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通用人工智能权威发布_ai人工智能网站免费版(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

通用人工智能

微软154页GPT-4研报：AI新里程碑最近，一篇关于GPT-4的154页研报在科技界引起了轰动，名为《通用人工智能的火花：GPT-4的早期实验》。这篇论文的作者是微软机器学习基础组的研究经理Sebastien Bubeck，他在推特上引发了广泛的讨论。在这篇论文中，研究人员指出，GPT-4不仅擅长语言处理，还能解决数学、编程、视觉、医学、法律和心理学等领域的新颖和困难任务，而且不需要任何特殊的提示。他们在论文摘要中写道：“GPT-4的表现非常接近人类水平，甚至在很多任务中超过了之前的模型，如ChatGPT。考虑到GPT-4功能的广度和深度，我们认为它可以被视为人工通用智能(AGI)系统的早期版本。” 尽管GPT-4在许多领域表现出色，但它仍然存在一些限制和偏见，例如在文字生成、算术和推理问题的规划等方面。文章指出，GPT-4是通向AGI的重要一步，但要发展出更全面、更深入的AGI版本，还需要进一步的研究。因此，GPT-4距离理想中的AGI还有很长的路要走。总的来说，这篇研报为我们展示了GPT-4在各个领域的能力，同时也指出了它目前存在的局限性。对于那些关注人工智能发展的人来说，这无疑是一个值得深入研究的领域。

博学通用人工智能与超级人工智能图片图片来自网络。四年前，博学通用人工智能（artificial general intelligence - A.G.I.）在很大程度上仍处于科幻小说领域。现在，它正快速成为非虚构作品。超级人工智能（A.S.I. — artificial super intelligence）有朝一日也可能成真。超级人工智能意味着机器将拥有与任何领域中最聪明的人类一样好的智力，但由于其跨越多个领域整合学习能力，它很可能会变成比任何普通的医生、律师或计算机程序员都更好。超级人工智能是一种计算机大脑，它可以超越任何人类在任何领域内所能做的一切，然后，凭借其博学能力，它可以产生远远超出人类所能做的或所能想象的任何事情的洞见。它甚至可能发明出我们不理解的它自己的语言。我们如何适应通用人工智能并不是2024年总统竞选的一部分。预计这将成为2028年大选的中心主题。从现在到那时，评判世界上的每一位领导人，尤其是美、中这两个人工智能超级大国的领导人，标准都将是看他们如何在即将到来的人工智能风暴中让自己的国家得到最好的东西并缓冲掉最坏的东西。根据谷歌“渊博大脑”（DeepMind）项目会议上领先的人工智能科学家们和诺贝尔奖获得者们所述的人工智能如何正在推动且已经推动了在科学发现中的突破，通用人工智能很可能在未来三到五年内实现。两位“渊博大脑”项目的科学家刚刚因他们的人工智能阿尔法折叠系统获得了诺贝尔化学奖，该系统可以预测蛋白质的结构，并且已经被世界各地的科学家用来发明药物和材料。现在，“渊博大脑”项目正在研究“图表投射”人工智能系统，它可以在不到一分钟的时间内产生惊人精确的10天的天气预报；还在研究“小地精”，它已经发现了大约220万种新的无机晶体，这些晶体在制造一切（从计算机芯片到到太阳能组件的电池）中，可能有用。这些都只是冰山的一角。它将改变或挑战几乎所有的工作。在特拉维夫的初创公司“学员机器人”的实验室，可以看到一个和人一样高的人形机器人的演示，该机器人由传感器和人工智能驱动，具有类似人类的手部灵巧性、语音和感知能力，正如其网站所说，“面对不同的环境和任务，它可以通过自然的人机交互进行定制和调整。” 如果这些人工智能的能力落入坏人之手，或者被那些现有的政权以错误的方式使用，我们可能将不得不处理那些可能的灭绝文明的事件。这就是为什么我们需要现在就讨论那些人工智能控制的系统。

通用人工智能：未来生活的超级助手嘿，朋友们！今天咱们来聊聊一个超级酷的科技话题——通用人工智能（AGI）。你知道吗？这个看似遥不可及的技术，其实已经悄然改变了我们的生活方式，甚至可以说是人类未来的“新宠”哦！经济领域的“新引擎”𐟚€ 想象一下，传统的制造业。以前，工人们得盯着生产线，检测每一个产品的瑕疵，既累又容易出错。现在呢？有了AGI，这些繁琐的工作都可以交给智能设备来完成，精准又快速，次品率直线下降，产能还蹭蹭往上涨！金融领域也是一样，分析师们不再需要苦算海量数据，AGI可以瞬间处理复杂信息，挖掘潜在风险与机遇，还能创新金融产品与服务模式，带动整个产业华丽升级。提升生活品质✨ 医疗保健方面，AGI简直是“白衣天使”的得力助手。影像诊断时，它能快速扫描片子，揪出细微病灶，比人眼还敏锐；辅助医生定制治疗计划，依据患者基因、病史、生活习惯“量体裁衣”。药物研发环节，模拟药物分子作用，大大缩短研发周期，让救命药更快问世。偏远地区医疗资源匮乏？别怕，远程智能医疗系统带着AGI来“送医上门”啦！再看教育领域，AGI化身专属“智能私教”，根据每个孩子学习进度、性格特点推送课程、规划学习路径，让学习不再“千篇一律”，弱势群体也能享受优质教育，教育公平不再是梦呀。优化决策智慧𐟧 在这个信息爆炸时代，数据多到像满天繁星，让人眼花缭乱。通用人工智能就像拥有超强“吸星大法”，飞速抓取、剖析海量资讯。不管是政府制定城市发展规划，还是企业洞察市场风向，都能依靠AGI挖出“真金白银”般有价值的数据洞察，模拟不同决策场景后果，帮我们告别“拍脑袋”决策，做出超有远见、科学合理的抉择，引领社会稳步迈向更优未来。守护地球家园𐟌 环境问题日益紧迫，通用人工智能可是“环保卫士”的好帮手！监测大气污染，它能联动无数传感器，精准定位污染源，分析污染物扩散路径；评估水资源健康，预测旱涝灾害，助力提前布局防灾减灾措施。有它参与，环保政策不再“盲人摸象”，而是精准出击，守护绿水青山，为地球可持续发展筑牢防线。总的来说，通用人工智能不仅是科技的进步，更是人类未来的希望。它将在各个领域带来革命性的变化，让我们的生活更加便捷、高效、美好！𐟌Ÿ

Google新框架：GPT-4在哪？最近读了Google Deepmind的新论文《Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI》，真是让人眼前一亮。论文里，他们提出了一套评估通用人工智能（AGI）进展的新框架，真是个大工程啊！首先，他们定义了AGI的六大关键原则：能力至上：不是看你怎么做的，而是看你能不能做到。通用性与性能：既要全能，又要高效。认知与元认知任务：不仅要能做事，还要能思考怎么做。潜力与实际应用：关注潜力，而不是眼前的应用。实际适用性：能不能在实际生活中用起来？旅程与终点：重视的是通往AGI的过程，而不是某个特定的终点。然后，他们把AGI从“性能”和“通用性”两个维度分成了六个层级，每个层级都像是通向AGI的一个阶段： Level 0: 无AI（No AI） Level 1: 涌现（Emerging） Level 2: 胜任（Competent） Level 3: 专家（Expert） Level 4: 大师（Virtuoso） Level 5: 超人类（Superhuman）遗憾的是，目前最先进的GPT-4才刚刚到Level 1，也就是“涌现”的阶段。虽然它在某些任务上表现不错，但离真正的通用人工智能还有很长的路要走。这个框架不仅为我们提供了一个评估AI进展的新视角，也让我们对未来充满了期待。希望有一天，我们能看到GPT-4或者其他AI系统真正达到超人类的水平，那将是人类智慧的巨大飞跃！𐟚€

通用人工智能来了吗？「通用人工智能」「人工智能」CIO时代网的微博视频

AI等概念大不同！你知多少？ 𐟤– 人工智能（AI）： AI 其实就是一堆技术的集合，目的是让电脑变得像人一样聪明。它能做很多事情，比如感知、推理、学习和解决问题。从简单的数据分析到复杂的决策，AI 都能搞定。像 Google 的搜索引擎、苹果的 Siri 助手，还有 Netflix 的个性化推荐系统，这些都是 AI 的典型应用。虽然它们在各自领域表现超群，但目前的人工智能系统通常只能在特定任务上表现出色，超出这个范围就不太行了。 𐟌Ÿ 举个例子：你在某个平台上搜美食食谱，AI 会根据你的搜索历史和喜好，推荐你可能会感兴趣的美食。这就是基于用户行为和数据的智能内容推荐。 𐟧 通用人工智能（AGI）： AGI 是 AI 的高级版，目标是创造一种具备跨领域适应力的智能体。这种智能体可以在不同的任务和环境中学习和理解，不需要为每个新任务重新编程。AGI 的转移学习能力——即在一个任务中习得的知识和技能能应用到全新的、不相关的任务中——非常像人类的学习方式。虽然目前我们还没实现真正的通用人工智能，但它代表了技术发展的终极目标。 𐟌Ÿ 想象一下：一个家庭机器人不仅能打扫卫生，还能根据户主的饮食习惯和健康指标编制合理的膳食计划，同时管理用户的日程安排和财务。这样的机器人就具备通用人工智能的特质，能在多个任务和领域中灵活运用其广泛的智能。 𐟎蠤𚺥𗥦™𚨃𝧔Ÿ成内容（AIGC）： AIGC 是利用 AI 算法自动创作文本、图像、音乐等各类内容的技术。通过学习大规模的数据集，AI 能够模仿人类的思维过程并生成具有创造性和原创性的新内容，展现了 AI 在创造力方面的巨大潜力。 𐟌Ÿ 实际场景：新闻机构采用 AI 辅助写作工具，如 ChatGPT，来自动生成体育赛事报道。编辑只需输入比赛的基本信息和结果，AI 便能结合比赛的亮点和统计数据编写出生动、详尽的报道，极大地提升了生产内容的效率。 [学生党R] 总结： AI 是强化机器特定智能的技术，使其能在专业领域处理复杂的信息和执行任务。 AGI 是 AI 发展的高级阶段，不仅能跨学科工作，而且能全面模拟人的智慧，具备自学习和自我进化的能力。 AIGC 是 AI 向创新内容制作的延伸，利用先进的算法生成新颖、高质量的内容。

【「我国加快推进算力技术标准化建设」】「大模型超话」近年来大模型等通用人工智能正在引领全球新一轮产业变革，加速智能时代到来，算力越来越成为重塑人类社会生产生活方式的关键基础底座。在近日于上海举行的2024年国际算力标准与应用研讨会上，专家表示，标准是算力技术创新成果的转化，更是筑牢算力产业生态的关键途径。在稳住算力产业“硬实力”的同时，更要深耕算力产业“软实力”，未来应继续坚持技术创新驱动，发挥标准引领支撑作用，共同构建开放、协同、创新的算力产业新生态。我国加快推进算力技术标准化建设

2024通义品牌视觉升级，AI新风潮来袭在人工智能科技的飞速发展中，阿里云智能设计部与通义实验室携手合作，对通义品牌进行了深入的探索和创新性的视觉升级。这次视觉系统升级不仅是对通用人工智能精神的创新解读和生动呈现，更是对未来品牌愿景的有力彰显和坚定践行。𐟌Ÿ 这次升级过程中，设计团队不仅深入挖掘了通义品牌的内涵，还结合了前瞻性的设计理念，旨在为品牌注入新的活力和个性。通过精心设计的logo、VI系统以及品牌视觉元素，通义品牌在视觉上得到了全新的提升，展现了独特的科技感和未来感。𐟌 这次视觉升级不仅提升了品牌的辨识度，还进一步强化了品牌的科技形象，使其在众多竞争者中脱颖而出。通义品牌的全新视觉系统无疑将成为其未来发展的重要推动力。𐟚€

东南大学交通学院科研团队招募新成员啦！嘿，大家好！我是来自东南大学交通学院的蒲自源教授，今天我要给大家介绍一下我们课题组正在招募的博士、博士后和科研助理。如果你对智能驾驶、交通感知和高效计算感兴趣，那就不要错过这个机会哦！导师简介 𐟚—𐟒芊我本人是东南大学的博士，还在美国华盛顿大学攻读过硕士和博士，归国前在澳大利亚蒙纳士大学任助理教授。我的主要研究方向包括可信交通感知与高效计算、智能驾驶通用人工智能等。我主持了多项国家级和省部级科研项目，研发的分布式智能交通感知技术与装备已经在国内外多个地区应用示范。我在权威期刊上发表了50多篇SCI论文，还担任了IEEE T-ITS的副主编，TRR的执行编委等学术职务。指导的学生也多次在国际竞赛中获奖，真是让人骄傲！团队简介 𐟑劊我们的课题组成立于2023年4月，现有近20名科研人员，成员背景包括交通、自动化、计算机等多个交叉学科。课题组成立以来，已经成功申请了多项国家级和省部级科研项目，发表了多篇顶级期刊论文。我们还配备了充足的办公和实验空间，建有城市开放道路车路协同感知测试场等实验和测试环境，软硬件研发设备一应俱全。招生计划 𐟓š 我们计划在交通学院和网络空间安全学院招收2-3名博士研究生，同时招收“至善博士后”、全职博士后和科研助理若干名。欢迎具有交通工程、车辆工程、计算机、自动化、电子、信息、数学、统计等相关学科背景的申请人踊跃报名！研究方向 𐟌Ÿ 我们的研究方向主要包括可信感知与高效计算、智能驾驶虚实交互仿真测试以及通用人工智能理论方法研究。我们希望通过这些研究，为智能驾驶和交通感知领域做出更多贡献。如果你对以上方向感兴趣，欢迎加入我们的团队！期待你的加入！ 𐟚€

𐟤–2024年，人工智能（AI）的发展确实可能会更接近人类水平的通用人工智能（AGI）。但是值得注意的是，AGI是一个相当大的挑战，而且有很多未知的难题需要解决。「数字经济」「数字化转型」「数字化」「AI」「人工智能」

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