AGI 形成机制探索

怼心

如题

是你的水瑶呀

探索AGI：迈向类人思考的智能新征程在人工智能的宏大版图中，实现AGI（人工通用智能），让机器像人类一样思考问题，是无数研究者梦寐以求的目标。
这一探索之旅，充满了挑战与创新，而将思考问题的元素进行单元化，成为了关键的第一步。当我们人类看见一辆汽车时，大脑会迅速识别出“汽车”这个概念；看到一段文字，也能理解其传达的含义。令人欣喜的是，当前的AI在这方面已经取得了显著进展，能够对各种元素进行有效识别和初步理解。比如图像识别技术，能精准判断出画面中的汽车；自然语言处理模型，也能解读大量文本的语义。
然而，AGI的追求远不止于此。仅仅识别元素还不够，更重要的是对这些元素进行重组。这正是人类思维的独特之处，也是AGI实现类人思考的核心所在。当我们遇到一个不认识的事物时，大脑会下意识地开启假设、替代和重组的思维模式。我们可能会假设它是某类已知的东西，比如假设它是一辆汽车，或者是一件其他熟悉的物品。这种把看到的一个元素进行替换的方式，与我们大脑中忘掉一部分东西，然后将忘掉的东西误以为是其他元素时的情形类似。在大脑的这种奇妙机制下，新的想象便会应运而生。历史上许多伟大的科学发现都源于这种看似“错误”的联想与替换。例如，凯库勒在梦中看到一条首尾相连的蛇，从而联想到苯的环状结构，这一突破性的发现彻底改变了有机化学的发展进程。其实，这就是大脑在潜意识中对已有元素进行了替换与重组，从而产生了全新的认知。对于AGI而言，要实现这种基于假设、替代和重组的思维过程，就需要构建庞大而精准的知识体系，并且具备强大的推理和创新能力。它需要从海量的数据中学习各种概念和模式，就像人类从生活经历中积累知识一样。然后，在面对新问题时，能够灵活运用这些知识，通过不断地尝试和探索，找到解决问题的最佳路径。
尽管目前距离真正的AGI还有很长的路要走，但这一将思考元素单元化，并进行重组的思路，为我们指明了前进的方向。随着技术的不断进步，或许在不久的将来，AGI将以类人思考的能力，为我们的生活和社会带来前所未有的变革。

跟你回家

神经网络、向量数据库等已提供了关联拓普性与泛化性，数据驱动的复杂神经网络例如深度强化学习、MCTS、RLHF等能让机器不断改进、积累方法论方法库，而程序都有替代和重组基础，即自带假设、替代和重组、联想能力等，AGI其实不远。

回眸〝醉倾城

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