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AGI是什么意思?

回答

AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指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。它可以做任何人类可以做的事。

Deepmind 的研究团队在去年十一月发表的论文《Levels of AGI》中,给 AGI 的定义提出了六个原则,其中最重要的一点是“关注能力,而非过程”,即应关注 AGI 能完成什么,而非它如何完成任务。AGI 的定义应包括多个级别,每个级别都有明确的度量标准和基准。

还有一个常见且较合理和可验证的定义:AGI 是一种自主系统,在大多数具有经济价值的工作中超越了人类的能力。例如 Sam Altman 常说的,用自动化来贡献 GDP。Andrej Karpathy 今年初在其博客上发表的《Self-driving as a case study for AGI》(虽很快删除),全文用自动化的交通服务来类比 AGI 和它的经济价值。

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参考资料

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!

学习笔记:AI for everyone吴恩达

AI分为ANI和AGI,ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事,如智能音箱,网站搜索,自动驾驶,工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence,做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

至此,已经带领大家领略了一次最新的智能变革,从模型到应用,从智能代理到具身智能,从新工业革命到挑战科研。现在,我们来聊一下大家最关心也最为模糊的话题- AGI是什么?在我的理解中它会如何到来?Deepmind的研究团队在去年十一月发表过一篇论文《Levels of AGI》,他们给AGI的定义提出了六个原则,其中最重要的一点“关注能力,而非过程”,我们应该关注AGI能完成什么,而不是它如何完成任务。这意味着AGI系统不需要像人类一样思考或理解,也不需要具备意识或感知能力。另外,应该类似于自动驾驶的分级标准,AGI的定义应包括多个级别,每个级别都有明确的度量标准和基准。这种方法有助于更清晰地描述AGI的发展、评估风险和制定相应的政策。配图4.08:Six Levels of AGI(Table)有一个最常见,也是我认为比较合理和可验证的定义:AGI是一种自主系统,在大多数具有经济价值的工作中超越了人类的能力。这也是Sam Altman经常挂在嘴边说的,用自动化来贡献GDP。Andrej Karpathy今年初在他的博客上发过一篇名为《Self-driving as a case study for AGI》的文章,但不知道为什么很快就删除了,全文表达的意思就是用自动化的交通服务来类比AGI和它的经济价值。

其他人在问
如何可以快速的学习Agi
以下是关于快速学习 AGI 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,包括其主要分支(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,可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。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-11-13
主流大厂目前的agi 进展
目前主流大厂在 AGI 方面的进展情况如下: 2023 年之前,国内 AI 行业自认为与美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。 2023 年上半年,国内大厂纷纷囤卡招人,研究类 GPT 架构,或成立创业公司,试图创造国产 AGI。但下半年发现不容易后,纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不再提 AGI。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。 百度和阿里在大厂中比较高调,百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 大厂们在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件,但实际效果尚无明确亮点,且受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品和向上汇报工作,同时还背负其他业务和政治考量。
2024-11-12
什么是AGI
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),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。 AGI 的发展有五个等级: 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。 更多信息请见(AGI)。OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 的下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)将实现完全的 AGI。
2024-11-12
如何加入 WaytoAGI 社区群
如果您想加入 WaytoAGI 社区群,可以通过以下方式: 1. 填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息和社区活动。 2. 搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学,以便被拉进免费的 AI Agent 共学群。 3. 飞书群内置 AI 智能机器人,可以回复任何与 AI 相关的问题。 4. 新手可以使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI,PC 端可通过下载。 5. 如需下载研究报告,诚邀您加入知识星球:了解。
2024-11-11
如何建立自己AGI?
建立自己的 AGI 是一个具有挑战性且长期的过程,以下是一些建议和参考: 首先,在学习前可能处于对 AI 和提示词工程不理解,不懂代码、英语差,注册尝试各种 AI 工具走弯路的状态。 学习后,可能能够搓多 Agent 的智能体,进行营销文案创作、SQL 代码进阶学习应用,创建图像流智能体和 Agent 智能体玩具,在公司中实践智能客服等。 在学习路径方面,关键词包括“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似于游戏通关的主线加支线,要学以致用,通过学习、分享和不断填补知识的缝隙来成长。 同时,新手学习 AI 需记住这是一个长期过程,要有耐心和持续努力,不要害怕犯错。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 另外,关于 AGI 的未来发展,2024 年内有诸多机会点,如图片超短视频的精细操控、有一定操控能力的生成式短视频、AI 音频能力进展、“全真 AI 颜值网红”出现、游戏 AI NPC 进展、AI 男/女朋友聊天成熟、实时生成内容在社交媒体和广告中出现、AI Agent 进展、AI 的商业模式用例、可穿戴全天候 AI 硬件、中国 AI 发展、AI 造成的问题等。2025 2027 年,AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、接近 AGI 的技术、具身智能等方面将有新的发展,同时也会带来一些社会问题。
2024-11-10
使用AGI类工具时,用户应该注意些什么
使用 AGI 类工具时,用户应注意以下几点: 1. 理解工具:全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务,应先将其分解为子任务,再组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化,人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 关注工具选择:对于 Tools 类工具,开发者需选到合适的工具,并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识,提升工具使用的准确率,把精力放在这方面而非工程化上。
2024-11-10
sd中的采样是什么意思
在 Stable Diffusion 中,采样(Sampling)指的是去噪过程。稳定扩散从随机高斯噪声起步,通过一步步降噪逐渐接近符合提示的图像。每一步都会产生一个新的样本图像,这种方法被称为采样器(Sampler)或采样(Sampling)。 不同的采样器具有不同的特点和效果,例如: Euler a 可以以较少的步数产生很大的多样性,不同的步数可能有不同的结果。 Euler 是最简单、最快的。 DDIM 收敛快,但效率相对较低,需要很多 step 才能获得好的结果,适合在重绘时候使用。 LMS 是 Euler 的衍生,使用一种相关但稍有不同的方法,大概 30 step 可以得到稳定结果。 PLMS 是 Euler 的衍生,可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。 DPM2 旨在改进 DDIM,减少步骤以获得良好的结果,但速度较慢。 UniPC 效果较好且速度非常快,对平面、卡通的表现较好,推荐使用。 采样步数(Sampling Steps)也很重要,随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像,但增加步数会增加生成图像所需的时间,且增加步数的边际收益递减,一般开到 20 30 步。在实际应用中,如何选择采样器和设置采样步数可以按照模型作者的推荐进行。
2024-11-09
AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种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。做任何人类可以做的事,涵盖了广泛的认知技能和能力,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。在 2000 年代初,“通用人工智能”这一名词开始流行,以强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求。但目前 AGI 还未取得巨大进展。
2024-11-02
boosting 模型是什么意思
Boosting 模型是一种集成学习方法,主要包括以下两种常见类型: 1. Bagging(Bootstrap Aggregating):通过多次有放回抽样生成多个数据集,训练多个相同类型的模型(如决策树、多项式等),对于回归任务将多个模型的预测结果取平均,对于分类任务通过多数投票来决定最终的分类结果,以减少机器学习模型的方差,提高泛化能力。其核心步骤包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集,每个子集用于训练一个独立的模型,最后集成这些模型的结果。 2. AdaBoost(Adaptive Boosting):主要用于分类问题,也可用于回归问题。它通过组合多个弱学习器(通常是决策树桩)来构建一个强学习器,以提高模型的预测性能。弱学习器的准确率仅略高于随机猜测,例如在二分类问题中可能略高于 50%。在 AdaBoost 中,强学习器通常是具有高准确率、能很好泛化到新数据的复杂模型,如深度神经网络或支持向量机,能够捕捉数据中的复杂模式。 此外,在 Coze 上,GLM 模型和 MoonShot 模型因对结构化提示词的良好理解适合处理精确输入和输出任务,豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色,将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。
2024-10-21
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
API是什么意思
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”为例,在网址 https://www.themoviedb.org/search?query=奥本海默 中,域名 www.themoviedb.org 用于定位网站,路径 /search 表示搜索页面,query 是查询参数,其值为“奥本海默”。 对于获取数据的操作,如在 TMDb 中,有些数据虽然不展现,但为了支持筛选会保留。像“backdrop_path”是不完整的图片地址,TMDb 的官方 API 文档里有如何构造完整图片 URL 的说明。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为:先思考要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据;然后寻找所需外部数据的 API 文档,或自己开发 API,寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 感兴趣,可以系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力。
2024-10-11
agent什么意思
“智能体”(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 从以下几个方面详细介绍: 1. 定义:智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索实现)。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计: Who:Agent 可以是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析。为使角色生动,可为其设计背景故事,明确起源、经历和动机,定义性格特点、说话方式和风格,设计对话风格,明确核心功能及附加功能。 在 AI 大模型中,agent 是比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 LLM 或大模型,四个箭头分别是为 LLM 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把 LLM 和 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接,在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。
2024-10-08