AGI 的核心特征与能力

通用人工智能的真正突破，不在于算力或数据规模，而在于能否像人类一样灵活思考、自主成长与跨界创新。

本节深入探讨通用人工智能（AGI）的核心特征，分析其与当前狭义 AI 的根本区别，以及 AGI 所需具备的关键能力。

AGI 的定义特征

通用人工智能应具备以下核心特征：

• 通用性：能够在多种不同领域执行智力任务，而非局限于特定领域
• 自主学习：能够从经验中学习，适应新环境和新任务
• 推理能力：具备逻辑推理、因果推理和抽象思维能力
• 元认知：能够自我反思、自我评估和自我改进

核心能力体系

感知与理解

• 多模态感知：整合视觉、听觉、语言等多种信息输入
• 语义理解：深入理解语言、文本和符号的含义
• 情境感知：理解当前环境和历史上下文

学习与适应

• 迁移学习：将知识从一个领域迁移到另一个领域
• 持续学习：能够在运行过程中不断学习和更新知识
• 少样本学习：通过少量示例快速掌握新概念

推理与决策

• 逻辑推理：进行演绎、归纳和类比推理
• 规划能力：制定长期计划和策略
• 伦理决策：在复杂情境中做出符合伦理的决策

与狭义 AI 的区别

AGI 能力评估框架

• 通用智力测试：类似人类的智力测验，但适用于 AI
• 跨领域迁移测试：评估知识迁移能力
• 持续学习评估：测试长期学习和记忆保持能力
• 创造力测量：评估创新和创造性问题解决能力