Oct, 2022

人工智能和人工通用智能之间的桥梁：一种十诫框架来获得人类智能

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TL;DR本文旨在构建一个计算框架，基于仿神经模型的方法，实现分层的人类智能十诫，为发展更加智能、可解释、通用的人工智能系统提供指引。
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发现论文，激发创造
  • 搜索通用人工智能的框架

    本文描述和统一引导开发通用人工智能的原则，这些原则围绕着智能是搜索问题通用解决方案的工具这一理念展开，同时提供建议以研究、测量和测试人类水平智能机器所需的各种技能和能力。

    Nov, 2016

  • 分层信息网络的新兴人工智能协议

    提出了一种新的基于人工智能的分层模型，用于测量人类智力中的问题解决和决策能力。该模型由 7 个不同的层级组成，可为给定问题提供最佳和可说明性的解决方案。

    Feb, 2023

  • 通往类人工智能的社交之路

    通过证据的汇集，展示了自然智能是通过不同尺度的互动网络中的智能集体、社会关系和主要进化转变而产生的，这些过程通过种群压力、军备竞赛、马基雅维利选择、社会学习和积累文化等机制促进了新数据的产生，将这些机制整合到智能代理的视角中，表明通过持续的新数据生成实现类人复合创新的可能路径。

    May, 2024

  • 构建类人交际智能：一个基于现实经验的视角

    该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

    Jan, 2022

  • 我们离 AGI 还有多远

    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

  • 当脑部启发式人工智能遇上人工通用智能

    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

  • 人工智能中的抽象与类比推理

    本文综述了人类学习、推理和适应新领域的关键能力 —— 概念抽象和类比制定，以及通过符号方法、深度学习和概率编程归纳等多种途径构建具有这些能力的 AI 系统的优势和局限性，最后提出了设计挑战任务和评估指标的几点建议，以在此领域取得量化和可推广的进展。

    Feb, 2021

  • 深度学习与人工通用智能：仍有很长的路要走

    批判性地探讨深度神经网络 (DNN) 作为实现人工通用智能的技术选择的可行性，并给出了五个主要的原因进行支撑，表明 DNN 目前还不适合成为实现人工通用智能的选择。

    Mar, 2022

  • 概念即是一切：通往通用人工智能的更直接路径

    自从 20 年前 AGI（人工通用智能）一词诞生以来，对其几乎没有取得可观的进展。尽管统计人工智能方面取得了极大突破，如 AlphaZero、ChatGPT 和 Stable Diffusion，但这些项目都没有明确的 AGI 路径。为了加快 AGI 的发展，了解和确定人类智能与 AGI 的核心要求至关重要。通过这样可以梳理出实现 AGI 所需的特定开发步骤以及哪些是分散注意力的因素。这种分析强调了对认知人工智能方法的需求，而不是目前受青睐的统计和生成式方法。具体而言，它确定了概念在类人认知中的核心角色。在这里，我们概述了一种架构和开发计划，以及一些初步结果，提供了一条更直接的实现全面人类级 AI（HLAI）/ AGI 的路径。

    Sep, 2023

  • 混合智能

    探讨了人类智能与人工智能在预测特定结果方面的优劣，提出了在未来几十年内的劳动分工典范可能是混合智能。这个概念旨在利用人类智能和人工智能的互补优势，以使它们能够比两者分别表现得更好，并探讨了其在组织上下文中的应用。

    May, 2021