通往人工通用情报的道路
2025-08-13 13:30:00
英文原文
作者：By MIT Technology Review Insightsarchive page
可以发现药物和编写代码的人工智能模型仍然失败了，一个专家可以在几分钟之内掌握。这种现象位于人工通用智力（AGI）挑战的核心。今天的AI革命能否产生与所有领域中人类智能相抗衡的模型？如果是这样，将需要什么基本推动力，无论是硬件，软件还是两者的编排都需要为它们提供动力？
人类联合创始人达里奥·阿莫迪（Dario Amodei早在2026年，包括包括诺贝尔奖级领域情报的财产；在文本，音频和物理世界等接口之间切换的能力；以及推理目标的自主权，而不是像现在这样回答问题和提示。Openai首席执行官Sam Altman认为，类似Agi的财产已经是进入，以电力和互联网为基础，解锁社会转型。他认为进步是在培训，数据和计算以及成本下降以及社会经济价值的持续增长中的进步
超指数。
乐观不仅限于创始人。汇总预测到2028年，至少有50％的人工智能系统实现了几个AGI里程碑。到2027年，无助机器在每个可能的任务中的表现都超过了10％，到2047年的机会为50％。一项专家调查。每次突破的时间范围都缩短了，从GPT-3的启动时的50年到2024年底到5年。大型语言和推理模型几乎在改变了每个行业，”机器学习技术副总裁兼ARM ARM研究员伊恩·布拉特（Ian Bratt）说。
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摘要
当前的人工智能模型在药物发现和编码等特定任务中表现出色，但与简单的难题斗争，人类很容易解决，强调了实现真正的人工通用智能（AGI）方面的挑战。来自拟人化的Dario Amodei预测到2026年“强大的AI”，而Openai的Sam Altman认为，类似Agi的能力正在出现，有可能导致社会转变。乐观的预测表明，到2028年，到达2047年左右的机器的全部任务都超过了机器。