agi的历史

全真AI虚拟人成熟：包含感情的AI NPC成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和NPCAR/VR技术大规模商用接近AGI的技术出现人与AI配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由AI来执行AI生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破“人的模型”出现，出现“集中化AGI”与“个人AGI”的历史分叉AI引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现AGI对于地缘政治的影响开始显露……"Limit of Understanding"; Yifei Gong 2024,with Dall-E

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。

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）