通用人工智能 (AGI)

人工通用智能（AGI）是人工智能（AI）领域的一个理论概念。 人工智能（AI） 是人工智能（AI）中的一个理论概念，代表了一种机器，它有能力理解、学习和应用知识来完成人类所能完成的任何智力任务。 人类所能完成的任何智力任务。与当今流行的专业系统不同，AGI 拥有一定程度的认知灵活性 使其能够推理出不熟悉的问题，在不同领域中归纳经验，并在不需要特定编程的情况下自主运行。 自主运行，而无需为每一个新挑战重新编制特定程序。追求人类水平的智能 是许多领先研究实验室的终极目标，包括OpenAI和 Google DeepMind 等领先研究实验室的终极目标，并被视为技术发展的下一个重要前沿。 技术发展的下一个重要前沿。

AGI 与人工狭义智能（ANI）

要充分理解 AGI 的意义，就必须将其与我们目前使用的智能形式区分开来。 区别开来。

• 人工智能（ANI）： 也称为弱人工智能，包括所有现有的人工智能应用。这些系统的设计目的是 于特定任务。例如 Ultralytics YOLO11是一个 强大的 ANI 模型，针对 物体检测和 图像分割。它能以超人的速度执行这些视觉 它能以超人的速度完成这些视觉任务，但却缺乏撰写小说或驾驭复杂社交环境的能力。
• AGI（强人工智能）：AGI 系统不会局限于单一模式。它可以 知识从一个领域（如博弈论）转移到另一个领域（如经济建模），表现出真正的 迁移学习。这一概念与 这一概念与强人工智能密切相关。 强人工智能这一术语通常意味着机器拥有意识或知觉，这也是哲学争论的一个主题，涉及到诸如 "中国房间论证 "之类的思想实验。 中式房间论证

假设的现实世界应用

虽然人工智能尚未问世，但斯坦福大学 HAI和麻省理工学院 CSAIL 等机构的专家认为，人工智能的到来将彻底改变几乎所有的生活方式。 麻省理工学院 CSAIL等机构的专家们认为，AGI 的到来将彻底改变几乎所有行业。 行业。

1. 整体医学研究：AGI 可以整合基因组学、化学和病人病史等方面的知识。 的知识，独立发现复杂疾病的治疗方法。这将远远超越目前 人工智能在医疗领域的应用。 医疗保健领域的人工智能通常侧重于分析医学图像或预测特定患者的预后，而它将通过制定和测试全新的科学 假设。
2. 先进的自主系统：当前的机器人在非结构化环境的边缘情况下举步维艰。 AGI 可以推动下一代 人工智能，使机器能够在混乱的灾区导航，或以人类的常识和适应能力执行一般的家务劳动。 在混乱的灾区，或以人类的常识和适应能力完成一般的家务劳动、 这将对劳动力和物流产生重大影响。

技术挑战与道德考量

开发 AGI 需要克服巨大的技术障碍。这涉及到从深度学习（DL）的模式匹配 深度学习（DL）的模式匹配，进而开发出能够进行抽象 推理和长期规划的系统。这可能需要大量的计算资源，依赖于先进的 硬件，如 NVIDIA来训练大规模 基础模型。

此外，人工智能的潜在力量也提出了有关人工智能伦理的关键问题。 人工智能伦理。确保这些系统符合人类的 价值观是 Anthropic和 生命未来研究所等组织的首要关注点。其目标是创建 人工智能安全框架，以防止在系统变得更加自主时产生意想不到的后果。 随着系统变得更加自主。

下面的代码片段使用 ultralytics 一揽子计划该 模型只能detect 经过明确训练可以识别的对象（如COCO 数据集中的对象），这凸显了当前技术与人工智能所拥有的一般理解能力之间的差距。 目前的技术与人工智能所拥有的一般理解能力之间的差距。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model (ANI)
# This model is specialized for detecting specific object classes
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
# Unlike AGI, the model does not 'understand' the scene context
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

研究工作继续弥合人工智能和自动智能之间的差距，探索神经网络和 神经网络和 强化学习。对于那些对 对学术进展感兴趣的 人工智能促进协会（AAAI）会定期公布该领域的最新进展。 该领域的最新进展。您还可以探索当前的 生成式人工智能如何开始模仿一般推理的某些方面。 一般推理。