黃仁勛：無人能復(fù)制英偉達(dá) AGI實(shí)現(xiàn)引爭議(3)

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2026-05-05 14:45:21 新浪財(cái)經(jīng)

如今，大型語言模型在對話流暢度上遠(yuǎn)超Eliza，卻依然無法在全維度認(rèn)知能力上比肩人類——它們會編造事實(shí)，難以進(jìn)行長遠(yuǎn)規(guī)劃，更無法像人類那樣從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

“通用人工智能”這一術(shù)語問世要晚得多。1997年，馬克·古布魯?shù)率状卧谡撐闹惺褂昧诉@個(gè)新詞。他用“高級通用人工智能”來描述具備以下特征的人工智能系統(tǒng)：“在復(fù)雜度和運(yùn)算速度上匹敵或超越人類大腦，能夠獲取、處理并運(yùn)用通用知識進(jìn)行推理，且?guī)缀跄茉谒性拘枰祟愔悄艿牟僮麟A段應(yīng)用。”但這篇論文很快便石沉大海，無人問津。

到了21世紀(jì)初，謝恩·萊格獨(dú)立提出了這一概念。當(dāng)時(shí)，他正與計(jì)算機(jī)科學(xué)家本·戈茨爾、卡西奧·彭納欽等人合作撰寫一本書，探討如何構(gòu)建能夠解決各類問題和任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。他們需要一個(gè)術(shù)語，將其與處理單一任務(wù)的狹義機(jī)器學(xué)習(xí)算法區(qū)分開來。在完全不知道古布魯?shù)略褂眠^該詞的情況下，萊格提議使用“通用人工智能”的表述，還建議將其縮寫為AGI。由此，AGI在業(yè)界流行開來。

戈茨爾在其著作中，將AGI定義為“具備相當(dāng)程度的自我認(rèn)知能力與自主控制能力的人工智能系統(tǒng)，能夠在多種場景中解決各類復(fù)雜問題，并且能夠?qū)W習(xí)解決系統(tǒng)研發(fā)之初并未預(yù)設(shè)的新問題?！钡鲜龆x也存在諸多模糊之處：如何界定“相當(dāng)程度”？在哪些情境下解決何種復(fù)雜問題才算達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)？

去年在接受《大西洋月刊》采訪時(shí)，萊格給出了一個(gè)更通俗的AGI定義：能夠完成人類常規(guī)認(rèn)知任務(wù)的AI智能體。這一定義在某種程度上范疇更窄，例如，沒有提及自我認(rèn)知能力；但具體指哪些任務(wù)，又以哪類人群的能力為參照，依舊缺乏明確的標(biāo)準(zhǔn)。

諸如此類的問題始終圍繞著AGI：究竟對標(biāo)的是普通人的認(rèn)知能力，還是高智商人群的能力，抑或是各領(lǐng)域頂尖專家的能力？舉例來說，亨德里克斯與本吉奧的研究論文，將AGI定義為達(dá)到或超過“受過良好教育的成年人的通用認(rèn)知能力和專業(yè)能力水平”。DeepMind的論文則提出，以成年人的代表性樣本作為衡量基準(zhǔn)。還有一些研究者的表述更為寬泛。

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