要怎么实现agi

|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）。

将Sora视为实现通用人工智能（AGI）重要里程碑的理由在于其独特的能力——理解和模拟现实世界。这一功能的重要性体现在以下几个方面：1.复杂环境理解：能够理解和模拟现实世界意味着Sora具备分析和处理复杂环境数据的能力。这种能力是通用人工智能的核心，因为它要求机器不仅仅能执行单一任务，还能理解和适应多变的环境和条件。2.跨领域学习与适应：Sora展示了从文本描述到视频内容生成的跨媒介能力，这种能力体现了模型的多模态理解——即能够整合不同类型信息（如文本、图像和视频）的能力。通用人工智能需要这种跨领域的学习和适应能力，以在不同的环境和任务中应用其知识和技能。3.抽象思维与创造力：通过根据文本提示创造视觉内容，Sora展现了一定程度的抽象思维和创造力。这表明了它不仅能理解文本中的直接描述，还能将其转化为具体的视觉表现。通用人工智能的发展需要这种抽象和创造性思维的能力，以解决新的、未经编程的问题。4.动态环境交互：Sora能够模拟现实世界中物体、人物和环境的相互作用，这种交互能力对于在不断变化的环境中做出适应性反应至关重要。通用人工智能需要能够在现实世界中有效地“行动”，这不仅需要理解环境，还需要能够预测和影响环境变化。Sora作为一个能够理解和模拟现实世界的模型，其发展和完善将推动人工智能从专用AI向通用人工智能（AGI）的转变。这种转变意味着AI将不再仅限于执行特定任务，而是能够更广泛地理解和参与我们的世界，从而解决更复杂的问题，并在多种情境下提供帮助。这一切都指向了实现AGI的关键路径之一，即发展能够全面模拟人类理解和创造力的AI系统。

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？