金色百科 | 通用人工智慧真的能像人類一樣思考嗎？

作者：Jules Winnfield，CoinTelegraph；編譯：五銖，比特鏈視界

一、什麼是 AGI？

當人與機器之間的界限變得模糊時，我們便看到了通用人工智慧 (AGI)。與狹義人工智慧 (ANI)（利用人工智慧解決單個問題）不同，AGI 指的是能夠以與人類認知難以區分的方式理解、學習和應用知識的人工智慧。

AGI 仍處於理論階段，但人工智慧能夠全面取代人類輸入和判斷的前景自然吸引了人們的廣泛關注，研究人員、技術專家和學者都在努力將 AGI 的概念變為現實。

目前，另一項主流研究則試圖探索在日益受人工智慧影響的世界中，AGI 與 ANI 的可行性及其影響。

事實上，雖然 ANI 已經改變了各行各業，但 AGI 的潛力遠不止於此。想像一下，一個機器不僅可以協助人類完成任務，還能主動理解特定任務背後的驅動因素，預測結果，並自主創建創新解決方案以實現最佳結果的世界。這種範式轉變可能會徹底改變醫療保健、教育、交通運輸以及無數其他領域。

二、AGI為何如此強大？

與 ANI 不同，AGI 並不局限於在有限領域內執行預先編程的任務或預先定義的響應。相反，它擁有在各種情境中生成和應用知識的潛力。

想像一下一輛由 AGI 驅動的自動駕駛汽車。它不僅可以從火車站接乘客，還可以通過定製建議，例如在火車站停靠、選擇觀光路線或導航陌生道路，從而個性化您的旅程，最終到達目的地。而且，由於 AGI 是一臺機器，它不會感到疲勞，並且能夠以指數級的速度持續學習和改進。

Vitalik Buterin 對 AGI 給出了如下定義，他強調了 AGI 的巨大潛力：

該示例突出了 AGI 的一些有趣特性，其中包括：

• 學習能力： AGI 可以從經驗中學習，並隨著時間的推移不斷提升其性能，而無需人類程式設計師進行額外的數據集訓練。這種學習不僅限於特定任務，而是涵蓋了廣泛的活動。

• 解決問題的能力： AGI 可以像人類一樣運用邏輯推理來解決複雜問題。這包括考慮非傳統變量，例如情感影響，從而可以揭示更廣泛的潛在結果。

• 適應性： AGI 無需明確編程即可適應新的情況和環境，這意味著它可以在動態和不可預測的環境中蓬勃發展。

• 理解和解釋： AGI 能夠理解自然語言、抽象概念和情感細微差別，從而實現複雜的人機互動。

三、AGI 的追求：截至 2025 年 4 月它將處於什麼位置？

AGI 目前是科幻版的 AI。然而，儘管 AGI 仍處於理論階段，但其巨大的潛力使其成為科幻版的人工智慧。

雖然現有的模型（例如 ChatGPT）正在不斷發展和改進，但將 AGI 變為現實的旅程仍需要克服重大的技術挑戰，例如：

• 定義技術棧： 通用人工智慧 (AGI) 的純粹假設性質使其難以（甚至完全不可能）確定實際實施所需的技術棧的確切性質。

• 神經網絡： 深度學習的進步推動了這一領域的發展，但 AGI 還需要專門的神經網絡來模擬人腦結構來處理信息，並引入情感和細微差別。

• 自然語言處理 (NLP)： NLP 領域需要取得重大進展，使機器能夠更好地理解和生成人類語言，並融入細微差別、情感和複雜性。這包括對語言語法、語義和上下文進行更複雜的分析，而這在利用 NLP 的傳統機器學習模型中仍在不斷發展。

• 強化學習： 使用基於獎勵的機制來訓練機器進行決策，將使 AGI 能夠通過反覆試驗學習最佳行為。

儘管取得了進步，但創造能夠真正像人類一樣思考的 AGI 仍然是一個難以實現的目標。

四、AGI 能像人類一樣思考嗎？

通用人工智慧能否像人類一樣思考，這一問題深入探究了人類認知的核心。人類思維的特點是意識、情感深度、創造力和主觀性。雖然通用人工智慧可以模擬人類思維的某些方面，但複製人類認知的全部範圍是一項艱巨的挑戰。

人類認知的幾個維度尤其難以模仿：

• 意識與自我認知： 人類思維的顯著特徵之一是意識，即對自身及其周圍環境的認知。通用人工智慧（AGI）無論多麼複雜，都缺乏人類內在的內省能力。AGI 依靠一套底層算法和複雜的學習模式運行，缺乏主觀性或真正的情感。

• 情商： 人類體驗著各種各樣的情感，這些情感會影響他們的決策、行為和互動。雖然 AGI 可以通過訓練來識別和回應這些情感，但缺乏真正的情感體驗意味著它無法完全複製這些情感。人類的情商包含同理心、同情心和道德考量，這些元素很難被機器編碼。

• 創造力與創新： 創造力涉及產生新穎的想法和解決方案，通常通過直覺的飛躍和富有想像力的思考來實現。AGI 可以通過以新的方式組合現有知識來模仿創造力，但它缺乏驅動人類創新的內在動力和主觀洞察力。真正的創造力源於情感體驗、個人反思和文化背景，而 AGI 無法真實地複製這些。

五、AGI 的主要優勢

通用人工智慧的試金石在於它能否全面複製人類的體驗。一旦實現，其潛在效益將無比巨大，並將惠及各行各業，影響日常生活的方方面面。

儘管通用人工智慧存在局限性，但它正日益被視為各行各業的積極力量，包括：

• 醫療保健： AGI 可以利用海量基礎訓練數據，協助診斷疾病、制定個性化治療方案並預測個性化健康結果。

• 教育： AGI 可以提供定製化的學習體驗、輔導和學術研究支持。AGI 可以適應個人學習風格和學習進度，從而提升教育成果。

• 經濟學： AGI 可以優化金融模型、預測市場趨勢並提高生產力。它可以分析經濟數據，預測市場趨勢並指導投資決策。

• 環境科學： AGI 可以分析氣候數據、模擬生態影響並提出可持續的解決方案。

此外，AGI 的潛力還延伸到交通、通信和娛樂等領域，為創新提供了新的前沿。

六、倫理和社會考慮

AGI 的興起引發了重大的倫理和社會問題。

AGI 雖然功能強大，但其安全使用仍需謹慎考量，這促使一些非營利性協會的成立，例如下圖所示的 AGI 協會。

從根本上來說，解決以下問題至關重要：

• 安全： 確保通用人工智慧 (AGI) 在安全可控的參數範圍內運行，以防止出現意外後果。這包括進行嚴格的測試，並引入監管框架來監督 AGI 的部署。

• 隱私： 保護個人數據不被 AGI 系統濫用。由於 AGI 可以處理海量數據，因此保護隱私至關重要。

• 偏見與公平： 防止歧視性做法，並確保公平地獲得 AGI 福利。開發者必須確保 AGI 系統不存在可能導致不公平待遇的偏見。

• 就業： 應對 AGI 對就業流失和勞動力動態的影響。隨著 AGI 實現任務自動化，有必要考慮其對就業的影響，並為受影響的勞動者提供支持。

AGI 融入社會需要深思熟慮的治理方式，確保其服務於公共利益並尊重社會價值觀。

七、區塊鏈可以為 AGI 提供動力嗎？

通用人工智慧 (AGI) 可以創造出像人類一樣聰明的計算機，徹底改變加密貨幣交易或市場分析等領域。但 AGI 需要信任和公平才能惠及所有人。比特幣和以太坊背後的技術——區塊鏈，提供了一種安全透明的方式來實現這一點。

以下是區塊鏈如何利用受加密貨幣啟發的解決方案來增強 AGI 性能：

• 清晰的訓練記錄： 區塊鏈的工作原理類似於比特幣的開放交易日誌，記錄用於訓練通用人工智慧 (AGI) 的每一條數據（例如，加密貨幣交易模式）。這有助於確保系統公平公正，不存在任何隱藏的偏見。

• 共享決策： 與以太坊的智能合約類似，區塊鏈將允許開發者、交易者和用戶對 AGI 規則進行投票，確保沒有任何一家公司能夠控制它。

• 安全的數據共享： 就像加密錢包保護資金一樣，區塊鏈可以保護敏感數據免受加密貨幣交易所的侵害，從而實現 AGI 訓練的安全共享，避免數據洩露。

• 公平獎勵： 構建公正的 AGI（例如準確的交易預測器）的開發者可以獲得數字代幣，就像加密貨幣挖礦獎勵一樣，從而鼓勵道德工作。

然而，區塊鏈速度慢、加密交易延遲以及存儲容量有限等持續存在的挑戰，可能會使通用人工智慧 (AGI) 難以快速處理數據或處理大型數據集。

為了使區塊鏈能夠為通用人工智慧 (AGI) 做好準備，研究人員已在探索：

• 鏈下存儲： 像星際文件系統 (IPFS) 這樣的去中心化系統用於鏈下存儲大型文件，而區塊鏈只保存可驗證的哈希值，從而減少擁堵。

• 分片和 danksharding： 與以太坊的可擴展性升級類似，分片將數據拆分到多個節點，使通用人工智慧 (AGI) 能夠在不降低網絡速度的情況下處理更多信息。此外，正在為以太坊開發的一種高級分片形式 danksharding 結合了 rollup 和數據可用性採樣，可以高效地擴展數據訪問，非常適合實時通用人工智慧 (AGI) 應用。

• 數據修剪： 像基於區塊鏈的去中心化人工智慧計算網絡 (DAIBCN) 這樣的高級區塊鏈模型會修剪舊數據或不相關的數據，使系統保持精簡，並針對通用人工智慧 (AGI) 等高需求任務進行優化。DAIBCN 還支持安全的分布式人工智慧 (AI) 計算，將區塊鏈信任與人工智慧 (AI) 性能完美融合。

八、AGI的未來

通用人工智慧代表著人工智慧發展的巔峰，有望實現與人類智力相媲美的能力。

雖然通用人工智慧 (AGI) 可以模擬人類思維的某些方面，但實現真正類似人類的認知仍然是一個遙遠的目標。意識、情感深度和創造力是人類體驗的內在屬性，對通用人工智慧構成了重大挑戰。

儘管如此，對通用人工智慧的追求仍在持續推動創新，並重塑我們對智能的理解。在我們向這一前沿邁進的過程中，必須兼顧倫理考量和社會影響，以負責任地利用通用人工智慧的潛力。

持續研究、識別實踐機會和技術要求以及在全社會開展對話，都是應對通用人工智慧帶來的挑戰和機遇的關鍵步驟。

通用人工智慧的未來充滿希望，但它需要採取平衡的方法，以確保其最終融入社會能夠增進人類福祉並尊重倫理標準。