什么是通用人工智能

https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/what-is-general-ai/

1. 掌握类人能力的问题

为了实现真正的人类水平的智能，AGI需要掌握一些类似人类的能力，例如：

• 感官知觉：虽然深度学习系统在计算机视觉领域显示出巨大的前景，但人工智能系统缺乏类似人类的感官知觉能力。例如，经过训练的深度学习系统的颜色感知仍然很差。这在自动驾驶汽车中很明显，因为它们很容易被红色停车标志上的小块黑色胶带或贴纸所愚弄。声音感知也观察到类似的情况。当前的人工智能系统无法感知和复制不同的人类声音感知。

• 运动技能：由于我们的精细运动技能，人类可以轻松地从口袋里取出任何物体。最近的一项发展应用强化学习来教机器人手解决魔方问题。尽管演示很引人注目，但它揭示了在单手上对机器人手指进行编程以操纵钥匙等琐碎物体所涉及的问题。

• 自然语言理解：人类通过书籍、文章、博客文章和视频分享知识。随后，当人类写作时，他们倾向于假设读者的常识，因此，很多信息在书面中是未言明的。首先，当前的人工智能需要消耗来自所有知识源的大量信息，这就是一项关键任务。如果人工智能缺乏常识基础，这些系统将很难理解现实世界的情况并在现实世界中运行。

• 解决问题：考虑一个例子，家庭机器人必须识别出房子里的 LED 灯泡坏了，然后要么更换新灯泡，要么提醒某人。为了执行此任务，机器人需要具有如上所述的常识，或者应该具有模拟确定可能性、合理性和概率的所有排列和组合的能力。今天的人工智能缺乏常识和模拟能力。

• 人类水平的创造力：如果人工智能系统理解人类编写的大量代码，识别可以改进的新方法，并随后重写识别的代码，那么它们可以自行提高智能。虽然基于人工智能的机器已经能够作曲和画画，但要展示人类水平的自我优化创造力还需要人工智能的进一步发展。

• 社交与情感联系：对于人工智能机器人在世界上运行来说，人类互动是不可避免的。因此，这些机器人需要理解人类、面部表情和语气变化来解释真实的情绪。考虑到上面讨论的感知挑战，能够产生情感联系的人工智能系统目前似乎还遥不可及。

2.缺乏工作协议

当前的人工智能系统缺乏帮助人工智能或机器学习网络系统协作的工作协议。这在部署完整的 AGI 系统时存在严重的技术缺陷。因此，这些系统被迫在封闭、隔离的环境中作为独立模型工作。这种操作模式与 AGI 系统所必需的复杂且高度社会化的人类环境并不相符。

3. 沟通差距降低了普遍性

如今，人工智能系统面临着明显的通信障碍。不同人工智能系统之间的通信差距阻碍了无缝数据共享。结果， 机器学习模型的互学习 陷入停滞。由于对交互学习的影响，人工智能可能无法优化分配的任务。这最终会降低整个人工智能系统的通用性。

4.缺乏业务一致性

为了适当实施人工智能，企业高管需要通过设定目标、确定关键绩效指标和跟踪投资回报率来采取战略方法。否则，评估人工智能带来的结果并进行比较以衡量人工智能投资的成功（或失败）可能会变得困难。

将人工智能集成到现有系统是一个复杂的过程。需要考虑各种参数，例如数据基础设施需求、数据存储、标签、将数据输入系统等。目前，相关利益相关者似乎对人工智能的所有这些操作参数一无所知。这阻碍了业务目标的整体发展和实现。

5.缺乏AGI方向

由于企业经常难以理解 AGI 系统的基本原理，因此他们被迫聘请专门的人工智能专家团队，这可能是一件昂贵的事情。此外，企业没有明确的基于人工智能的计划和方向来开展业务。这使得人工智能平台的实施成本高昂且复杂。这些因素对于实现成熟的 AGI 系统起着重要作用，并成为障碍。

查看更多： 人工智能如何改变金融、医疗保健、人力资源和营销行业

一般人工智能进步的 10 个最新趋势

随着人工智能的进步在 COVID-19 大流行期间成为焦点，类人智能的发展比以往任何时候都更快。尽管完整的 AGI 系统在今天还不是现实，但人工智能的最新趋势可能会突破 AGI 的极限并显着加快其发展。

以下是可以推动 AGI 进步的十大人工智能趋势。

一般人工智能进展的最新趋势

​

2.元宇宙

随着公司和个人探索沉浸式技术在这个虚拟世界中工作和互动，元宇宙一直在蓬勃发展。根据 DappRadar 2021 年 11 月的数据，用户花费了约 1.06 亿美元在虚拟宇宙中购买虚拟财产，重点是数字土地、豪华游艇和其他资产。

考虑到这一趋势，人工智能和机器学习有望通过虚拟人工智能聊天机器人构建一个虚拟世界，让用户有宾至如归的感觉，从而推动元宇宙向前发展。

3.

10. 量子人工智能

尽管过去几年人工智能领域取得了相当大的进展，但量子人工智能可以进一步突破人工智能的界限，因为量子计算可以加速 机器学习算法 并在更短的时间内取得成果。量子人工智能可以消除通用人工智能的障碍，因为它可以通过在最短的时间内分析书籍、文章、博客文章和其他类似来源中的大量数据来帮助创建强大的知识库。

查看更多： 人工智能未来的 10 位专家

带走

未来十年对于通用人工智能系统的发展至关重要。专家认为，到 2030 年，开发出人类水平的人工智能的可能性为 25%。此外，机器人流程和机器算法的不断增长，加上最近的数据爆炸和计算进步，将为人类人工智能的扩散提供肥沃的土壤。级人工智能平台。 AGI 系统成为这个高科技世界的主流只是时间问题。

​

​