AGI 定义之争：DeepMind vs OpenAI vs Anthropic

AGI 究竟该如何定义？

人工智能领域的专家们对「AGI」（通用人工智能）这个术语的定义争论不休，各执一词。

面对这种混乱局面，业界巨头们纷纷提出了自己的解决方案。

DeepMind的AGI分级：从"狭义"到"超级"

DeepMind提出了一个更为细致的AGI分级系统，将AGI划分为多个层次：

1. 狭义AI ：这是我们目前所处的阶段，AI只能在特定领域表现出色。

2. 多领域AI ：能够在多个不同领域展现专业水平的AI。

3. 专家级AGI ：在绝大多数领域都能达到人类专家水平的AI。

4. 通用AGI ：在所有领域都能与人类相媲美的AI。

5. 超级AGI ：超越人类能力的AI。

目前，我们正在朝着第三级「专家级AGI」迈进。这个分级系统为我们提供了一个更清晰的路线图，让我们能够更好地理解AI的发展进程。

OpenAI的五级分类：另一种视角

OpenAI也提出了自己的五级分类法：

1. 狭义AI

2. 通用AI能力

3. 人类水平AI

4. 变革性AI

5. AGI

这个分类系统与DeepMind的版本有异曲同工之妙，但更强调AI对人类社会的影响。

Anthropic的观点：AGI的多个维度

Anthropic则从多个维度来定义AGI，包括：

• 通用性

• 效率

• 自主性

• 社会影响

这种多维度的approach为我们提供了一个更全面的视角，让我们能够从不同角度评估AI系统的能力。

专家系统的未来：交叉与融合

有趣的是，当论及「这些专家系统开始重叠和相互作用会发生什么」时，业内人士似乎还没有一个明确的答案。

这个问题揭示了AI发展的一个重要方向： 不同AI系统之间的协作与融合 。

我们将可能会看到各种专业AI系统之间的深度交互，产生更强大、更全面的AI能力。这种交叉融合可能会带来意想不到的应用和突破，推动我们向真正的AGI迈进。

AGI：营销噱头还是真实目标？

Extropic的CEO Gill Verdon表示，AGI和超级智能更像是一个用来筹集资金的营销术语。

他指出， 当前的AI在理解物理系统等任务上仍然存在困难，更不用说设计病毒这样的复杂工作了 。

在讨论AGI时要保持冷静和理性，虽然AI正在飞速发展，但我们仍然需要谨慎评估其真实能力，而不是被夸大的宣传所迷惑。

无论如何，这些分级系统和多维度定义为我们提供了更精确的工具，帮助我们更好地理解和讨论AI的发展。它有助于澄清概念上的混淆，也为AI研究和应用指明了更清晰的方向。

你更倾向于哪种AGI分级系统呢？