人工智慧 (AI) 的快速發展，助長了一種信念：我們正接近人工通用智慧 (AGI)，這是一個轉型的里程碑。本文探討了七項關鍵技術，如同廣受喜愛的系列中的七龍珠，它們的融合有可能召喚出 ‘AGI 神龍’，徹底改變我們所知的世界。
AGI（人工通用智慧）一詞最早由 Mark Gubrud 於 1997 年提出。多年後，波士頓動力公司的機器人表演 360 度翻轉的奇觀，以及 DeepSeek 創作出讓人聯想到艾薩克·阿西莫夫《基地》系列的小說，都讓我們意識到，散落在漫長的技術進步長河中的七顆龍珠，正逐漸拼湊出 AGI 神龍的完整圖像。
第一顆龍珠：神經網路 – 模仿人腦
人腦是智慧的源泉，是由數十億個神經元組成的複雜網路。第一顆’技術龍珠’是對這種生物奇蹟的精確模仿：人工神經網路 (ANN)。簡單來說，ANN 試圖使用電腦代碼和數學模型構建一個虛擬的’神經元’網路，希望複製人腦處理資訊和學習知識的能力。資料從輸入層流動，經過多個隱藏層的複雜處理，最終在輸出層產生結果。層數越多，即’深度學習’，處理的資訊就越複雜。
儘管這個概念存在已久，但它的實際實現取決於電腦運算能力和演算法優化的指數級增長。它已成為現代人工智慧的基石。想像一下，你手機中相簿的自動分類，或語音助理理解你指令的能力，都歸功於神經網路背後閃耀的身影。
第二顆龍珠：向量資料庫 – 網路圖書館
然而，僅僅擁有’大腦結構’是遠遠不夠的。我們還需要一個高效的’記憶庫’來儲存和檢索海量的知識。傳統的資料庫依賴於精確的關鍵字搜尋，難以理解’相似含義’或’概念相關’等資訊。因此，第二顆龍珠——向量資料庫——應運而生。這個資料庫就像一個’網路圖書館’。它通過將文字、圖片和聲音等資訊轉換為數位向量，以一種新的方式管理知識，使具有相似含義的資訊在數學空間中彼此接近，從而實現基於’含義’的內容搜尋。如果你想找到一本關於’太空旅行’的書，它可以快速地向你推薦所有相關的書籍。許多人工智慧應用程式（如智慧客戶服務和文件問答系統）越來越依賴於這個向量資料庫，這提高了資訊檢索的準確性和效率。
第三顆龍珠：Transformer – 機器注意力
為了使機器能夠真正理解人類語言的細微差別，例如語境、潛台詞和雙關語，機器必須具備非凡的’閱讀理解’能力。第三顆龍珠——Transformer 架構，尤其是其核心的’注意力機制’，賦予了機器這種幾乎’讀懂心思’的能力。在處理一個詞時，Transformer 可以同時關注句子中的所有其他詞，並判斷哪些詞對於理解當前詞的含義最重要。這不僅改變了機器閱讀的方式，也將自然語言處理提升到了一個新的水平。自 2017 年發表論文 ‘Attention Is All You Need’ 以來，Transformer 已經成為該領域的絕對主角，催生了 GPT 和 BERT 等強大的預訓練模型。
第四顆龍珠：思維鏈 – 一種思考方法
能夠’說話’是遠遠不夠的。AGI 還需要嚴謹的邏輯推理能力。第四顆龍珠，思維鏈 (CoT) 技術，教導人工智慧如何深入分析問題，而不是簡單地猜測答案。就像應用題的解法一樣，CoT 引導模型逐步分析，形成一個’思維軌跡’，然後給出一個生動的最終答案。谷歌和其他機構的研究表明，使用 CoT 提示的大型模型在多步驟推理任務中的表現明顯更好，為人工智慧的邏輯能力提供了強有力的支持。
第五顆龍珠：專家混合體 – 專業人士的集合
隨著模型參數數量的飆升，訓練和運營成本也是一個巨大的負擔。此時，第五顆龍珠——專家混合體 (MoE) 架構——應運而生。這種架構採用了’分而治之’的策略，訓練多個擅長處理某些特定任務的小型’專家網路’。當一個新的任務到來時，智慧的’門控網路’只會啟動必要的專家來維持高效運營。這樣，人工智慧模型就可以以可接受的成本實現巨大的規模和強大的性能。
第六顆龍珠：MCP – 一個通用工具包
為了將人工智慧塑造成一個真正的’演員’，它需要能夠呼叫工具並連接到外部世界。第六顆龍珠——模型上下文協定 (MCP)——提出了向人工智慧添加一個’工具包’的概念。本質上，這允許人工智慧通過標準化的介面呼叫外部工具，以實現更豐富的功能。這就像為聰明人配備了他們所需的所有工具，使他們能夠隨時查找資訊和執行任務。今天的智慧代理 (AIAgents) 就體現了這一點，因為人工智慧可以幫助完成諸如預訂餐廳、規劃旅行和資料分析等任務，這無疑是人工智慧進步的重要一步。
第七顆龍珠：VSI – 物理直覺大腦
為了融入人類社會，人工智慧還必須具備理解現實世界的能力。第七顆龍珠——視覺空間智慧 (VSI) 相關技術——旨在使人工智慧擁有一個理解物理定律的’直覺大腦’。簡單來說，VSI 允許人工智慧理解通過相機或感測器獲得的視覺資訊，從而提高其對物體之間關係的認知。這是實現自動駕駛、智慧機器人和虛擬現實等技術的基礎。毫無疑問，這是連接數位智慧和物理現實的重要橋樑。
召喚儀式
當這七顆’技術龍珠’匯聚在一起時，AGI 的輪廓開始變得清晰。想像一下，神經網路的仿生結構，來自向量資料庫的海量知識，Transformer 對資訊的理解，借助思維鏈進行的深入思考，通過混合專家架構實現的高效運營，然後結合 MCP 與外部工具互動，最後使用視覺空間智慧來理解物質世界。所有這些技術的融合將幫助我們走向 AGI 神龍的新時代。
神經網路的力量
複製人腦能力的探索促使了越來越複雜的神經網路的發展。這些網路由相互連接的節點或’神經元’組成，分層處理資訊，模仿生物神經元傳輸訊號的方式。這些網路的深度，即層數，是它們從資料中學習複雜模式和關係的關鍵因素。
深度學習是機器學習的一個子集，它利用深度神經網路，在包括圖像識別、自然語言處理和語音識別在內的各個領域取得了顯著的成功。例如，由深度學習驅動的圖像識別系統可以準確地識別照片中的物體和場景，而自然語言處理模型可以理解和生成類似人類的文本。
神經網路的成功取決於幾個關鍵因素，包括大型資料集的可用性、運算能力的進步和創新的優化演算法。海量的資料使網路能夠學習複雜的模式，而強大的運算基礎設施使它們能夠有效地處理資料。諸如隨機梯度下降法之類的優化演算法，可以微調網路參數，以最大程度地減少錯誤並提高效能。
向量資料庫的作用
隨著人工智慧系統變得越來越複雜，對高效知識儲存和檢索機制的需求變得至關重要。向量資料庫通過提供一種組織和訪問資訊的新方法來滿足這種需求。與依賴於基於關鍵字的搜尋的傳統資料庫不同，向量資料庫將資訊表示為數值向量，從而捕獲不同概念之間的語義含義和關係。
這種向量表示允許基於相似性的搜尋，系統可以檢索在概念上與查詢相關的資訊，即使不存在確切的關鍵字。例如，對’旅遊目的地’的搜尋可能會返回包括’度假勝地’、’旅遊景點’和’假日目的地’的結果，即使查詢中沒有明確使用這些特定術語。
向量資料庫在諸如推薦系統、內容檢索和問題解答之類的應用程式中特別有用。在推薦系統中，它們可以識別與用戶過去的偏好相似的項目，從而提供個性化的推薦。在內容檢索中，它們可以根據其語義內容顯示相關的文檔和文章。在問題解答中，它們可以理解問題的含義，並從知識庫中檢索最相關的答案。
Transformer 和注意力機制
理解和生成人類語言的能力是智慧的標誌。Transformer 是一種革命性的神經網路架構，它極大地推動了自然語言處理領域的發展。Transformer 的核心是注意力機制，它允許模型在處理一系列單詞時，專注於輸入中最相關的部分。
注意力機制使模型能夠捕獲單詞之間的遠程依賴關係，這對於理解句子的上下文和含義至關重要。例如，在處理句子’貓坐在墊子上’時，注意力機制可以幫助模型理解’貓’和’墊子’是相關的，即使它們被其他單詞分隔開。
Transformer 在包括機器翻譯、文本摘要和問題解答在內的各種自然語言處理任務中取得了最先進的成果。諸如 GPT（生成式預訓練 Transformer）和 BERT（來自 Transformer 的雙向編碼器表示）之類的模型，已經展示了生成連貫且在上下文中相關的文本的非凡能力。
思維鏈推理
儘管 Transformer 擅長理解和生成語言，但它們通常缺乏執行複雜推理任務的能力。思維鏈 (CoT) 推理是一種通過鼓勵大型語言模型將問題分解為更小、更易於管理的步驟來增強其推理能力的技術。
CoT 推理涉及提示模型明確顯示其推理過程，而不是僅僅提供最終答案。例如，當被問及一個數學問題時，可能會提示模型首先說明相關的公式，然後顯示應用這些公式所涉及的步驟，最後提供答案。
通過明確顯示其推理過程，該模型能夠更好地識別和糾正錯誤，從而獲得更準確和可靠的結果。CoT 推理已被證明可以提高大型語言模型在各種推理任務中的效能，包括算術推理、邏輯推理和常識推理。
專家混合體
隨著模型變得越來越大和越來越複雜，訓練和部署它們變得越來越具有挑戰性。專家混合體 (MoE) 是一種通過將大型模型劃分為多個較小的’專家’模型來解決這些挑戰的架構，每個模型都專門研究特定的任務或領域。
當呈現一個新的輸入時，一個’門控網路’會選擇最相關的專家來處理該輸入。這允許模型將其計算資源集中在輸入中最相關的部分，從而提高效率和效能。
MoE 架構已被證明可以擴展到具有數十億甚至數兆個參數的極大型模型。這些大型模型在各種任務中取得了最先進的成果，展現了分散式計算和專業化的力量。
模型上下文協定
為了真正將人工智慧整合到現實世界中，它需要能夠與外部工具和服務互動。模型上下文協定 (MCP) 是一個框架，使人工智慧模型能夠以標準化和受控的方式訪問和利用外部工具。
MCP 定義了一組協定和介面，允許人工智慧模型發現外部工具並與之互動。這使模型能夠執行各種任務，例如從網路訪問資訊、控制物理設備以及與其他軟體應用程式互動。
通過為人工智慧模型提供對外部工具的訪問權限，MCP 使它們能夠解決需要與現實世界互動的複雜問題。這為人工智慧在機器人技術、自動化和人機互動等領域開闢了新的可能性。
視覺空間智慧
理解物理世界是智慧的一個重要方面。視覺空間智慧 (VSI) 是一個致力於使人工智慧模型能夠感知、理解和推理世界的視覺和空間方面的領域。
VSI 涉及諸如物體識別、場景理解和空間推理之類的技術。物體識別允許人工智慧模型識別和分類圖像和影片中的物體。場景理解使它們能夠解釋物體之間的關係以及場景的整體上下文。空間推理允許他們推理物體的空間特性及其關係，例如它們的大小、形狀和位置。
VSI 對於自動駕駛、機器人技術和增強現實等應用程式至關重要。在自動駕駛中，它使車輛能夠感知和導航周圍環境。在機器人技術中，它允許機器人操縱物體並與其環境互動。在增強現實中，它使虛擬物體能夠無縫地整合到現實世界中。
這七項技術——神經網路、向量資料庫、Transformer、思維鏈推理、專家混合體、模型上下文協定和視覺空間智慧——的融合，代表了朝著實現人工通用智慧邁出的重要一步。儘管挑戰依然存在，但近年來取得的進展是不可否認的，使我們更接近一個人工智慧能夠真正以類似人類的方式理解、推理和與世界互動的未來。