人工通用智能（AGI）是当今科技界最火热也最具争议的话题之一。最大的问题之一是，很少有人对这个术语的含义达成共识。现在，谷歌DeepMind的研究团队发表了一篇论文，提出了不仅一个，而是一整套新的AGI定义。
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广义上，AGI通常指能在一系列任务上与人类匹敌（或超越）的人工智能。但关于什么算作人类般智能、涉及哪些任务、以及任务的数量等细节问题，通常都被忽视了：AGI就是AI，只不过更好。
为了定义这个新概念，谷歌DeepMind团队从现有的主要AGI定义出发，提取出他们认为的核心共同特征。
团队还概述了五个不断提升的AGI级别：初现（他们认为包括像ChatGPT和Bard这样的尖端聊天机器人）、胜任、专家、大师和超人类（在广泛的任务上表现优于所有人类，包括人类无法完成的任务，如解读他人的思想、预测未来事件和与动物交流）。他们指出，除了初现阶段的AGI外，尚未实现其他任何级别。
“这为这个话题提供了一些急需的明确性，”纽约大学的AI研究员朱利安·托格利乌斯说，他并未参与这项工作。“太多人在不加思考地滥用AGI这个术语。”
研究人员上周在网上发布了他们的论文，毫无炒作。在与两名团队成员的独家对话中——DeepMind联合创始人之一、现被称为公司首席AGI科学家的Shane Legg，以及谷歌DeepMind人类与AI互动首席科学家Meredith Ringel Morris——我了解到了他们提出这些定义的原因和目标。
更清晰的定义 “我看到很多讨论，人们似乎对这个术语有不同的理解，这导致了各种混乱，”大约20年前首次提出这个术语的Legg说。“现在AGI成为如此重要的话题——你知道，甚至英国首相都在谈论它——我们需要明确我们的意思。”
情况并非一直如此。曾经，AGI的讨论在严肃对话中被嘲笑为模糊不清，甚至是魔法思维。但在生成模型的炒作下，AGI的讨论现在无处不在。
当Legg在2007年建议他的前同事、研究员Ben Goertzel将这个术语用作Goertzel关于AI未来发展的书的标题时，模糊的意图恰恰是关键所在。“我并没有一个特别清晰的定义。我真的觉得没必要，”Legg说。“我实际上更把它看作是一门研究领域，而不是一种工具。”
当时他的目标是将能够非常好地完成一个任务的现有AI（如IBM的国际象棋程序Deep Blue）与他和许多其他人想象的有朝一日能够非常好地完成许多任务的假想AI区分开来。人类智能不像Deep Blue，Legg说：“它是一种非常广泛的东西。”
但随着时间的推移，人们开始将AGI视为实际计算机程序可能拥有的潜在属性。如今，谷歌DeepMind和OpenAI等顶级AI公司公开声明其构建此类程序的使命已成为常态。
“如果你开始进行这些对话，你需要对你的意思更加具体，”Legg说。
例如，DeepMind的研究人员指出，AGI必须既是通用的又是高成就的，而不仅仅是其中之一。“以这种方式区分广度和深度非常有用，”托格利乌斯说。“这说明了为什么我们过去看到的非常成功的AI系统不符合AGI的标准。”
他们还指出，AGI不仅必须能够完成一系列任务，还必须能够学习如何完成这些任务、评估其表现，并在需要时寻求帮助。他们还指出，AGI能够做什么比它如何做到更重要。
“并不是说AGI的工作方式不重要，”Morris说。问题在于，我们对当前尖端模型（如大型语言模型）的内部工作方式了解还不够多，无法将此作为定义的重点。
“随着我们对这些底层过程的理解加深，重新审视我们对AGI的定义可能很重要，”Morris说。“我们需要专注于当今可以以科学公认的方式测量的东西。”
评估标准 评估当今模型的表现已经引起了争议，研究人员正在辩论一个大型语言模型通过数十项高中测试的真正含义是什么。这是智能的标志吗？还是一种机械式学习？
评估未来更有能力的模型的表现将更加困难。研究人员建议，如果AGI真的被开发出来，其能力应该持续评估，而不是通过少数一次性测试。
团队还指出，AGI并不意味着自主性。“人们常常默认地假设人们会希望一个系统完全自主运行，”Morris说。但情况并非总是如此。理论上，可以构建完全由人类控制的超级智能机器。
研究人员在讨论AGI是什么时没有解决的一个问题是，为什么我们应该构建它。一些计算机科学家，如分布式AI研究所创始人Timnit Gebru，认为整个事业很奇怪。在4月份关于她所看到的通过AGI实现乌托邦的虚假（甚至危险）承诺的演讲中，Gebru指出，这种假想技术“听起来像是一个未定义的系统，其表面目标似乎是在任何环境下为每个人做任何事。”
大多数工程项目都有明确的目标。构建AGI的任务则没有。即使谷歌DeepMind的定义也允许AGI无限广泛、无限智能。“不要试图创造一个神，”