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什么是通用人工智能

回答

通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。

目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。

OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级：

  1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。
  2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。
  3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。
  4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。
  5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

此外，AGI 常见名词解释如下：

  • chatGPT：由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT-4 的 LLM。
  • AI：人工智能（Artificial Intelligence）
  • NLP：自然语言处理（Natural Language Processing）
  • LLM：大型语言模型（Large Language Model）

更多信息请见通用人工智能（AGI）。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

人工智能简介和历史

|弱人工智能|强人工智能|<br>|-|-|<br>|弱人工智能指的是针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的AI系统。|强人工智能，或通用人工智能（AGI），是指具有人类水平的智能和理解能力的AI系统。|<br>|这些AI系统不是通用智能的；它们只擅长执行提前定义好的任务，但缺乏真正的理解和意识。|这些AI系统有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。|<br>|弱人工智能的例子包括Siri或Alexa等虚拟助手，流媒体服务所使用的推荐算法，以及为特定客服任务所设计的对话机器人。|实现强人工智能是人工智能研究的长期目标，这需要我们开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的AI系统。|<br>|弱人工智能是高度专业化的，它不具备像人类一样的认知能力，也无法超出为它设定的小范围领域来解决一般问题。|强人工智能目前还只是一个理论概念，还没有任何AI系统能达到这种通用智能水平。|更多信息请见[通用人工智能](https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence)（AGI）。

问：AGI 的 5 个等级是什么？

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

AIGC常见名词解释（字典篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-29 23:45原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1-wA微信扫一扫关注该公众号[heading1]先热个身[content]chatGPT：是由致力于AGI的公司OpenAI研发的一款AI技术驱动的NLP聊天工具，于2022年11月30日发布，目前使用的是GPT-4的LLM。额！~ chatGPT我听过，也知道是啥，但你这个解释我直接给我干懵了，套娃呢，解释藏我不认识的单词是不！~ AI：人工智能（Artificial Intelligence）AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱你搞不出来的，大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义，一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了，不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字！绝！

其他人在问
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
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2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
什么是通用人工智能素养？
通用人工智能素养是一个较为宽泛的概念，涵盖多个方面。 从相关报告来看，通用人工智能的能力包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。例如，GPT4 的主要优势在于其出色的自然语言能力，能生成流畅连贯的文本，进行多种文本操作，还能理解复杂思想。在编程和数学能力方面，这是理性思考和抽象思维能力的体现。 在法律和医学等专业领域，GPT4 也展现出一定的普遍推理能力。同时，通用人工智能素养的提升还包括促进对从事人工智能开发、操作和使用人员的素养提升，促进人工智能系统设计的包容性和多样性，评估并最大限度减少人工智能系统的影响，以及预防其对弱势人员或群体的负面影响等。
2024-11-10
如何学习生成式人工智能？
以下是学习生成式人工智能的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时，帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容（如文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外，Google Cloud 提供了多种工具，如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
我需要用知识库与通用大模型结合的方式满足博物馆的导览助手，请提出完整的实施方案。
目前知识库中没有关于用知识库与通用大模型结合来满足博物馆导览助手的完整实施方案。但以下是为您初步构思的一个可能的方案： 首先，需要对博物馆的展品、历史背景、文化内涵等相关信息进行全面而系统的梳理和整理，形成详细准确的知识库。 然后，选择适合的通用大模型，例如具备强大语言理解和生成能力的模型。 接下来，通过技术手段将知识库与通用大模型进行有效连接和融合。这可能涉及到数据的预处理、模型的训练与优化，以确保模型能够准确理解和运用知识库中的信息。 在实际应用中，为导览助手设计友好的用户界面，方便游客进行交互。例如，可以是语音交互、触摸屏操作等方式。 同时，要不断对导览助手进行测试和改进，根据游客的反馈和实际使用情况，优化知识库和模型的性能，提升导览助手的服务质量和用户体验。
2024-11-08
全球最好的通用AI大模型是哪一个？
目前全球范围内，在通用 AI 大模型方面，OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点，是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注，众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过，国内的通义千问系列模型，如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型，在一些榜单中多次上榜，其开源模型的累计下载量突破了 1600 万，受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是，对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对，还会受到不同应用场景和需求的影响。
2024-10-14
请从学术上论证“通用人工智能（AGI）时代已经到来”
以下是从学术上对“通用人工智能（AGI）时代已经到来”的论证： 从机器之心的进化角度来看： 1. 数据方面：ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量，Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面：人工神经网络与人脑的大小虽有差距，但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长，大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移，该领域的资金、资源增加，人才涌入，会开发更好的软件和硬件。同时，物理学的限制同样约束人脑能力极限，所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度： 1. 多模型机制：新皮层由数以万计的皮质柱组成，通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成，并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架：大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看： 1. 如同通用电脑战胜专用电脑，通用电脑成效比更好，促进技术进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升，这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用，如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星，需要通用方案的灵活性，因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案，而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为，从最近技术的进步来看，AGI 时代大概在两三年就会到来，通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代，不拥抱 AI 的公司会被淘汰。
2024-09-30
根据我的论文主题撰写一段引言：《通用人工智能时代的博弈论应用：数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代，通用人工智能（AGI）的崛起正以前所未有的态势改变着我们的生活和社会。随着数据量的爆炸式增长以及决策环境的日益复杂，博弈论作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择及均衡问题的学科，在通用人工智能时代展现出了独特的应用价值。 在数据科学领域，海量的数据为我们提供了丰富的信息，但如何从这些数据中提取有价值的知识并做出明智的决策，成为了一个关键挑战。博弈论的引入为解决这一问题提供了新的思路和方法。它帮助我们理解不同数据主体之间的竞争与合作关系，从而优化数据的采集、处理和分析过程。 在决策价值方面，通用人工智能系统需要在复杂多变的环境中做出最优决策。博弈论通过对不同策略的收益和风险进行分析，为决策提供了理论依据和数学模型，使得决策更加科学、合理和高效。 综上所述，研究通用人工智能时代的博弈论应用，对于推动数据科学的发展以及提升决策的价值具有重要的理论和实践意义。
2024-09-28
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准：《通用人工智能时代的博弈论应用：数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代，通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下，博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源，而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为明智的决策，成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论，作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科，为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式，还能够预测和优化决策结果，从而实现决策价值的最大化。因此，深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用，具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28