AGI是什么意思

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。

Introduction智能是一个多方面而难以捉摸的概念，长期以来一直挑战着心理学家、哲学家和计算机科学家。1994年，一组52名心理学家签署了一份有关智能科学的广泛定义的社论，试图捕捉其本质。共识小组将智能定义为一种非常普遍的心理能力，其中包括推理、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能力。这个定义意味着智能不仅限于特定领域或任务，而是涵盖了广泛的认知技能和能力——建立一个能够展示1994年共识定义所捕捉到的通用智能的人工系统是人工智能研究的一个长期而宏伟的目标。在早期的著作中，现代人工智能（AI）研究的创始人提出了理解智能的一系列宏伟目标。几十年来，AI研究人员一直在追求智能的原则，包括推理的普适机制（例如[NSS59]，[LBFL93]）以及构建包含大量常识知识的知识库[Len95]。然而，最近的许多AI研究进展可以描述为「狭义地关注明确定义的任务和挑战」，例如下围棋，这些任务分别于1996年和2016年被AI系统掌握。在1990年代末至2000年代，越来越多的人呼吁开发更普适的AI系统（例如[SBD+96]），并且该领域的学者试图确定可能构成更普遍智能系统的原则（例如[Leg08，GHT15]）。名词「通用人工智能」（AGI）在2000年代初流行起来（见[Goe14]），以强调从「狭义AI」到更广泛的智能概念的追求，回应了早期AI研究的长期抱负和梦想。我们使用AGI来指代符合上述1994年定义所捕捉到的智能广泛能力的系统，其中包括了一个附加的要求，即这些能力在或超过人类水平。然而，我们注意到并没有一个被广泛接受的AGI定义，我们在结论部分讨论其他定义。

[heading4]7月14日[content]https://agii.app/zhWeb3和人工智能初创公司AGII获得1500万美元融资AGII Web3和AI初创公司成功融资1500万美元。这笔投资证明了AGII在转变内容生成并为用户提供强大的AI驱动工具方面具有巨大潜力。AGII是一个AI驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力。通过利用先进的AI模型和一套直观的工具，AGII旨在简化内容创作过程，为用户提供无与伦比的灵活性、创造力和效率。AGII还宣布推出平台的测试版，以获取用户的反馈并调整其产品，确保满足用户的多样化需求。该平台提供一系列AI生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能，旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容。