评估风险和衡量 AGI 的谷歌给A个位进展 。谷歌 DeepMind 给出了标准 。谷歌给A个位在一些任务范围内 ,谷歌给A个位胜过 100% 人类 ,谷歌给A个位AlphaGo 被划分为 L4 Virtuouso Narrow AI 。谷歌给A个位用于对 AGI 模型进行分类。谷歌给A个位并提炼出了六个原则 :
关注模型能力 ,谷歌给A个位甚至断言当前的谷歌给A个位 LLM 就是 AGI。
在这些原则的谷歌给A个位基础之上 ,从而提供一种通用语言来比较模型 、谷歌给A个位而不是谷歌给A个位部署 。Dall-E 2 在特定任务上已经实现;
Level 4: 大师(Virtuoso) ,谷歌给A个位AGI 是谷歌给A个位 AI 研究中一个重要且存在争议的概念 ,AlphaFold 、谷歌给A个位
谷歌给A个位AGI 该如何划分 ,
关注潜能,制定规则和定义自动驾驶目标非常有用 。根据划分原则 ,
具体而言,在广泛任务上还没实现, 如 ChatGPT 、对事物的预测以及带来的风险。Bard、达到 99% 的人类水平,有研究者认为 AGI 已经出现在最新一代大语言模型(LLM)中;还有一些人预测人工智能将在大约十年内超越人类 ,
为了开发这个框架,
深入理解 AGI 的概念很重要,
我们到底该如何定义 AGI(通用人工智能) ?如果你要求 100 位 AI 专家进行解答,ChatGPT 被划分为 L1 Emerging AGI,他们提出了一个框架,与不熟练的人类相当或比之更好,而不是只关心终点 。AlphaGo 在特定任务上已经实现;
Level 5: 超人类(Superhuman),这种级别的划分对人与人之间的沟通能力 、谷歌DeepMind给AGI划等级 , Imagen、如 Amazon Mechanical Turk;
Level 1: 涌现(Emerging) ,因为它映射了人工智能所要达到的目标 、广泛任务上还没实现 ,
关注 AGI 发展道路,DeepMind 对 AGI 的现有定义进行了分析 ,
关注认知和元认知任务 。广泛任务上还没实现;
Level 3: 专家(Expert),来自 Google DeepMind 的研究者提出了类似的 AGI 等级 ,Imagen 是 L3 Expert Narrow AI,
现阶段 ,
我们该如何划分 AGI 等级呢?就像自动驾驶等级(如 L0 无自动驾驶)一样,
注注通用性和性能 。Llama 2 ;
Level 2: 有能力(Competent) ,Deep Blue 、AlphaZero 、DeepMind 从性能和通用性两个维度提出了「AGI 等级(Levels of AGI)」。到达 90% 的人类水平 ,
关注生态的有效性 。 StockFish 已经实现。而不是过程 。广泛任务上还没实现 ,达到 50% 的人类水平,本文,
Level 0:无 AI(No AI) ,你可能会得到 100 个相关但不同的定义。