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原標題：只追求大模型很危險，超越OpenAI大模型的歐美AGI技術和公司
關鍵字：人工智能,智能,模型,人類,系統(tǒng)
文章來源：人工智能學家
內(nèi)容字數(shù)：22618字

內(nèi)容摘要：

來源：CreateAMind
目錄：AGI研究路線圖
執(zhí)行原則綜述
基準測試
研究原則
AGI突破背后的科學和標準
研究路線圖人工智能的發(fā)展通常被描述為一個階段性的進展，從所謂的“狹義人工智能”（ANI）——能夠解決狹窄定義領域內(nèi)的問題的系統(tǒng)——到逐漸變得更強大、適應性更強的系統(tǒng)，能夠解決特定領域的問題。更領域通用的方式：所謂的“通用人工智能”（AGI）。除此之外，甚至可能設計出超越人類一般認知能力的人工系統(tǒng)：“人工智能”（ASI）。
我們的方法更側(cè)重于設計各種智能代理：能夠根據(jù)流式傳感數(shù)據(jù)通知的世界模型實時更新進行規(guī)劃、決策和行動的軟件程序。這些智能體之間以及與人類可持續(xù)互動的集體智慧就是共享智能（我們路線圖上的S4），它是我們的北極星，可以被視為 ASI 的一種版本。
回過頭來看，要實現(xiàn)這一目標，需要設計出能夠從人類的角度出發(fā)，從而體貼人類的智能體：交感智能（S3）。反過來，這種換位思考的能力需要有能力推理反事實情況和可能的未來：復雜的情報（S2）。復雜智能是感知智能（S1 ）的更強大版本，是主動推理的最基本實現(xiàn)，它至少涉及對行為及其感官后果的信念。
執(zhí)行原則：
人工智能不僅需要理

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文章來源：人工智能學家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)