图片来源：Pexels 的 Pavel Danilyuk
DeepMind的一个研究团队专注于人工智能的下一个前沿领域——通用人工智能（AGI），他们意识到他们需要首先解决一个关键问题。他们问，AGI到底是什么？
它通常被视为一种人工智能，具有在广泛的任务中理解、学习和应用知识的能力，其运作方式与人脑类似。维基百科扩大了范围，认为AGI是“一种假设的智能代理，可以学习完成人类或动物可以执行的任何智力任务。
OpenAI 的章程将 AGI 描述为一组“高度自主的系统，在最具经济价值的工作中优于人类”。
人工智能专家和几何智能的创始人加里·马库斯（Gary Marcus）将其定义为“任何灵活和通用的智能，其足智多谋和可靠性可与（或超越）人类智能相媲美。
由于定义有如此多的变化，DeepMind团队接受了伏尔泰几个世纪前提出的一个简单的概念：“如果你想和我交谈，请定义你的术语。
在预印本服务器arXiv上发表的一篇论文中，研究人员概述了他们所谓的“对AGI模型的能力和行为进行分类的框架”。
通过这样做，他们希望为研究人员在衡量进展、比较方法和评估风险时建立一种共同语言。
“对于我们领域的许多人来说，实现人类水平的'智能'是一个隐含或明确的北极星目标，”Shane Legg说，他在20年前引入了AGI一词。
在接受《麻省理工评论》采访时，莱格解释说：“我看到很多讨论，人们似乎用这个词来表示不同的东西，这导致了各种混乱。现在，AGI正成为一个如此重要的话题，我们需要明确我们的意思。
在arXiv的论文中，题为“AGI的水平：在AGI的道路上实施进展”，该团队总结了AGI模型所需的几个原则。它们包括关注系统的功能，而不是过程。
“实现AGI并不意味着系统'思考'或'理解'[或]拥有意识或感知等品质，”该团队强调。
AGI系统还必须具有学习新任务的能力，并知道何时向人类寻求澄清或帮助。
另一个参数是关注程序的潜在，而不一定是程序的实际部署。研究人员解释说：“要求部署作为测量AGI的条件会带来非技术障碍，例如法律和社会考虑，以及潜在的道德和安全问题。
然后，该团队编制了一份智力阈值列表，范围从“0级，无AGI”到“5级，超人”。1-4 级包括“新兴”、“胜任”、“专家”和“大师”成就级别。
三个程序达到了AGI标签的门槛。但是这三个生成文本模型（ChatGPT、Bard 和 Llama 2）只达到了“一级，新兴”。目前没有其他人工智能程序符合AGI的标准。
其他被列为人工智能的项目包括SHRDLU，这是麻省理工学院开发的早期自然语言理解计算机，被列为“1级新兴人工智能”。
在“2 级，胜任”是 Siri、Alexa 和 Google Assistant。语法检查器 Grammarly 的排名为“3 级，专家 AI”。
在这个名单上，在“4级，Virtuoso”中，是深蓝和AlphaGo。位居榜首的是 DeepMind 的 AlphaFold，它根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的 5D 结构;以及 StockFish，一个强大的开源国际象棋程序。
然而，AGI没有单一的拟议定义，并且不断变化。
“随着我们对这些潜在过程的深入了解，重新审视我们对AGI的定义可能很重要，”Google DeepMind人类和AI交互首席科学家Meredith Ringel Morris说。
研究人员说：“不可能列举出足够普遍的智能可以实现的全部任务。“因此，AGI基准应该是一个活生生的基准。因此，这种基准应包括一个制定和商定新任务的框架。
原文标题：Researchers seek consensus on what constitutes Artificial General Intelligence
原文链接：
https://techxplore.com/news/2023-11-consensus-constitutes-artificial-general-intelligence.html
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