直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

你觉得AGI是什么

回答

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人工智能系统。它能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务,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,像 GPT-3 及其半步后继者 GPT-3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT-4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。但需要注意的是,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。

对于“智能”的定义较为模糊,阿兰·图灵提出了名为“图灵测试”的方法,该方法将某一计算机系统和真人进行比较,若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,那么这个计算机系统就会被认为是“智能”的。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

Q*的下一阶段,最初被称为GPT-6,但后来重新命名为GPT-7(原计划在2026年发布),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(GPT-8)将实现完全的AGI......Q* 2023 = 48智商Q* 2024 = 96智商(推迟)Q* 2025 = 145智商(推迟)埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因,因为不会再造成进一步的伤害。我已经看过很多关于人工通用智能(AGI)的定义,但我将简单地将AGI定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。2020年是我第一次对一个AI系统感到震惊——那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本,也是ChatGPT背后的模型。当ChatGPT发布时,我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在2020年广泛使用GPT-3,并对它的推理能力感到震惊。GPT-3及其半步后继者GPT-3.5(在2023年3月升级为GPT-4之前,它驱动了现在著名的ChatGPT)在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。需要注意的是,像GPT-2这样的早期语言模型(基本上自Eliza以来的所有聊天机器人)实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢?

人工智能简介和历史

|弱人工智能|强人工智能||-|-||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。||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。||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。||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)。

人工智能简介和历史

当我们谈到“智能”这个概念的时候,一大问题是它没有明确的定义。有人说“智能”与抽象思维或自我意识有关,但我们依然无法恰当地定义它。想要了解“智能”一词的模糊性,可以尝试去回答一个问题:“猫是有智力的吗?”不同的人往往会给出不同的答案,因为并没有一个国际公认的测试来证明这一说法的真假。如果你认为有这样的测试,那就试试让你的猫去做个智商测试吧……✅想一想你是如何定义“智能”的。一只能解开迷宫并获得食物的乌鸦是有智力的吗?人类的小孩是有智力的吗?当谈到通用人工智能(AGI)时,我们需要一些方法来判断我们是否创造了一个真正的智能系统。[阿兰·图灵](https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing)提出了一种名为“[图灵测试](https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test)”(Turing Test)的方法,该方法目前也被用作“智能”的定义。图灵测试将某一计算机系统和真人进行比较,由于任何自动的检测方法都有可能被计算机系统绕开,图灵测试使用人类评审员来判断结果。如果这位人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,那么这个计算机系统就会被认为是“智能”的。

其他人在问
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
使用AGI写作
以下是关于使用 AGI 写作的相关内容: 利用 AI 打造爆款公众号文章: AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章,更详细和具创意的提示词能提升文章质量,如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格,通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露: 一家公司正在建造强大的 AI,它具备多种能力且不断获得新能力,工程师们在讨论其意义及可能带来的影响,包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程: 1. (入门级,网速好时一小时能搞定) 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流,先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。
2024-11-15
WAY TO AGI中AGI是什么意思?
AGI 指通用人工智能,也叫强人工智能。通常在其出现时会是奇点科技大爆炸的时刻,科技将推动文明呈指数级增长。虽然通往通用人工智能的道路可能还漫长,但它已如海风般逐渐临近。例如科幻作家刘慈欣所说“未来已来,像盛夏的大雨,在我们还不及撑开伞时就扑面而来”(很多人早就失业了)。
2024-11-15
AGI是什么意思?
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《Selfdriving 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。
2024-11-13
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
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
智谱的内测版,你们觉得如何
智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中,提升了体验。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机,但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限,授权正常后可进入首页。 智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品,有人在 3 天前拿到内测,使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳,你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店,预算 600 元以内,大床房。” 此外,在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中,智谱清言在输入相关 prompt 后,存在一些问题,需要改写并不断优化,结构化 prompt 非常重要。
2024-10-30
根据数智经济你觉得它的发展是怎样的
数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心,数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式,并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民,必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架,以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时,要改善内部市场的数据共享条件,创建统一框架,制定数据治理的基本要求,特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管,包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之,数智经济的发展前景广阔,但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调,以实现可持续和包容性的增长。
2024-10-29
我是一个老师,相信AI时代人人都能成为学霸,我认为学霸具有三个心法和一个方法,方法一,建立学霸的信念系统(我行、我能、我可以),方法二,不要和别人比,方法三、主动积极的思考力。学霸的终极方法是自学。自学+AI无所不能。你觉得我怎么能帮助每一个学生成为学霸,有哪些步骤和要点?
在 AI 时代帮助每个学生成为学霸,以下是一些步骤和要点: 1. 培养获取知识的能力:教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法,提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化:引导学生将获取的信息和知识有效内化,转化为智慧。例如,通过实践反思、交流讨论等方式,提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统:帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念,增强学习的自信心。 4. 培养独立思考:鼓励学生主动积极思考,不盲目与他人比较,专注自身的成长和进步。 5. 强调自学:引导学生重视自学,让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力: 鼓励学生勇于尝试新事物,将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维,不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思,提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流,激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的,通过积累知识和经验,并将其转化为实际价值,学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。
2024-10-08
发言稿:分享自己觉得好用的 AI 应用
以下是一些我觉得好用的 AI 应用: 游戏领域: 1. 监督强化学习 AI:在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例,强化学习使 AI 表现得更像真人,同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级,根据玩家水平实时调整难度,优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人,且强度适中。 2. 对话类游戏:应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足,玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏:应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高,单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家,适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品: 1. 情感陪伴产品:关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆,情感语音应用能提高用户接受度,但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能:不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势:大多数 APP 旨在解决用户情感需求,趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念:结合原始设计理念和游戏化思维,包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点:如“筑梦岛”在 QQ 中的应用,关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系,关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享,希望对您有所帮助。
2024-09-25