人工通用智能

人工通用智能（AGI）是指智能代理理解或学习人类所能完成的任何智力任务的能力。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的常见话题。AGI也被称为强人工智能、完全人工智能或一般智能行动，尽管一些学术资料将强人工智能这一术语保留给经历过有知觉或意识的计算机程序。强人工智能与弱人工智能（或狭义人工智能）形成对比，后者不打算拥有一般的认知能力；相反，弱人工智能是任何被设计用来解决一个确切问题的程序。(学术资料显示，弱人工智能是指没有意识或没有与人相同的思想的程序。)2020年的一项调查确定了72个活跃的AGI研发项目，分布在37个国家。

人们提出了各种智力标准（最著名的是图灵测试），但迄今为止，还没有一个定义能让所有人都满意。智力特征然而，人工智能研究者们普遍认为，智力需要做到以下几个方面。推理，使用策略，解决难题，并在不确定的情况下做出判断；代表知识，包括常识性知识；计划；学习；用自然语言交流；并将所有这些技能整合到共同的目标上。其他重要的能力包括。作为感知能力的输入（如看到、听到等），以及作为行动能力的输出（如移动和操纵物体、改变自己的位置进行探索等），在这个世界上要观察智能行为。这将包括检测和应对危险的能力。许多跨学科的智能方法（如认知科学、计算智能和决策）倾向于强调需要考虑额外的特征，如想象力（被认为是形成没有编程的心理图像和概念的能力）和自主性。表现出许多这些能力的基于计算机的系统确实存在（例如，见计算创造力、自动推理、决策支持系统、机器人、进化计算、智能代理），但没有人创造出一个在所有这些领域都很出色的综合系统。

以下是确认人类水平的AGI的测试，已被考虑。图灵测试（Turing）一台机器和一个人都在看不见的情况下与第二个人对话，后者必须评估这两个人中哪一个是机器，如果机器能在相当大的时间内骗过评估者，则通过测试。注意：图灵并没有规定什么才是智能，只是说知道是机器就应该取消资格。咖啡测试（沃兹尼亚克）要求一台机器进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到杯子，并按下适当的按钮来煮咖啡。机器人大学生测试(Goertzel)一台机器进入大学，参加并通过与人类相同的课程，并获得学位。就业测试(Nilsson)一台机器完成一项经济上重要的工作，至少与从事同样工作的人类一样好。

有许多个别问题可能需要通用智能，如果机器要像人一样解决这些问题。例如，即使是具体的直接任务，如机器翻译，也需要机器用两种语言读写（NLP），遵循作者的论点（理性），知道正在谈论什么（知识），并忠实地再现作者的原意（社会智能）。所有这些问题都需要同时解决，以达到人类水平的机器性能。如果一个问题的解决相当于人类智能的一般能力，或强人工智能，并且超出了特定目的算法的能力，那么这个问题就被非正式地称为人工智能完全问题或人工智能困难问题。人工智能完全问题被假设为包括一般计算机视觉、自然语言理解，以及在解决任何现实世界问题时处理意外情况。人工智能完整的问题不能仅靠目前的计算机技术来解决，而需要人类的计算。这一特性可能很有用，例如，测试人类的存在，就像验证码的目的一样；以及计算机安全，以抵御暴力攻击。

MarcusHutter在2000年提出了AGI的数学精确定义。命名为AIXI，提议的代理在广泛的环境中满足目标的能力最大化。这种类型的AGI，其特点是证明能够xxx化智能的数学定义，而不是表现出类似人类的行为，被称为通用人工智能。这种类型的AGI是否表现出类似人类的行为？