我们距离AGI还有多远

什么是AGI

AGI（人工通用智能）是指能够像人类一样完成任何智能任务的人工智能系统。AGI的目标是创建一个全面智能的系统，可以解决广泛的问题并进行多种任务。这种系统能够在不同的环境中适应和学习，并且可以从不同的来源中获取信息，像人类一样进行推理和决策。

为什么人类执着于AGI

人类执着于AGI的原因可能有以下几点：

• AGI是人类对人工智能的终极梦想，是对人类智能本质的探索和模拟。
• AGI可能产生重大的经济影响，提高生产效率，创造新的价值和机会。
• AGI可能带来其他方面的影响，比如科学发现，艺术创造，社会进步等。
• AGI也可能带来一些风险和挑战，比如伦理，安全，责任，人权等。

因此，人类对AGI的追求是一种对未知的好奇和探索，也是一种对未来的期待和担忧。

AGI六条标准

谷歌DeepMind的创始人Shane Legg带领的研究团队在一篇论文中提出了六条AGI的标准，旨在为AGI的发展提供一个清晰的框架和路线图。

• 关注能力而非过程。AGI定义应该关注一个系统能达到的效果，而不是实现这些效果的内在机制。
• 关注通用性和性能。AGI定义应同时考量通用性和性能这两个维度。
• 关注认知和元认知任务。AGI的定义应关注认知任务，以及元认知能力如学习新技能。
• 关注潜能而非部署。理论上证明系统能完成某类任务就可认为它具备AGI潜能，不需要一定要实际部署。
• 关注真实场景。用于AGI测评的任务应考虑真实场景的适用性，而不仅是容易量化的指标。
• 关注通向AGI的路径，而非单一目标。AGI定义应采用分级方式，考虑不同水平的路径，而不仅是最终目标。

AGI的五个等级

根据谷歌DeepMind的研究团队，AGI的五个等级是：

• 初级AGI：能够在多个领域执行任务，但性能低于人类水平。
• 胜任AGI：能够在多个领域执行任务，达到人类平均水平。
• 专家AGI：能够在多个领域执行任务，达到人类专家水平。
• 大师AGI：能够在多个领域执行任务，超越人类最高水平。
• 超级智能AGI：能够在所有领域执行任务，远远超越人类最高水平。

每个等级都有一组明确的度量或基准，以及每个等级都引入的已识别的风险和人机交互范式的变化。例如，OpenAI提出的劳动替代定义就更符合“大师AGI”。

AI的不确定性

AI（人工智能）一定会有不确定性的原因有以下几点：

• AI是基于大量的数据和复杂的算法来进行归纳和推理的，这些数据和算法可能存在偏差，噪声，错误，不完整性等问题，导致AI的输出结果不一定准确或可靠。
• AI是一个黑盒子，它的内部运作过程和逻辑很难被人类理解和解释，因此人类对AI的行为和决策缺乏透明度和可信度。
• AI是一个动态的系统，它会根据不同的环境和输入而变化和学习，因此人类无法预测和控制AI的未来状态和行为。
• AI是一个有限的系统，它不能涵盖所有的知识和情境，也不能处理所有的问题和任务，因此人类不能期待AI能够完美地完成任何目标和需求。

因此，AI一定会有不确定性，这对人类的利益和安全带来了挑战和风险。为了降低AI的不确定性，人类需要在技术，理论，伦理等方面进行更多的研究和探索，以提高AI的质量，可解释性，可靠性，可控性，和可协作性。

实现AGI的时间预测

AGI的实现时间是一个很难预测的问题，因为它涉及到许多技术、理论和伦理方面的挑战和不确定性。

根据一些人工智能专家和研究机构的调查和分析，AGI的实现时间可能在本世纪内，也可能在更远的未来。以下是一些参考类别的预测：

• 2023年2月24日，OpenAI发布了一则声明，称已经规划好了AGI的路线图，预计在2026年或2025年实现AGI。但是，OpenAI也强调了AGI对人类社会的影响和风险，呼吁逐渐过渡，让人们有时间了解和适应。
• DeepMind的联合创始人Demis Hassabis表示，AGI还有很长的路要走，因为现实世界的复杂性和不确定性远远超过了游戏或棋盘游戏。他说，我们的系统无法以有效的方式将知识从一个领域转移到另一个领域，需要更好的见解和创新。反向传播算法的发明人Geoffrey Hinton也认为，现有的AI系统的可扩展性和可解释性都很差，需要更多的计算和数据。
• 根据专家调研的总体估算，在2060年左右实现AGI的可能性约为50%，多个研究机构已发布了他们的AGI研究议程。但是，这些预测都有很大的不确定性和偏差，因为AGI的定义、评估和影响都很模糊和复杂。

综上所述，AGI的实现时间是未来5到500年之间的一个不可预知的范围，取决于许多因素和变量。