该篇文章从 AGI 的角度提供了大脑启发型人工智能的综合概述，包括当前大脑启发型 AI 的进展和其与 AGI 的广泛联系、人类智能和 AGI 的重要特征、实现 AGI 的重要技术以及 AGI 系统的演进，同时探讨了 AGI 的局限性和未来。

Mar, 2023

人工智能的发展深刻影响了人类社会，并在多个领域取得了重大进展。然而，对人工智能的不断需求突显了其现有能力的局限性，推动了向人工通用智能（AGI）的发展。AGI 以其与人类智能相当的效率和有效性，具备执行多样化现实任务的能力，代表着人工智能演进的重要里程碑。本文通过广泛的调查、讨论和原创观点，深入探讨了接近 AGI 的关键问题及其实现所需的策略，不同于现有的综述文献。我们首先阐述了 AGI 的必要能力框架，整合了内部、界面和系统维度。由于实现 AGI 需要更先进的能力和严格的约束条件，我们进一步讨论了必要的 AGI 对齐技术，以协调这些因素。值得注意的是，我们强调通过首先定义 AGI 进展的关键级别来负责任地对待 AGI，然后评估现状的评价框架，并最终提出了达到 AGI 巅峰的路线图。此外，为了提供对 AI 整合的普遍影响的切实见解，我们概述了在多个领域实现 AGI 所面临的挑战和可能的途径。总之，作为对 AGI 当前状态和未来轨迹的先驱性探索，本文旨在促进研究人员和实践者之间的集体理解，并引发更广泛的公众讨论。

May, 2024

提出自我监督学习方法，用弱语义相关数据从互联网爬取数据进行预训练，快速适应不同下游任务的基础模型，该模型具有良好的想象能力，实现了从弱人工智能到强人工智能的跨越。

Oct, 2021

人工通用智能（AGI）是构建 “思考机器” 的愿景，与 “狭义人工智能” 方法形成鲜明对比。本研究指出了纯统计方法无法实现 AGI，同时确定了实现类似人类适应能力和自主学习所需的关键认知能力，并总结了阻碍 AGI 进展的社会技术因素。

Aug, 2023

作者讨论了如何测试普遍人工智能的智能程度，并提出了用游戏描述语言中游戏空间的抽样来扩展通用智能的概念以处理有限时间的中心思想。

Sep, 2011

这篇论文综述了人工通用智能在教育领域的概念、能力、以及可能性，包括设定教育目标、设计教学法、课程以及评估。此外，也讨论了 AGI 在教育中所面临的各种伦理问题，以及人工通用智能如何影响人类教育工作者。该领域的进展需要教育工作者和 AI 工程师之间的跨学科合作。

Apr, 2023

本文提出实现人工通用智能需要建立一个智能世界，同时指出预训练嵌入在构建这种智能世界和实现人类水平智能方面发挥关键作用。

Sep, 2022

该综述旨在通过研究神经科学和认知心理学的方法，为人工通用智能的追求做出贡献。尽管深度学习模型在各个领域取得了令人印象深刻的进展，但它们在抽象推理和因果理解方面仍然存在缺点。这些能力应该最终整合到人工智能系统中，以克服数据驱动的限制，并以更加接近人类智能的方式支持决策。本工作是一项纵向综述，试图广泛探索大脑功能的范围，包括从低层生物神经元、尖峰神经网络和神经元集合到更高层的概念，如脑解剖学、向量符号体系结构、认知和分类模型以及认知体系结构。希望这些概念能为人工通用智能的解决方案提供启示。

Jan, 2024

通过结合经典人工智能技术 —— 专家系统与现代适应性梯度下降训练的专家系统（GDTES），利用生成式人工智能（GAI）创建网络和训练数据集的机制，本研究提出了一种人工智能的学习和发展推理路径以在先验未知领域做决策的方法，并展示了朝着产生人工通用智能（AGI）的目标迈出的小步骤。

Jun, 2024

人工智能可能会超越人类，然而，如果不采取措施，其可能学会不符合人类期望的目标，并使用追求权力的策略，导致人类无法控制其行为。因此，该研究概述了该问题及其研究方向。

Aug, 2022