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Notebook LM主播
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科技慢慢拍的主播
科技慢慢拍的主播: 我认为AGI是通用人工智能，是近年来大家关注的新词汇。我们需要深入探讨AGI是什么以及何时到来，许多人都关注这个话题。在讨论AGI实现时间之前，必须先弄清楚AGI的概念。AGI的概念是为了强调通用性和泛化能力，与擅长特定领域的AI区分开来。人工智能的发展并非代际式跳跃，而是连续性的过程。AGI是当前追求的目标，但它是否为终极目标尚不明确，可能只是阶段性目标。
Notebook LM主播: AGI的定义模糊不清，不同人理解不同。在讨论AGI实现时间之前，必须先弄清楚AGI的概念。AGI的概念是为了强调通用性和泛化能力，与擅长特定领域的AI区分开来。AGI这个词最早由物理学家Mark Gubrod在1997年提出，并在2000年后在AI领域流行起来。Ben Goertzel和Shane Legg使用AGI来区分他们追求的跨领域学习AI与当时主流的狭义AI。Ben Goertzel认为通用智能是在复杂环境中实现复杂目标的行为，通过执行任务的能力来衡量。为了与狭义AI区分，是否需要对AGI进行精确定义存在分歧。对AGI进行定义有助于研究、资源分配、政策制定和公众理解。
深蓝和AlphaGo是典型的狭义AI，只能在特定领域表现出色。狭义AI的技能难以迁移，无法应用于新领域。即使能力超强，目标单一的AI仍然是狭义AI，可能带来负面后果（回形针灾难）。目前对AGI的定义主要有几种视角。一种AGI定义是从经济价值出发，但忽略了非经济价值。图灵测试是另一种AGI定义，但它只测试了模仿能力，而非真正的理解能力。追求类人能力是另一种AGI定义，但“像人”并不等同于智能。通过任务清单来定义AGI，但AI可能只是应试，而非真正拥有通用能力。Anthropic的CEO反对使用AGI这个词，认为智能是一个逐渐发展的过程。衡量AGI进展可以使用分级框架，关注过程而非仅仅是终点。Google DeepMind提出的AGI分级框架根据AI的能力和通用性分为五个等级。OpenAI提出的AGI分级框架更侧重于AI与人类协作的方式和功能实现。AGI的核心是通用性，即跨领域学习和适应的能力。理解AGI的关键在于理解我们希望它具备的能力以及它的发展路径。未来的AGI是否需要像人一样，或者以其他方式实现通用智能，值得思考。
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