通用人工智能（AGI）的定义与特性

"通用人工智能（AGI）的定义与特性"

1. 背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是现代科技发展的重要组成部分。自20世纪50年代诞生以来，人工智能理论和技术不断发展壮大。传统的人工智能系统专注于解决特定领域的问题,其表现出的"智能"只是针对某个狭窄的领域。

1.2 通用人工智能的提出

随着人工智能技术的不断进步,人们对AI能力的期望也与日俱增。传统人工智能系统无法满足人们对通用智能的需求,这促使了"通用人工智能"(Artificial General Intelligence, AGI)这一概念的提出。

1.3 通用人工智能的定义

通用人工智能是指能够像人类一样表现出通用的理解、学习和推理能力的智能系统。一个真正的AGI系统应该能够独立获取知识,灵活应对各种复杂任务,进行创造性思维,并展现出人类所具备的通用智能。

2. 核心概念与联系

2.1 智能和智能系统

智能是指解决问题的能力,包括认知、推理、规划、学习等多种认知过程。智能系统是指具备智能的系统,通常是由硬件和软件组成的复杂系统。

2.2 狭隘人工智能和通用人工智能

狭隘人工智能(Narrow AI)专注于解决特定领域的问题,如国际象棋、语音识别等,但无法推广到其他领域。通用人工智能则追求解决任意复杂问题的通用能力。

2.3 认知架构与系统控制

AGI系统通常需要一个认知架构作为底层基础,用于感知、学习、推理、决策和控制。系统控制则负责协调各个子系统之间的交互和资源利用。

2.4 前馈和反馈

前馈控制是基于当前状态预测和规划未来行为,而反馈控制则根据实际输出与预期输出的差异进行校正。AGI系统需要两种控制模式的有效结合。

3. 核心算法原理和数学模型

3.1 机器学习

机器学习是AGI系统获取知识和技能的关键途径。常用算法包括监督学习、非监督学习、强化学习等。

3.1.1 监督学习

监督学习是从标注好的训练数据中学习一个映射函数的过程,例如分类和回归任务。常用算法有支持向量机、决策树、神经网络等。

给定一个数据集 $\mathcal{D}={(x_i, y_i)}_{i=1}^{N}$,其中 $x_i$ 为输入, $y_i$ 为标签。监督学习的目标是找到一个函数 $f: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$,使得对新输入 $x$,函数 $f(x)$ 能很好地预测