人工通用智能（AGI）：一个难以捉摸的概念
在人工智能（AI）领域，人工通用智能（AGI）无疑是最令人向往，同时也最具争议的目标之一。AGI旨在创造一种能够像人类一样，在各种任务和领域中表现出色的智能系统。然而，对于AGI的定义，业界至今尚未达成共识。这种定义上的模糊性，不仅阻碍了AGI的研发进展，甚至引发了科技巨头之间的争端。
AGI定义的困境
近年来，科技行业的一些领军人物纷纷预测AGI即将到来。然而，当我们试图深入了解AGI的内涵时，却发现其定义五花八门。正如谷歌DeepMind在一篇论文中所指出的，如果向100位AI专家询问AGI的定义，你可能会得到100个相关但不同的答案。
这种定义上的分歧，并非纯粹的学术探讨，而是对AI的开发、监管以及公众认知产生实际影响。当企业宣称即将实现AGI时，它们究竟在表达什么？它们所指的AGI，与我们理解的AGI是否一致？
我个人倾向于采用一种较为传统的定义，强调AGI的“通用性”。我认为，AGI应该是一种能够广泛泛化的AI模型，它能够将已有的知识和概念应用于新的场景，并在未经专门训练的情况下，胜任各种不同的任务。这种能力类似于人类的多才多艺，使AGI能够在多个领域中发挥作用。
然而，这种定义也引发了一系列棘手的问题。例如，我们如何界定“人类水平”的表现？是以专家的水平为标准，还是以普通人的水平为标准？AGI是否需要像人类专家一样，精通手术、诗歌、汽车维修和数学证明等多个领域？事实上，很少有人类能够同时掌握如此多的技能。此外，将人类作为衡量标准本身就是一个假设，我们是否应该仅仅以模仿人类智能为目标？
微软与OpenAI的争端
AGI定义上的分歧，甚至导致了微软和OpenAI之间的关系紧张。据《华尔街日报》报道，这两家公司在AGI的定义上存在严重分歧，这成为了双方谈判的障碍之一。尽管微软已经向OpenAI投资了超过130亿美元，但双方对于AGI的理解却未能达成一致。
据说，微软和OpenAI最初的协议中包含一项条款，即当OpenAI实现AGI时，它可以限制微软对未来技术的访问。OpenAI的一些高管认为他们已接近实现AGI，而微软CEO萨蒂亚·纳德拉则认为，将AGI作为一个自我宣告的里程碑是“毫无意义的”。
AGI：一个不断移动的靶心
“人工通用智能”一词的起源颇为模糊。尽管约翰·麦卡锡和他的同事们在1956年的达特茅斯学院会议上创造了“人工智能”一词，但AGI的概念出现得要晚得多。物理学家马克·古布鲁德在1997年首次使用了AGI一词，但直到2002年左右，计算机科学家肖恩·莱格和AI研究员本·格策尔才重新引入了这个概念。格策尔和卡西奥·佩纳钦在2007年出版的著作，使AGI的现代用法得以普及。
早期的AI研究人员设想，AI系统能够在所有领域中达到人类的能力水平。1965年，AI先驱赫伯特·A·西蒙预测，“机器将在20年内能够完成人类所能做的任何工作。”然而，由于机器人技术的发展滞后于计算技术的进步，AGI的定义逐渐收窄。目标从“完成人类所能做的一切”转变为“完成大多数具有经济价值的任务”，再到如今更为模糊的标准。
