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通用人工智能的现实困境

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一般而言,通用人工智能有三个基本特征:一是能够完成无限的任务,而非只能完成由人定义的有限的几个任务;二是能够在场景中自主发现任务;三是有自主的价值来驱动,而不是被动地由数据所驱动.当前,从技术手段看,通用人工智能的实现面临数理、物理工具的不完善,技术性、生物性和社会性等发展瓶颈,以及事实与价值的不一致这三重困境,其所依赖的数据、算法、算力以及知识只是智能的部分表现而已,本质上只能进行封闭环境下的形式化计算,无法像人那样实现开放环境下灵活使用上述元素的意向性谋算(算计).而人—机—环境系统智能生态的构建才是通用人工智能的未来发展趋势.
Liu Wei identifies three fundamental characteristics of AGI:it must perform unlimited tasks beyond those predefined by humans,independently discover tasks in context,and be driven by autonomous values rather than data alone.He argues that current technical challenges include limitations in mathematical and physical tools,technological,biological,and social bottlenecks,and the discrepancies between facts and values.The reliance on data,algorithms,computing power,and knowledge represents only a partial view of intelligence,which,in an open environment,cannot achieve the flexible,intentional calculations seen in humans.Liu suggests that the future of AGI lies in developing an intelligent ecology that integrates humans,machines,and their environments.

刘伟

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北京邮电大学人工智能学院

通用人工智能 自主 计算 谋算 人机环境系统智能

国家社会科学基金重大项目

23&ZD143

2024

哲学动态
中国社会科学院哲学研究所

哲学动态

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:0.224
ISSN:1002-8862
年,卷(期):2024.(9)