人工通用智能（AGI）代表著人工智能領域的一個變革性飛躍，從專門的“窄AI”發展到一種能夠反映人類認知能力的智能形式。AGI 被設想為一種機器，能夠理解、學習和執行任何人類能夠做的智力任務。本指南深入探討了 AGI 的本質、其挑戰、發展方法和推測的實現時間表。
文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）
AGI 是什麼？
AGI 的核心目標是達到一種智能水平，使機器能夠處理任何人類可以做的任務，從下棋到解決複雜的數學問題，甚至根據抽象推理做出微妙的決策。與通過專用編程在特定任務中表現出色的窄AI不同，AGI將具有廣泛的、可適應的智力，類似於智力活動的“通用翻譯器”。
開發AGI 的關鍵挑戰
創建 AGI 涉及克服重大障礙：
- 認知靈活性： AGI 必須展示出與人類相似的思想和行動靈活性，能夠在不同類型的任務之間切換，並將學到的知識應用於各種領域。
- 知識轉移： 它應該能夠在不同的情境中有效地利用已獲得的知識，而無需重新訓練。
- 常識推理： AGI 需要能夠理解和應用人類認為是常識的日常知識。
達成 AGI 的方法
研究人員正在探索幾種開發 AGI 的方法：
- 神經網絡： 這些由人腦啟發的演算法，通過數據學習來識別模式並做出決策。
- 符號 AI： 這種方法使用符號來表示問題，並應用邏輯規則來解決問題，模仿人類的理性思考。
- 混合系統： 將神經網絡與符號 AI 結合，這些系統旨在利用兩者的優勢，以促進 AGI 的發展。
AGI 何時成為現實？
預測 AGI 的時間表充滿不確定性，受許多無法預測的因素影響：
- 技術突破：AGI 需要在幾個 AI 領域（如認知計算和機器學習）取得進展。這些發展是逐步的，往往難以預測。
- 資源分配： 全球對 AGI 研究的投資雖然很大，但不均勻，這將顯著影響其進展。目前，大部分資金目標是針對商業上可行的窄AI應用。
- 道德和監管影響： 隨著 AI 能力的提高，社會和道德問題可能會影響 AGI 的發展方向和速度。
專家對 AGI 時間表的看法
- 樂觀主義者如 Ray Kurzweil 認為 AGI 可能在 2030 年代出現，他引用了計算能力和機器學習的指數級增長。
- 保守估計 來自許多 AI 研究社群的人士認為，AGI 可能需要幾十年才能實現，他們指出我們對人類認知的理解有限，機器推理和複雜倫理問題涉及廣泛。
- 懷疑論者 辯稱 AGI 可能永遠不會實現，或者如果可能，它仍遠遠超出我們目前的技術預測範圍。
結論：謹慎但充滿希望的展望
朝向 AGI 的旅程類似於人類登陸火星的探索；雖然我們可以估計科學和後勤需求，但確切的時間仍因潛在的技術突破、資金變動和社會優先順序的改變而難以捉摸。因此，雖然 AGI 的確切到來時間不確定，但 AI 的持續進步為這一未來智能的建立提供了基礎。不論是樂觀地看待進展，還是對前路的挑戰保持謹慎態度，AGI 的發展無疑將成為我們未來科技里程碑中最重要的一環。
最近的技術進展中，OpenAI 的 GPT-4 引入了記憶功能，這是向 AGI 邁進的一個顯著標誌。在以往的模型中，人工智能缺乏持續性記憶的能力，這限制了它們在復雜任務中表現的連貫性和深度。記憶功能的加入使得 GPT-4 能夠保留和利用過去的互動經驗，這不僅提升了對話的相關性和質量，也是實現 AGI 必需的一種能力。
AGI 需要具備在廣泛領域內自主學習和決策的能力，這依賴於其能夠積累和運用過往經驗的能力。例如，一個真正的 AGI 系統應該能夠從先前的健康管理經驗中學習，並將這些知識應用於未來更複雜的醫療診斷和治療計劃中。因此，記憶功能的整合不僅是技術進步的證明，也是實現 AGI 全面能力的基石。通過這種方式，GPT-4 的進步不僅顯示了當前 AI 技術的潛力，也為未來 AGI 的實現提供了一個清晰的軌跡。
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