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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！

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2024-11-20
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2024-11-20
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以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容： 欧洲议会和欧盟理事会规定，某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择，可能造成重大伤害，特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响，此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时，若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成，则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记人工智能生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中，提到了一系列高水平风险，如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20
ai通用概念
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2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法包括平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰，如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行测评，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种，实验室方式能稳定保证实验环境，但人力成本高；众包方式易于获得有效评估结果，但无法确保试听条件。
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法有平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟（ITU）将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多，如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包，实验室方式能控制测试要素，但人力成本高；众包易于获得评估结果，但无法确保试听条件。
2024-11-20
一个大学生，如果要了解学习通用人工智能，提高其通用人工智能素养，请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识： 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术，如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注权威媒体和学者，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 8. 了解评估和调优： 性能评估：学会评估模型性能的方法，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
典型的通用人工智能应用有哪些
以下是一些典型的通用人工智能应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价：根据市场需求调整价格。 聊天机器人：回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链。 机器人自动化：提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用。 此外，通用人工智能模型还具有以下特点： 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容，适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中，该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任，应提供适度的透明度措施和相关文件。
2024-11-17
什么是通用人工智能
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，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标，这需要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。 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： 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。 常见名词解释： 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），就是处理人类的自然语言。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多。
2024-11-17