AGI分级探索:从OpenAI到DeepMind | AI大咖说

随着人工智能(AI)技术的飞速发展,通用人工智能(AGI)这一概念逐渐走入大众视野。AGI指的是能够像人类一样具备广泛智能的人工系统,能在多个领域中执行各种任务,并具有跨领域的学习能力。为了更好地理解和追踪AGI的进展,OpenAI和DeepMind两大巨头分别提出了各自的分级体系。本文将详细介绍这两种分级,探讨它们之间的区别与联系,并对AGI的未来进行畅想。

1.OpenAI的AGI五级分级

OpenAI将AGI的发展划分为五个等级,从低到高依次是:

  1. Chatbots(聊天机器人):这一级别的AI能够进行基本对话,如当前的ChatGPT。它们具备基本的理解能力,能对各种提示和问题作出响应。

  2. Reasoners(推理者):这一级别的AI能够进行基本推理和问题解决,相当于拥有博士学位的人类,且不依赖外部工具。它们能够以人类专家的熟练程度解决复杂问题,标志着从单纯模仿人类行为升级到展现真实的智能水平。

  3. Agents(智能体):这一级别的AI能够代表用户自主采取行动,执行任务。它们可以承担复杂的任务、作出决策和适应不断变化的环境,无需持续人类监督。

  4. Innovators(创新者):这一级别的AI不仅能完成任务,还能提出新的解决方案或发明创新。它们具有创造性和独创性,可以推动多个领域的创新和进步。

  5. Organizations(组织者):这一级别的AI能够完成组织工作,具备战略思维和高效率,能够管理复杂的系统。这是实现通用人工智能的最后一步,可以执行整个组织工作的人工智能系统。

据OpenAI高管透露,目前OpenAI正处于第一级别,但即将达到第二级别。这意味着,我们可能在不久的将来就能看到AI展现出与人类专家相当的能力。

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2.DeepMind的AGI六级分级

与OpenAI类似,DeepMind也提出了一个AGI分级框架,但包含了六个等级:

  1. No AI(无AI):如Amazon Mechanical Turk,这一级别实际上没有AI的存在。

  2. Emerging(涌现):这一级别的AI与不熟练的人类相当或更好,如ChatGPT、Bard、Llama 2。它们开始展示出一定的常识推理能力。

  3. Competent(有能力):达到50%的人类水平,广泛任务上还没实现。这一级别的AI需要在更广泛任务集上提高性能才能达到。

  4. Expert(专家):到达90%的人类水平,广泛任务上还没实现。Imagen、Dall-E 2在特定任务上已经实现这一级别。

  5. Virtuoso(大师):达到99%的人类水平,在广泛任务上还没实现。Deep Blue、AlphaGo在特定任务上已经实现这一级别。

  6. ASI(Artificial Superintelligence,人工超智能):超越100%的人类水平,完成广泛的任务。这是AGI的最高等级,代表了超人类的智能。

DeepMind的分级体系更侧重于性能和通用性两个维度,提供了一个矩阵式分级系统来比较模型、评估风险和衡量AGI的进展。

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  • Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI

3.两种分级的区别与联系

OpenAI和DeepMind的分级体系在核心理念上是一致的,都试图通过分级来追踪和评估AGI的进展。然而,两者在具体划分上存在一些差异:

  • 等级数量:OpenAI提出了五个等级,而DeepMind则提出了六个等级。DeepMind的分级更加细致,特别是引入了“无AI”和“人工超智能”这两个极端情况。

  • 命名与描述:两者在命名和描述上也有所不同。例如,OpenAI的“Chatbots”和DeepMind的“Emerging”都指代初级AI,但描述上略有差异。OpenAI的“Organizations”和DeepMind的“ASI”则分别代表了AGI的最高水平,但具体内涵和预期表现有所不同。

  • 关注焦点:OpenAI的分级更加侧重于AI系统在实际应用中的能力和表现,如推理、行动、创新和组织等。而DeepMind的分级则更加关注AI系统的性能和通用性,试图通过这两个维度来全面评估AGI的进展。

4.AGI的未来畅想

随着技术的不断进步和跨学科合作的加强,AGI的实现正在逐步逼近。未来的AGI将具备人类智商和反思能力,能够自我决策和执行复杂任务。它们将不再局限于特定领域或任务,而是能够在多个领域中展现出强大的跨领域学习和适应能力。

  • 科学研究:AGI将在科学研究领域发挥重要作用,通过整合跨学科知识来提供创新性的解决方案。它们将能够处理大量数据,发现新的科学规律,推动人类知识的边界不断扩展。

  • 医疗诊断:在医疗领域,AGI将能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。它们将能够分析患者的基因信息、病史和生理数据,提供个性化的治疗方案,提高治疗效果和患者生活质量。

  • 教育:在教育领域,AGI将能够为学生提供个性化的学习计划和辅导。它们将能够根据学生的兴趣爱好、学习能力和进度来调整教学内容和方法,提高教学效果和学习效率。

  • 社会影响:AGI的发展将对就业、经济、文化和社会结构产生深远影响。随着AGI在各个领域的应用不断扩展,传统行业和职业将面临转型和升级的压力。同时,AGI也将为人类社会带来新的机遇和挑战,如提高生产效率、促进创新发展、保障人类福祉等。

然而,在AGI的发展过程中,我们也需要时刻保持警惕,确保其安全性与可控性。如何确保AGI的公平性、透明度和可控性将成为重要议题。同时,我们也需要加强跨学科合作和国际合作,共同推动技术进步并应对潜在风险。

5.结语

OpenAI和DeepMind的AGI分级体系为我们提供了一个清晰的框架来理解和追踪AGI的进展。随着技术的不断进步和跨学科合作的加强,我们有理由相信未来的AGI将能够更好地服务于人类社会,推动人类文明向更高层次发展。然而,在这一过程中,我们也需要时刻保持警惕和理性思考,确保AGI的发展始终符合人类的价值观和伦理标准。让我们共同期待并迎接这个充满挑战与机遇的机器人时代的到来吧!