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人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构无法为通用人工智能奠定良好基础
通用人工智能是指，某一天，人工智能 (AI) 的发展将产生一个假想的智能体，它将远远超越人类最聪明、最有天赋的头脑。这个想法自人工智能早期发展以来就一直存在。从那时起，关于这种人工智能如何对待人类的情景就成为了许多虚构和研究作品的主题。本文分析了人工智能发展的现状，以及当前的人工智能竞赛如何随着令人印象深刻的新人工智能方法（可以欺骗人类，在我们仅仅十年前认为人工智能不可能解决的任务上超越人类，并颠覆就业市场）的快速发布引发了人们对通用人工智能 (AGI) 可能比我们想象的更快到来的担忧。特别是，我们专注于现代人工智能的 3 个特定家族，以发展这样一种观点：深度神经网络是目前几乎所有人工智能方法的支柱，但由于其存在许多局限性，它不适合任何 AGI 的出现，因此，最近人工智能竞赛带来的任何威胁都不在于 AGI，而在于我们当前模型和算法的局限性、用途和缺乏监管。
![arXiv:2112.15422v1 [cs.AI] 2021 年 11 月 25 日](/simg/9\944ac25ddea48b6e4402cdc063b0cba3869af3b5.png)
arXiv:2112.15422v1 [cs.AI] 2021 年 11 月 25 日
最近，Silver 等人。[65] 认为奖励最大化的概念足以支撑所有智能。具体来说，他们提出了奖励就足够了的假设，即“智能及其相关能力可以理解为通过代理在其环境中行动来最大化奖励”，并主张奖励最大化是创造通用人工智能 (AGI) 的途径。虽然其他人批评了这一假设和随后的说法 [44,54,60,64]，但在这里我们提出这样的论点：Silver 等人。在关注标量奖励最大化方面犯了错误。考虑多个相互冲突的目标的能力是自然智能和人工智能的一个关键方面，并且不一定会通过最大化标量奖励而出现或充分解决。此外，即使最大化标量奖励足以支持 AGI 的出现，我们认为这种方法是不可取的，因为它大大增加了部署该 AGI 导致不良后果的可能性。因此，我们主张更合适的智能模型应该通过使用矢量值奖励明确考虑多个目标。
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通用人工智能与知识产权
摘要：本文探讨了通用人工智能（AGI）发展的瓶颈问题，提出了通用人工智能的数据瓶颈假说和社会瓶颈假说。本文以秘密拉面问题（SRP）为例，阐述了数据瓶颈假说。为了解决通用人工智能的数据瓶颈问题，本文提出了数据收入（DI）的概念，并结合之前提出的知识产权通用监督数据库（GSDIP）。此外，本文还提出了合作收入（CI）的概念来解决通用人工智能的社会瓶颈问题。本文考虑了基本收入（BI）、合作收入（CI）和数据收入（DI）来缓解通用人工智能发展的瓶颈问题。
通用人工智能：概念、最新进展以及……
自从 60 年前 AI 学科成立以来，它已经产生了许多有趣的技术和理论成果。然而，事实证明它在实现该领域的一些原始核心目标方面相对不成功，例如创建具有通用智能的系统，而不是专门的能力和在狭义任务上的表现。随后出现了一个广泛的研究人员社区，专注于创造和研究具有更广泛（例如人类水平）范围和泛化能力的合成智能。本文调查了这个多元化的社区及其进展。回顾了定义人工智能 (AGI) 概念的方法，包括数学形式主义和更多工程或生物学启发的观点。回顾了 AGI 系统的设计范围，包括具有符号、突现、混合和普遍特征的系统。考虑了通用智能的一般理论的前景。对通用智能的指标进行了评估，得出的结论是，尽管评估人类水平 AGI 成就的指标可能相对简单（例如图灵测试，或可以从小学或大学毕业的机器人），但评估部分进步的指标仍然存在更多争议和问题。
引用：Toktam Mohammadi Rana1和Bahman Zohuri（2023）未来的美丽：人工通用智能驱动的纳米技术和量子计算
摘要医学美学领域是技术革命的风口浪尖，该风格旨在利用人工通用智能（AGI），纳米技术和量子计算的潜力。本文探讨了医学美学领域中Agi驱动的个性化治疗计划，纳米级干预和量子动力计算能力的变革性影响。虽然有望出色的精确性和效率，但这些技术的整合提出了重要的道德和监管问题。在我们通过尖端技术的融合来重新定义美容和医疗保健的旅程时，创新和负责任的部署之间取得了平衡至关重要。
深度学习和通用人工智能
摘要 — 近年来，使用神经网络架构的深度学习，即深度神经网络，一直处于计算机科学研究的前沿。它甚至在某些问题上取得了超越人类的表现，例如在计算机视觉、游戏和生物学领域，因此创造了“深度学习革命”一词。深度学习无可争议的成功和快速发展表明，未来它可能成为人工智能 (AGI) 的推动者。在本文中，我们批判性地看待这一说法，并展示了五个主要原因，说明为什么深度神经网络目前还不能成为实现 AGI 的首选技术。索引词 — 深度学习、深度神经网络、人工智能、人工智能、机器学习
