通用人工智能（AGI）

通用人工智能（AGI）是一种理论上的人工智能，能够模仿人类的认知能力，在多种任务中学习和适应。尽管AGI尚属理论阶段，但神经科学、认知心理学和计算机科学领域的相关研究仍在持续推进。

通用人工智能（AGI），又称为通用型人工智能，是指具备理解、学习和应用知识能力，能够在多种任务中以与人类相当水平表现的理论型人工智能。有别于仅能完成特定任务的狭义AI，AGI旨在模拟人类大脑的认知功能，实现知识的泛化与对新情境的适应。

关键术语与概念

AGI（通用人工智能）

定义：
AGI是一种力求复制人类智能的人工智能类型，涵盖理解、学习及在不同任务和领域中应用知识的能力。

举例：
假设中的AGI系统可以无缝切换于诊断疾病和谱写交响乐，在灵活性和适应性上达到人类智能水平。

通用型人工智能

定义：
AGI的另一种称谓，强调其智能的广泛性与可泛化性。

关键特征：

• 泛化能力： 能将某一环境下学到的知识和技能迁移到完全不同的新情境中。
• 常识性知识： 拥有丰富的世界知识、社会规范和关系，能够支持推理和决策。

通用人工智能系统

定义：
AGI系统被设想为能够胜任人类所有智力任务的先进AI架构。这类系统将在人类理解和推理要求较高的任务中表现出色。

当前现状（2024年8月）：
目前，AGI仍为理论概念，研究人员正在计算机科学、神经科学、认知心理学等领域跨界协作，致力于将其变为现实。

通用人工智能研究

定义：
指专注于开发AGI的科学与工程研究。该领域横跨多个学科，旨在攻克开发AGI系统过程中遇到的重大技术与理论难题。

主要关注领域：

• 神经科学： 研究人脑原理，为AGI开发提供启示。
• 认知心理学： 探索人类思维过程，以在AI中实现类似机制。
• 计算机科学： 研发能够支持AGI的算法和计算框架。

AGI技术

定义：
实现AGI过程中采用的技术与方法体系，包括机器学习算法、神经网络以及模拟人类认知能力的高级计算系统。

意义：
AGI技术有望彻底改变众多领域，打造可在不同场景下自主完成复杂任务的系统，推动行业与日常生活的深刻变革。

未来之路

追求AGI的过程伴随着巨大的技术挑战与伦理考量。AGI或将带来划时代的进步，同时也引发关于社会影响（如就业、隐私和安全等）的讨论。只有持续研究与负责任的开发，才能助力我们稳步迈向AGI的实现。