在人工智能領域,評估基準是一個重要的工具,可以幫助我們理解人工智能的發展階段和預測未來趨勢。然而,目前對于人工智能的評估基準還比較混亂,缺乏統一的標準。為了解決這個問題,Google DeepMind團隊近期提出了一套分類方法,將通用人工智能(AGI)的進展分為六大階段。
這個團隊在2023年11月初發表了一篇名為“Levels of AGI:Operationalizing Progress on the Path to AGI”的論文。這篇論文的主要目的是發展出一套AGI進程評估法,就像自動駕駛等級分類一樣,并考慮效能與通用程度兩大面向。
根據Google DeepMind團隊的分類方法,AGI可分為六大階段。每個階段都有不同的任務范圍和特點,可以幫助我們更好地理解和評估人工智能的發展進程。
在第一階段,人工智能只能執行特定的任務,比如下棋和翻譯。這一階段的AI應用通常被稱為“弱人工智能”。
在第二階段,AI開始具備一些人類智慧的特征,例如能夠理解和生成自然語言文本。這一階段的AI應用包括聊天機器人和語音助手等。
在第三階段,AI開始具備跨領域的智能,能夠處理不同類型的問題。這一階段的AI應用包括一些智能家居系統和自動駕駛汽車等。
在第四階段,AI開始具備自我學習和自我進化的能力,可以快速適應新的環境和任務。這一階段的AI應用包括一些能夠自我學習和進化的機器人和軟件程序等。
在第五階段,AI開始具備感知和認知能力,能夠理解和模擬人類情感和意識。這一階段的AI應用包括一些能夠感知人類情感和意識的機器人和虛擬現實系統等。
在第六階段,AI達到了超人工智能的階段,其能力和智慧已經超越了人類。這一階段的AI應用包括一些能夠超越人類智慧和能力的機器人和軟件程序等。
Google DeepMind團隊認為,目前大多數LLM應用只能歸類到第一階段或第二階段,離達到超人工智能的階段還遠未到來。然而,隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展,AGI的發展可能會加速。在未來的發展中,我們需要更加注重人工智能的安全和倫理問題,確保人工智能的發展能夠為人類帶來更多的福利而不是危害。
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