我们离通用人工智能有多近？
通往通用人工智能的道路有多近？
科技是否比我们人类更快地进步？是的。仅今年就有许多突破，一个接一个，我们很难跟上。似乎每天我们都在学习新东西，保持警惕。
随着这些突破，关于人工通用智能（AGI）的讨论越来越频繁。曾经是科幻的话题，我们在电影和书籍中看到过，这些情节有点牵强和不切实际。
但特别是在2023年，这种情况发生了巨大变化。公众对人工智能以及它如何塑造未来非常感兴趣。像ChatGPT这样的生成式人工智能系统席卷全球，有人喜欢它，有人担心工作被替代。
这又回到了AGI的话题。但AGI是什么呢？
人工通用智能（AGI）是一种可以执行任何智力任务的机器，就像人类一样。
话虽如此，很多人心中的大问题是我们离实现AGI还有多近，以及当我们实现AGI时会发生什么。
这就是这篇博客要进行的内容，那么准备好享受学习我们未来的潜力吧…
关于AGI我们所知道的
所以我们知道AGI是一种能够执行任何人类智力任务的人工智能系统。这意味着机器将必须拥有人类水平的智能，而不需要任何帮助。人工智能的基础工作始于20世纪初，许多人认为实现AGI将完成人工智能遗产的终极目标。
并不是说当前的人工智能系统没有能力在高精度水平上执行任务，比人类更优秀。然而，人工智能系统缺少的是通用能力。这意味着它们缺乏快速适应新情况的能力，不需要指令。
我们人类经过多年的适应，在不同的情况下幸存下来。我们的通用能力与生存有关，这就是为什么我们在这方面做得很好。
近年来出现了许多塑造科技界的重大发展，其中之一就是像ChatGPT这样的生成式人工智能系统。我想指出，生成式人工智能和人工通用智能有一些相似之处，但它们是不同的。生成式人工智能是一种深度学习模型，可以根据其训练数据生成文本和图像等内容。
举个例子，人工智能下棋程序很可能会在下棋游戏中击败你，但同样的人工智能系统不能告诉你当前世界政治上发生了什么。这是因为它受限于特定领域，仅限于该领域。
正如我们提到的，AGI缺乏通用能力，生成式人工智能也具有同样的缺陷 – 因为这不是它的目的。生成式人工智能将辅助AGI的进程，但重要的是要注意它们是不同的。
通向AGI的进展
所以我们明白我们尚未真正实现AGI，但我们目前处于何种状态，还有什么正在进行中？
研究与开发
深度学习已经有了多年的研究，这是机器学习的一个子领域。它是一种教会计算机像人类一样做事的机器学习方法。它训练一个算法来预测输出，给定一组输入。
借助大量数据和复杂的神经网络，人工智能系统能够处理诸如自然语言处理（NLP）和图像识别等复杂任务。在深度学习行业中有很多学习和改进，以帮助AGI的诞生。
强化学习
除了这种方法之外，强化学习也有所增加。强化学习的目标是通过使用为特定问题创建的一系列解决方案和/或决策，训练模型返回最佳解决方案。为了让模型选择正确的解决方案/决策，设置了奖励信号。
如果模型的表现越接近目标，就会获得正面奖励；然而，如果模型的表现与目标相距较远，就会获得负面奖励。机器学习模型通过了解其环境并基于其行动获得反馈来学习。
AGI面临的挑战
适应性人工智能系统
在任何事物的进展过程中，您都会面临需要克服的挑战。在研究和开发方面，AGI面临的主要挑战是建立一个能够像人类一样理解输入上下文并适应它的系统。研究人员正在寻找一种算法可以以更有创造力的方式思考以克服这一问题的新方法。例如，一些研究人员正在探索在其整个生命周期中进行持续学习的智能人工智能系统的可能性。
基于此，我们离AGI有多近呢？
硬件限制
您可以想象出这些惊人的人工智能系统的构建并不简单。它们需要大量的计算能力，这推动了专用硬件（如GPU和TPU）的发展。而且这些硬件也不便宜。所以您可以想象需要花费多少周和多少个月来构建一个准确且强大的人工智能系统，需要的时间、数据和其他资源有多少。
那么我们离AGI有多近呢？
很难说，因为AGI的专家们对此有不同的观点。一些人认为AGI可能在未来几年内实现，而其他人则认为我们仍然需要几十年的工作。
唯一能确定我们离AGI有多近的是技术进步的速度。当前和新技术系统越先进，专家们离找到难题中缺失的部分就越近。在技术世界中我们见到的越多突破，我们离AGI就越近。
政府和组织现在比以往任何时候都更多地考虑这些人工智能系统对社会的伦理影响。在AGI上推动一种叙述可能导致无法理解和控制这些人工智能系统的灾难性后果。
总结
尽管如此，我们看到越来越多的组织向科技行业注入更多资金。许多人加入竞争激烈的市场，而其他人试图创造一个全新的市场。
对于这个博客的问题，答案就是我们必须等待并观察近期的技术进步，以更好地了解我们离AGI有多近。 Nisha Arya是一位数据科学家、自由技术作家和VoAGI的社区经理。她特别关注提供关于数据科学的职业建议、教程和理论知识。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一名热心的学习者，她希望拓宽自己的技术知识和写作能力，并在帮助指导他人的同时实现这一目标。
