ChatGPT 只算 L1 阶段，谷歌提出 AGI 完整路线图

来源：量子位

图片来源：由无界 AI生成

AGI应该如何发展、最终呈什么样子？

现在，业内第一个标准率先发布：

AGI分级框架，来自谷歌DeepMind。

该框架认为，发展AGI必须遵循6个基本原则：

在此原则之上，AGI将呈现6大发展阶段，每个阶段都有对应的深度（性能）和广度（通用性）指标。

我们当前的AI产品走到哪一阶段了？这里也有答案。

详细来看。

6项基本原则

什么是AGI？

对于这个问题，许多科学家、研究机构都给出了自己的理解。

比如图灵提出的图灵测试认为机器是否能“思考”就是一个衡量指标；强人工智能的概念提出者则认为，AGI是一个拥有意识的系统；还有人说AGI一定是能在复杂性和速度上与人脑一样甚至超越人脑……

谷歌认为，这些定义都不全面。

像图灵测试，一些LLM已经可以通过，但我们能称那些模型为AGI吗？

像类人脑说法，Transformer架构的成功就已表明，严格基于大脑的思考过程对于AGI来说并不是必须的。

通过分析这些定义（一共9种，详情可翻阅原文）的优缺点，谷歌重新理出了6项基本原则：

一、关注能力，而非过程。

这可以帮助我们去除一些不一定是实现AGI的必备要求：

比如AGI不一定要用类似人类的方式思考或理解，也不意味着系统必须具有主观意识等能力（主要是这种能力无法也通过固定的方法去测量）。

二、注重通用性和技能水平。

目前所有的AGI定义都强调了通用性，这一点不必多说。但谷歌强调，性能也是AGI的关键组成部分（也就是可以达到人类的几分水平）。在后面的具体阶段制定中，主要也是根据这俩指标进行分类的。

三、专注于认知和元认知任务。

前者目前基本为共识，即AGI可以执行各种非体力任务。不过谷歌在此强调，AI系统执行物理任务的能力也需要加强，因为它对于认知能力是有推动作用的。

此外，元认知能力，如学习新任务或知道何时向人类寻求帮助，是系统走向通用性的关键先决条件。

四、关注最高潜力，而非实际落地水平

证明一个系统可以在给定的标准上完成任务，就足以宣布该系统为AGI，我们不要求一定得在开放世界中完全部署出水平相同的系统。

因为，这可能会面临一些非技术阻碍，比如法律和社会考虑、潜在道德问题。

五、注重生态有效性。

所谓生态有效性，谷歌指的是选择真正有用的现实任务去benchmark系统的进步，这些任务不仅包括经济价值也包括社会和艺术价值，要避开那些容易自动匹配和量化的传统AI指标。

六、关注整条AGI之路的发展，而非单一的终点。

这也是为什么谷歌要制定我们接下来将要看到的6个发展阶段。

6大必经阶段

AGI之路的6个阶段由深度指标（即技能水平，与人类相比）和广度指标（通用性）进行划分。

第零阶段为“No AI”，计算软件、编译器等属于该范畴，在通用性上只能执行human-in-the-loop任务。

第一阶段为“涌现级”（Emerging），技能相当于或略比没有相关技能的人类要强。

ChatGPT、Bard和Llama 2等大模型就属于该阶段，并且已经满足了该阶段要达到的通用性。

第二阶段可理解为“刚刚合格级”（Competent），可以达到正常成年人50%的水平。

像语音助手Sir、能在短文写作/简单编码等任务中达到SOTA水平的大模型都属于这一阶段。

不过，它们都只是在技能指标上合格了，通用性还够不上，也没有其它能够达到这一阶段通用性水平的AI产品。

第三阶段为“专家级”（Expert），可达到正常成年人90%的水平。

谷歌认为，拼写和语法检查器如Grammarly、图像生成模型Imagen等可以划为该阶段，主要也是在技能水平上达标了，通用性还不够。

第四阶段为“大师级”（Virtuoso），可达到正常人类99%的水平。

深蓝、AlphaGo等都属于。同样，还没有哪个AI产品可以达到属于这一级别的通用能力。

最后一阶段为“超人级”（Superhuman），在技能指标上，已经可以超越顶尖科学家的AlphaFold、AlphaZero也可划入该阶段。

毫无疑问，具备超人智能级通用性的AI还没诞生。