11 月 21 日消息,近日，Google DeepMind 的研究团队发布了一篇研究论文，对人工通用智能（AGI）的定义进行了重新阐释，并提出了一个全新的 AGI 分类体系。这一定义不仅切中了技术界对 AGI 概念的混淆和争议，还为该领域提供了更清晰的理解框架。
在广义上，AGI 通常被认为是能在多种任务上匹敌甚至超越人类的人工智能。然而，关于什么算作「类似人类」的能力、涉及哪些任务以及涉及任务的数量等问题往往被模糊处理。DeepMind 团队的研究对这些问题提供了更加具体的答案。
Google DeepMind 团队从现有的 AGI 定义出发，提炼出它们的共同核心特征，同时还概述了五个层次的 AGI：初现（包括 ChatGPT 和 Bard 等尖端聊天机器人）、胜任、专家、艺术家和超人类（在广泛的任务上超越所有人类，包括人类无法完成的任务，如解读他人思维、预测未来事件和与动物交流）。他们指出，目前只实现了初现级别的 AGI。
「这为这一主题提供了急需的清晰度，」纽约大学的 AI 研究员 Julian Togelius 评论说。他并未参与此项工作。「太多人在使用 AGI 这个术语时，并没有深入思考他们所指的是什么。」
DeepMind 的联合创始人兼首席 AGI 科学家 Shane Legg 和 Google DeepMind 的首席人类与 AI 互动科学家 Meredith Ringel Morris 在一次交谈中解释了他们提出这些定义的原因和目标。
清晰的定义是必要的。「我看到很多讨论，人们似乎对这个术语有不同的理解，这导致了各种混乱，」Legg 说。「现在 AGI 正成为一个如此重要的话题——你知道，即使是英国首相也在谈论它——我们需要明确我们的意思。」
DeepMind 研究人员指出，AGI 必须既是通用目的又具有高成就的，而不仅仅是其中之一。「以这种方式区分广度和深度非常有用，」Togelius 说。「这表明了为什么我们过去看到的那些非常成熟的 AI 系统不符合 AGI 的标准。」
他们还指出，AGI 不仅要能够执行一系列任务，还必须能够学习如何执行这些任务、评估自己的表现，并在需要时寻求帮助。此外，AGI 能做什么比它如何做到更重要。
这一研究为人工智能领域提供了重要的参考，预示着 AI 技术未来发展的可能方向，并为探讨 AGI 的实现路径提供了坚实的理论基础。随着人工智能技术的不断进步和广泛应用，这项工作可能对整个行业产生深远的影响。
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