通用人工智能能否真正实现人类般的思考？

发布时间：2025-05-19 05:07:36 来源：诺基亚手机论坛 作者：基金工具

作者：Jules Winnfield，CoinTelegraph；编译：五铢，金色财经

一、什么是 AGI？

当人与机器之间的界限变得模糊时，我们便看到了通用人工智能 (AGI)。与狭义人工智能 (ANI)（利用人工智能解决单个问题）不同，AGI 指的是能够以与人类认知难以区分的方式理解、学习和应用知识的人工智能。

AGI 仍处于理论阶段，但人工智能能够全面取代人类输入和判断的前景自然吸引了人们的广泛关注，研究人员、技术专家和学者都在努力将 AGI 的概念变为现实。

目前，另一项主流研究则试图探索在日益受人工智能影响的世界中，AGI 与 ANI 的可行性及其影响。

事实上，虽然 ANI 已经改变了各行各业，但 AGI 的潜力远不止于此。想象一下，一个机器不仅可以协助人类完成任务，还能主动理解特定任务背后的驱动因素，预测结果，并自主创建创新解决方案以实现最佳结果的世界。这种范式转变可能会彻底改变医疗保健、教育、交通运输以及无数其他领域。

二、AGI为何如此强大？

与 ANI 不同，AGI 并不局限于在有限领域内执行预先编程的任务或预先定义的响应。相反，它拥有在各种情境中生成和应用知识的潜力。

想象一下一辆由 AGI 驱动的自动驾驶汽车。它不仅可以从火车站接乘客，还可以通过定制建议，例如在火车站停靠、选择观光路线或导航陌生道路，从而个性化您的旅程，最终到达目的地。而且，由于 AGI 是一台机器，它不会感到疲劳，并且能够以指数级的速度持续学习和改进。

Vitalik Buterin 对 AGI 给出了如下定义，他强调了 AGI 的巨大潜力：

该示例突出了 AGI 的一些有趣特性，其中包括：

• 学习能力：AGI 可以从经验中学习，并随着时间的推移不断提升其性能，而无需人类程序员进行额外的数据集训练。这种学习不仅限于特定任务，而是涵盖了广泛的活动。

• 解决问题的能力：AGI 可以像人类一样运用逻辑推理来解决复杂问题。这包括考虑非传统变量，例如情感影响，从而可以揭示更广泛的潜在结果。

• 适应性：AGI 无需明确编程即可适应新的情况和环境，这意味着它可以在动态和不可预测的环境中蓬勃发展。

• 理解和解释：AGI 能够理解自然语言、抽象概念和情感细微差别，从而实现复杂的人机交互。

三、AGI 的追求：截至 2025 年 4 月它将处于什么位置？

AGI 目前是科幻版的 AI。然而，尽管 AGI 仍处于理论阶段，但其巨大的潜力使其成为科幻版的人工智能。

虽然现有的模型（例如 ChatGPT）正在不断发展和改进，但将 AGI 变为现实的旅程仍需要克服重大的技术挑战，例如：

• 定义技术栈：通用人工智能 (AGI) 的纯粹假设性质使其难以（甚至完全不可能）确定实际实施所需的技术栈的确切性质。

• 神经网络：深度学习的进步推动了这一领域的发展，但 AGI 还需要专门的神经网络来模拟人脑结构来处理信息，并引入情感和细微差别。

• 自然语言处理 (NLP)：NLP 领域需要取得重大进展，使机器能够更好地理解和生成人类语言，并融入细微差别、情感和复杂性。这包括对语言语法、语义和上下文进行更复杂的分析，而这在利用 NLP 的传统机器学习模型中仍在不断发展。

• 强化学习：使用基于奖励的机制来训练机器进行决策，将使 AGI 能够通过反复试验学习最佳行为。

尽管取得了进步，但创造能够真正像人类一样思考的 AGI 仍然是一个难以实现的目标。

四、AGI 能像人类一样思考吗？

通用人工智能能否像人类一样思考，这一问题深入探究了人类认知的核心。人类思维的特点是意识、情感深度、创造力和主观性。虽然通用人工智能可以模拟人类思维的某些方面，但复制人类认知的全部范围是一项艰巨的挑战。

人类认知的几个维度尤其难以模仿：

• 意识与自我认知：人类思维的显著特征之一是意识，即对自身及其周围环境的认知。通用人工智能（AGI）无论多么复杂，都缺乏人类内在的内省能力。AGI 依靠一套底层算法和复杂的学习模式运行，缺乏主观性或真正的情感。

• 情商：人类体验着各种各样的情感，这些情感会影响他们的决策、行为和互动。虽然 AGI 可以通过训练来识别和回应这些情感，但缺乏真正的情感体验意味着它无法完全复制这些情感。人类的情商包含同理心、同情心和道德考量，这些元素很难被机器编码。

• 创造力与创新：创造力涉及产生新颖的想法和解决方案，通常通过直觉的飞跃和富有想象力的思考来实现。AGI 可以通过以新的方式组合现有知识来模仿创造力，但它缺乏驱动人类创新的内在动力和主观洞察力。真正的创造力源于情感体验、个人反思和文化背景，而 AGI 无法真实地复制这些。

五、AGI 的主要优势

通用人工智能的试金石在于它能否全面复制人类的体验。一旦实现，其潜在效益将无比巨大，并将惠及各行各业，影响日常生活的方方面面。

尽管通用人工智能存在局限性，但它正日益被视为各行各业的积极力量，包括：

• 医疗保健：AGI 可以利用海量基础训练数据，协助诊断疾病、制定个性化治疗方案并预测个性化健康结果。

• 教育：AGI 可以提供定制化的学习体验、辅导和学术研究支持。AGI 可以适应个人学习风格和学习进度，从而提升教育成果。

• 经济学：AGI 可以优化金融模型、预测市场趋势并提高生产力。它可以分析经济数据，预测市场趋势并指导投资决策。

• 环境科学：AGI 可以分析气候数据、模拟生态影响并提出可持续的解决方案。

此外，AGI 的潜力还延伸到交通、通信和娱乐等领域，为创新提供了新的前沿。

六、伦理和社会考虑

AGI 的兴起引发了重大的伦理和社会问题。

AGI 虽然功能强大，但其安全使用仍需谨慎考量，这促使一些非营利性协会的成立，例如下图所示的 AGI 协会。

从根本上来说，解决以下问题至关重要：

• 安全：确保通用人工智能 (AGI) 在安全可控的参数范围内运行，以防止出现意外后果。这包括进行严格的测试，并引入监管框架来监督 AGI 的部署。

• 隐私：保护个人数据不被 AGI 系统滥用。由于 AGI 可以处理海量数据，因此保护隐私至关重要。

• 偏见与公平：防止歧视性做法，并确保公平地获得 AGI 福利。开发者必须确保 AGI 系统不存在可能导致不公平待遇的偏见。

• 就业：应对 AGI 对就业流失和劳动力动态的影响。随着 AGI 实现任务自动化，有必要考虑其对就业的影响，并为受影响的劳动者提供支持。

AGI 融入社会需要深思熟虑的治理方式，确保其服务于公共利益并尊重社会价值观。

七、区块链可以为 AGI 提供动力吗？

通用人工智能 (AGI) 可以创造出像人类一样聪明的计算机，彻底改变加密货币交易或市场分析等领域。但 AGI 需要信任和公平才能惠及所有人。比特币和以太坊背后的技术——区块链，提供了一种安全透明的方式来实现这一点。

以下是区块链如何利用受加密货币启发的解决方案来增强 AGI 性能：

• 清晰的训练记录：区块链的工作原理类似于比特币的开放交易日志，记录用于训练通用人工智能 (AGI) 的每一条数据（例如，加密货币交易模式）。这有助于确保系统公平公正，不存在任何隐藏的偏见。

• 共享决策：与以太坊的智能合约类似，区块链将允许开发者、交易者和用户对 AGI 规则进行投票，确保没有任何一家公司能够控制它。

• 安全的数据共享：就像加密钱包保护资金一样，区块链可以保护敏感数据免受加密货币交易所的侵害，从而实现 AGI 训练的安全共享，避免数据泄露。

• 公平奖励：构建公正的 AGI（例如准确的交易预测器）的开发者可以获得数字代币，就像加密货币挖矿奖励一样，从而鼓励道德工作。

然而，区块链速度慢、加密交易延迟以及存储容量有限等持续存在的挑战，可能会使通用人工智能 (AGI) 难以快速处理数据或处理大型数据集。

为了使区块链能够为通用人工智能 (AGI) 做好准备，研究人员已在探索：

• 链下存储：像星际文件系统 (IPFS) 这样的去中心化系统用于链下存储大型文件，而区块链只保存可验证的哈希值，从而减少拥堵。

• 分片和 danksharding：与以太坊的可扩展性升级类似，分片将数据拆分到多个节点，使通用人工智能 (AGI) 能够在不降低网络速度的情况下处理更多信息。此外，正在为以太坊开发的一种高级分片形式 danksharding 结合了 rollup 和数据可用性采样，可以高效地扩展数据访问，非常适合实时通用人工智能 (AGI) 应用。

• 数据修剪：像基于区块链的去中心化人工智能计算网络 (DAIBCN) 这样的高级区块链模型会修剪旧数据或不相关的数据，使系统保持精简，并针对通用人工智能 (AGI) 等高需求任务进行优化。DAIBCN 还支持安全的分布式人工智能 (AI) 计算，将区块链信任与人工智能 (AI) 性能完美融合。

八、AGI的未来

通用人工智能代表着人工智能发展的巅峰，有望实现与人类智力相媲美的能力。

虽然通用人工智能 (AGI) 可以模拟人类思维的某些方面，但实现真正类似人类的认知仍然是一个遥远的目标。意识、情感深度和创造力是人类体验的内在属性，对通用人工智能构成了重大挑战。

尽管如此，对通用人工智能的追求仍在持续推动创新，并重塑我们对智能的理解。在我们向这一前沿迈进的过程中，必须兼顾伦理考量和社会影响，以负责任地利用通用人工智能的潜力。

持续研究、识别实践机会和技术要求以及在全社会开展对话，都是应对通用人工智能带来的挑战和机遇的关键步骤。

通用人工智能的未来充满希望，但它需要采取平衡的方法，以确保其最终融入社会能够增进人类福祉并尊重伦理标准。

相关文章