人工通用智慧 (AGI) – 一種能與人類智慧相匹敵的 AI 形式 – 已成為科技界的核心目標。 巨額投資和無數的研究時間正投入到這項工作中。 最終目標是創造不僅可以執行特定任務，還可以像人類一樣理解、學習並將知識應用於廣泛領域的機器。
但實現 AGI 最有可能的途徑是什麼？ 哪些策略最有希望？ 這正是激發 AI 專家之間持續爭論的問題。 事實證明，答案遠非簡單，不同的派系對各種潛在途徑提出了自己的主張。
理解 AGI 和 ASI
在深入探討潛在途徑之前，必須定義 AGI 的實際含義，並將其與另一個更雄心勃勃的概念區分開來：人工超智慧 (ASI)。
- 人工通用智慧 (AGI): 這是指具有與人類相當的智力能力的人工智慧。 AGI 系統可以理解、學習、適應並在廣泛的任務中應用知識，展現出超越當前 AI 的認知靈活性。
- 人工超智慧 (ASI): 更進一步，ASI 代表在幾乎所有方面都超越人類智慧的 AI。 這樣一個實體將能夠在任何給定情況下勝過人類，從而可能帶來目前我們無法理解的突破和創新。
雖然 AGI 和 ASI 都代表著不朽的目標，但 AGI 通常被認為是中短期內更容易實現的目標。 ASI 在很大程度上仍然是理論上的，其可行性和潛在影響存在很大的不確定性。
難以捉摸的時間表：AGI 何時到來？
AI 社群中最具爭議的問題之一是實現 AGI 的時間表。 估計差異很大，從短短幾年到幾十年甚至幾個世紀不等。
一些 AI 領袖大膽預測，AGI 指日可待，可能在未來 3 到 5 年內（到 2028 年到 2030 年）。 然而，這種樂觀的預測往往受到懷疑，因為它們可能依賴於 AGI 的淡化定義，而沒有完全捕捉到該概念的真正範圍和複雜性。
根據最近對 AI 專家的調查，一個更為溫和的估計表明，AGI 可能在大約 2040 年實現。 雖然這個日期仍然是推測性的，但它提供了一個有用的框架，用於探索可能引導我們走向這個變革性里程碑的潛在途徑。
通往 AGI 的七種途徑：未來的路線圖
鑑於通往 AGI 的路徑存在不確定性，考慮一系列潛在情景會有所幫助。 以下是七種主要的途徑，可以引導我們從當代 AI 走向令人垂涎的 AGI 領域：
1. 線性路徑：漸進式進展和穩定擴展
該途徑假設 AGI 將通過逐步改進的過程來實現。 通過不斷擴大現有 AI 技術、改進算法以及反覆增強性能，我們可以穩步地接近人類智慧的目標。
線性路徑強調對當前 AI 方法的持續努力和持續投資的重要性。 它假設當今 AI 系統的基本原理是合理的，並且沿著這個軌跡的持續進展最終將導致 AGI。
2. S 曲線路徑：高原期、突破和復甦
該途徑承認 AI 開發可能不會總是按照平穩、線性的方式進行。 相反，它表明進展的特徵可能是快速發展的時期，隨後是高原期甚至挫折。
S 曲線路徑借鑒了 AI 的歷史趨勢，例如過去的「AI 冬季」，由於未達到預期，對 AI 研究的資助和興趣減弱。 它表明，經過一段停滯期後，算法、架構或硬體的突破可能會引發 AI 開發的復甦，推動我們更接近 AGI。
3. 曲棍球桿路徑：一個重要的轉折點
該途徑設想了一種情景，即一個關鍵的轉折點極大地改變了 AI 開發的進程。 這個轉折點可能來自重大的理論突破、新算法的發現或現有 AI 系統中意外能力的出現。
曲棍球桿路徑強調顛覆性創新重塑 AI 格局的潛力。 它表明，一個單一的、變革性的事件可以釋放新的可能性，並以基於當前趨勢難以預測的方式加速邁向 AGI 的進程。
4. 漫遊路徑：不穩定的波動和外部干擾
該途徑承認 AI 開發固有的不確定性和複雜性。 它表明，進展的特徵可能是由不穩定的波動、過度炒作-幻滅週期以及技術中斷、政治事件或社會轉變等外部因素的影響。
漫遊路徑強調了在面對不可預見的挑戰時適應性和韌性的重要性。 它表明通往 AGI 的道路可能遠非一帆風順，我們應該為沿途意想不到的彎路和挫折做好準備。
5. 登月路徑：突然躍升至 AGI
該途徑代表了最樂觀，也許也是最不可能的情景。 它設想了 AI 開發中一個激進且出乎意料的不連續性，例如著名的「智慧爆炸」或類似的技術大融合，它會自發地、幾乎立即地導致 AGI。
登月路徑依賴於一個突破的可能性，這個突破將徹底改變我們對智慧的理解，並使我們能夠以前所未有的速度和效率創建 AGI 系統。 雖然具有高度投機性，但該途徑抓住了人們的想像力，並激勵研究人員追求大膽且非常規的想法。
6. 永無止境的路徑：永久的混亂和持久的希望
該途徑反映了一種更為懷疑的觀點，表明 AGI 對人類來說可能是一個無法實現的目標。 儘管我們盡了最大的努力，我們可能永遠無法創造出真正複製人類智慧的機器。
永無止境的路徑強調了堅持不懈和持續探索的重要性，即使在面對不確定性的情況下也是如此。 它表明，即使最終沒有成功，對 AGI 的追求也可以在科學和技術的其他領域帶來寶貴的見解和進步。
7. 死胡同路徑：AGI 仍然遙不可及
該途徑代表了最悲觀的情景，表明我們可能會達到一個點，即進一步邁向 AGI 變得不可能。 這個死胡同可能是暫時的或永久的，意味著無論我們付出多大的努力，AGI 都可能永遠無法實現。
死胡同路徑是對我們目前對智慧的理解固有的局限性的警惕提醒。 它表明，如果我們希望克服阻礙 AGI 的挑戰，我們可能需要從根本上重新思考我們的 AI 開發方法。
下注：哪條路徑最有可能？
選擇相信哪條路徑對我們如何分配資源、確定研究工作的優先順序以及塑造我們對 AI 未來的期望具有重大影響。
如果我們相信線性路徑，我們可能會專注於逐步改進現有的 AI 技術、擴大當前系統並優化性能。 如果我們相信登月路徑，我們可能會優先資助高風險、高回報的研究項目，這些項目探索非常規的想法並突破目前可能性的界限。
在 AI 研究人員中，普遍認為 S 曲線路徑是最有可能的。 這種觀點與技術發展的歷史趨勢相符，在技術發展中，快速發展的時期通常伴隨著高原期和隨後的突破。 S 曲線路徑表明，創造力和新穎性將是克服當前局限性並釋放 AI 新可能性的關鍵。
相反，登月路徑通常被認為是最不可能的，因為它依賴於可能無法實現的靈丹妙藥。 然而，即使突然躍升至 AGI 的可能性很小，但追求激進和變革性的想法對於推動創新和突破可能性的界限至關重要。
探索與創新的重要性
無論哪條路徑最終通向 AGI，在 AI 社群內培養一種探索、實驗和創新的文化至關重要。 我們必須鼓勵研究人員挑戰傳統智慧、追求非常規的想法並突破目前可能性的界限。
即使某些路徑最終證明是死胡同，沿途獲得的知識對於塑造 AI 的未來也將是寶貴的。 通過擁抱多樣化的方法和觀點，我們可以增加解鎖智慧秘密並創建造福人類的 AI 系統的機會。
雖然對 AGI 的探索仍然是一項艱鉅的挑戰，但潛在的回報是巨大的。 通過繪製潛在途徑並培養創新精神，我們可以增加實現這一變革性目標並開創智慧新紀元的機會。