关于AIGC 是通向 AGI 的那条路吗?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!