美国国际集团是什么?GydF4y2Ba

我们在谈论人为总体情报（AGI）时听到的最常见的反对意见之一是“AGI是不明智的，所以你不能真正对此说出。”GydF4y2Ba

在一个GydF4y2Ba之前的帖子GydF4y2Ba，我指出了我们GydF4y2Ba经常GydF4y2Ba在做一些有用的工作时，对事物没有精确的定义，就像“数字”和“自动驾驶汽车”的概念一样。GydF4y2Ba

仍然，我们必须拥有GydF4y2Ba一些GydF4y2Ba我们谈论的想法。GydF4y2Ba早些时候GydF4y2Ba我给“智力”下了一个粗略的定义。在这篇文章中，我解释了AGI的概念，并提供了几种可能的方法GydF4y2Ba运行定义GydF4y2Ba为了这个想法。GydF4y2Ba

AGI的想法GydF4y2Ba

如前所述，“一般智力”的概念是指能力GydF4y2Ba非常高效。GydF4y2Ba跨域GydF4y2Ba优化GydF4y2Ba．或者是Ben Goertzel喜欢GydF4y2Ba说GydF4y2Ba，“在复杂环境中使用有限的计算资源实现复杂目标的能力。”另一个与一般智力有关的概念是将学习从一个领域转移到其他领域的能力。GydF4y2Ba

为了说明这个观点，让我们考虑一些可以GydF4y2Ba不GydF4y2Ba可以算作一般智力。GydF4y2Ba

电脑GydF4y2Ba展示GydF4y2Ba在某些任务中大大超人的表现，在其他任务中大致是人力级别的性能，以及仍在其他任务的郊区性能。如果研究人员团队能够结合许亚博体育官网多最重要的表现“GydF4y2Ba狭窄的人工智能GydF4y2Ba“作为一个系统的算法，因为谷歌可能正在尝试这亚博体育苹果app官方下载样做，GydF4y2Ba^1GydF4y2Ba他们有一个大量的“kludge ai”，最多的任务，平庸的任务，以及一些任务的超人。GydF4y2Ba

就像“组装人工智能”一样，特定的人类在大多数任务上表现糟糕或平庸，在少数任务上远远优于平均水平。GydF4y2Ba^2GydF4y2Ba另一种相似之处是Kludge AI可能在许多不同狭隘的认知能力之间显示测量的相关性，就像人类一样（因此GydF4y2BaGGydF4y2Ba和智商GydF4y2Ba^3.GydF4y2Ba）：如果我们给了Kludge AI更多硬件，它可以使用该硬件同时提高许多不同窄域中的性能。GydF4y2Ba^4.GydF4y2Ba

另一方面，Kludge AI(目前)还没有做到这一点GydF4y2Ba一般情报GydF4y2Ba，因为它不一定具有在某种任意的环境中解决某种任意问题的能力，因此不一定能够将一个域中的学习转移到另一个域，等等。GydF4y2Ba

AGI的操作定义GydF4y2Ba

我们可以更具体吗？这种通用情报的想法GydF4y2Ba是GydF4y2Ba难以运作。下面我考虑了AGI的四个操作定义，（明显）增加难度顺序。GydF4y2Ba

图灵测试(罗布纳奖10万美元解释)GydF4y2Ba

这GydF4y2Ba图灵测试GydF4y2Ba议员提出了GydF4y2Ba图灵（1950）GydF4y2Ba，并有多种解释(GydF4y2Ba2003年摩尔人GydF4y2Ba)．GydF4y2Ba

一个具体的解释是获胜的条件GydF4y2Ba100000美元罗布纳奖GydF4y2Ba．自1990年以来,GydF4y2Ba休·罗布纳GydF4y2Ba为第一个AI计划提供了100,000美元，以便在年度上通过此测试GydF4y2BaLoebner奖竞赛GydF4y2Ba．每年都会给表现最好的人工智能程序颁发较小的奖项，但没有哪个程序表现得足够好，赢得10万美元的奖金。GydF4y2Ba

这GydF4y2Ba确切的GydF4y2Ba在计划赢得25,000美元的“银”奖项之前，将不得定义赢得100,000奖金的条件，尚未完成。但是，我们确实知道这种情况会看GydF4y2Ba某物GydF4y2Ba比如:一个程序如果能让一半的评委以为它是人类，并与他们进行30分钟的自由对话，就能赢得10万美元GydF4y2Ba和GydF4y2Ba解释视听输入。GydF4y2Ba

咖啡的测试GydF4y2Ba

Goertzel等人(2012年)GydF4y2Ba建议一个(可能)更困难的测试——“咖啡测试”——作为AGI的潜在操作性定义:GydF4y2Ba

走进一个普通的美国家庭，弄清楚如何煮咖啡，包括识别咖啡机，弄清楚按钮的作用，在橱柜里找到咖啡，等等。GydF4y2Ba

如果机器人能做到这一点，也许我们应该认为它具有一般智能。GydF4y2Ba^5.GydF4y2Ba

机器人大学生考试GydF4y2Ba

Goertzel写到(2012)GydF4y2Ba提出了一个(可能)更具挑战性的操作定义——“机器人大学生测试”:GydF4y2Ba

当一个机器人能进入人类的大学，像人类一样上课，并获得学位，那么我就可以说我们创造了一个……人工智能。GydF4y2Ba

就业测试GydF4y2Ba

尼尔斯·尼尔森GydF4y2Ba一旦获得了一个AI的创始研究人员，曾建议亚博体育官网为“人级AI”（我一直在呼唤AGI）的更苛刻的操作定义。GydF4y2Ba就业试验GydF4y2Ba：GydF4y2Ba

显示出真正人类水平智能的机器应该能够做许多人类能做的事情。在这些活动中，人们所从事的任务或“工作”。我建议用我称之为“就业测试”的东西来取代图灵测试。要想通过就业测试，人工智能程序必须GydF4y2Ba潜在的GydF4y2Ba经济上重要的工作(完全自动化)。GydF4y2Ba^6.GydF4y2Ba

为了更完整地开发这个操作性定义，可以提供一个“经济上重要的工作”的权威列表，生成一个特殊的GydF4y2Ba职业考试GydF4y2Ba每一份工作(例如，美国驾照考试要求的笔试和驾驶考试GydF4y2Ba商业驾照GydF4y2Ba）并测量机器对这些职业考试的表现。GydF4y2Ba

这有点“不公平”，因为我怀疑任何GydF4y2Ba单身的GydF4y2Ba人类可以通过这些职业考试，以便任何长期的经济上重要的工作清单。On the other hand, it’s quite possible that many unusually skilled humans would be able to pass all or nearly all such vocational exams if they spent an entire lifetime training each skill, and an AGI — having near-perfect memory, faster thinking speed, no need for sleep, etc. — would presumably be able to train itself in all required skills much more quickly,如果GydF4y2Ba它拥有一种我们试图通过操作来定义的普遍智能。GydF4y2Ba

未来是模糊的GydF4y2Ba

这些AGI的操作定义中的一个或多个似乎很有说服力，但是回顾一下历史应该会让我们懂得一些谦卑。GydF4y2Ba

几十年前，一些领先的人工智能科学家似乎认为人类水平的表现在GydF4y2Ba棋GydF4y2Ba可以代表agi比例的成就。这里有GydF4y2Ba纽厄等人。（1958）GydF4y2Ba：GydF4y2Ba

国际象棋是智力游戏GydF4y2Ba最卓越的GydF4y2Ba如果有人能设计出一台成功的象棋机，那么他似乎已经深入到人类智力努力的核心。GydF4y2Ba^7.GydF4y2Ba

截至1976年，I.J.好的GydF4y2Ba断言GydF4y2Ba计算机国际象棋中的人力水平表现是AGI的好路标，写道，“宏大力量的计算机程序将为我们在[机器超智力]的ACE中。”GydF4y2Ba

但是，大约15年前，机器就已经超过了人类最好的国际象棋选手，而我们似乎离AGI还有几十年的距离。GydF4y2Ba

自驾车的令人惊讶的成功可能会在谦卑中提供另一教训。我是20世纪60年代的AI科学家，我可能会想到一辆自驾驶汽车GydF4y2Ba谷歌的无人驾驶汽车GydF4y2Ba将表明AGI的到来。毕竟，一辆自动驾驶汽车必须以高速，高速，在极其复杂，动态和不确定的环境中采取高速行动：即现实世界。它也必须（在罕见的场合）面对哲学家等正版道德困境GydF4y2Ba电车问题GydF4y2Ba．相反，谷歌在制造无人驾驶汽车时采用了一系列我在上世纪60年代可能想不到的“诀窍”——例如，高精度地绘制出该国几乎每一条道路、高速公路入口匝道和停车场的地图GydF4y2Ba之前GydF4y2Ba它制造了无人驾驶汽车。GydF4y2Ba

结论GydF4y2Ba

那么，什么是AGI的良好操作定义呢?我个人倾向于尼尔森的就业测试，但是GydF4y2Ba你GydF4y2Ba当你谈论AGI时可能会想到别的东西。GydF4y2Ba

我希望在未来20年的某个时候选择新的工作定义，因为AGI越来越近，但尼尔森的运作现在将为现在做。GydF4y2Ba

致谢GydF4y2Ba

感谢Carl Shulman, Ben Goertzel和Eliezer Yudkowsky对这篇文章的反馈。GydF4y2Ba

1. 在一个GydF4y2Ba面试GydF4y2Ba与GydF4y2Ba登记册GydF4y2Ba他是研究主管亚博体育官网GydF4y2BaAlfred Spector.GydF4y2Ba他说:“我们拥有知识图谱、解析自然语言的能力、神经网络技术以及从用户那里获得反馈的巨大机会……如果我们将所有这些东西结合在一起，不断提供反馈，我们的系统就会变得……智能。”亚博体育苹果app官方下载斯佩克特称之为“组合假说”。GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
2. 然而，可能有很多弱势的人类并不是这样的，因为他们并没有表现出远远高于平均水平的表现GydF4y2Ba任何GydF4y2Ba任务。GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
3. 心理学家现在普遍认为，除了更具体的心理能力外，还有一个普遍的智力因素。有关现代综合的介绍，请参阅GydF4y2BaGottfredson（2011）GydF4y2Ba．有关详细信息，请参阅GydF4y2Ba斯特恩伯格＆Kaufman（2011）GydF4y2Ba．如果你读过科斯玛·沙利兹的热门文章GydF4y2BaGGydF4y2Ba，统计神话GydF4y2Ba，请同时阅读其反驳GydF4y2Ba在这里GydF4y2Ba和GydF4y2Ba在这里GydF4y2Ba．GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
4. 在心理学中，完成了因子分析GydF4y2Ba人类之间GydF4y2Ba．在这里，我认为可以假设类似的因素分析GydF4y2Ba在不同的Kludge AIS之间GydF4y2Ba不同的Kludge ai基本上运行着相同的软件，但可以访问不同的计算量。然而，这个类比不应该用得太过了。例如，高智商的人的大脑并不比其他人类大很多。GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
5. 咖啡测试的灵感来自史蒂夫·沃兹尼亚克的预言，他说我们永远不可能“制造出一个可以走进陌生房子冲咖啡的机器人”。GydF4y2BaAdams等人，2011年GydF4y2Ba)．沃兹尼亚克最初的预测是在GydF4y2Ba《微电脑世界》GydF4y2Ba2007年7月19日的作品GydF4y2Ba史蒂夫·沃兹尼亚克的三分钟GydF4y2Ba．GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
6. 首先，尼尔森提出要通过就业试验，“AI计划必须能够执行人类常规执行的工作。”但后来，他修改了本规范：“出于就业测试的目的，我们可以确定人类工作是否有关GydF4y2Ba实际上GydF4y2Ba自动化。相反，我建议，我们可以测试一下我们是否有GydF4y2Ba能力GydF4y2Ba自动化他们。”他提出这一修改的部分原因是“今天的许多工作可能会消失——就像制造业的马车鞭子一样。”GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba
7. 一点之后，他们添加了一个小心谨慎：“现在可能[be]一个技巧...... [是]作为人腿的轮子：一个设备与人类完全不同，但在其方法中非常有效，也许很简单。这样的设备可能会发挥出色的国际象棋，但是......无法进一步了解人类智力过程的理解。当然，这样的奖项将在自己的权利中值得发现，但似乎没有任何这种情况。“GydF4y2Ba↩GydF4y2Ba