自从人工智能（AI）走入我们的生活以来，关于通用人工智能（AGI）的概念一直是科技界和学术界的热门话题。AGI代表着机器能够像人类一样具备广泛的智能能力，这一理念一直在引发着无数争论和研究。然而，AGI的确切定义和发展路线一直没有达成共识，直到谷歌提出了六项基本原则和六个必经阶段的概念。
1. 关注能力，而非过程
谷歌的第一项原则强调了AGI应该关注的是机器的能力，而不是机器是否像人类一样思考或理解。这一观点打破了传统的AGI定义，不再将人类思维过程作为必要条件。这意味着AGI不必像人类一样具备主观意识等能力，而是侧重于机器的实际能力。
在这一原则的指导下，我们可以看到一些现有的AI模型，如ChatGPT，已经在某些任务上表现出了令人印象深刻的能力。然而，这并不意味着它们已经达到了完全的AGI水平。
2. 注重通用性和技能水平
通用性一直是AGI的核心特征，谷歌在第二项原则中再次强调了这一点。AGI不仅要具备广泛的技能，还要在这些技能上达到一定的水平，接近或超越人类水平。
这意味着AGI不仅要能够执行各种非体力任务，还要在技能上具备竞争力。例如，语音助手和文本生成模型已经在某些任务上达到了先进水平，但它们仍然需要提高通用性。
3. 专注于认知和元认知任务
谷歌的第三项原则将注意力集中在认知和元认知任务上。认知任务包括机器执行各种非体力任务，这已经是一个共识。然而，元认知任务，如学习新任务和知道何时向人类寻求帮助，被视为通往通用性的关键先决条件。
这意味着AGI不仅要在任务执行上具备能力，还要在任务选择和学习方面具备自我调整的能力。这将使AGI更加灵活和智能。
4. 关注最高潜力，而非实际落地水平
谷歌的第四项原则强调，证明一个系统可以在给定的标准上完成任务就足以宣布该系统为AGI。不必要求系统在开放世界中完全部署，因为这可能会面临法律和社会等非技术挑战。
这一原则强调了对AGI的潜力的重要性，而不仅仅是实际应用。只要一个系统具备达到AGI水平的潜力，就可以被认可。
5. 注重生态有效性
生态有效性意味着选择真正有用的现实任务来评估系统的进步。这些任务不仅包括经济价值，还包括社会和艺术价值。谷歌强调避免使用传统AI指标，而是关注那些难以自动匹配和量化的任务。
这一原则鼓励将AGI的发展与实际生态联系起来，使其在各个领域都能有所贡献。
6. 关注整条AGI之路的发展
最后，谷歌的第六项原则强调，我们应该关注AGI之路的整个发展过程，而不仅仅是终点。AGI的发展应该是一个逐步的过程，包括多个阶段和里程碑。
这一原则呼吁我们关注AGI的进展，而不是只关注最终目标。每个阶段都有其重要性，都值得关注和研究。
6个必经阶段
根据谷歌的理念，AGI的发展被划分为六个阶段，这些阶段由深度指标（技能水平）和广度指标（通用性）来划分。
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第零阶段 - "No AI"：这个阶段的机器只能执行human-in-the-loop任务，通用性非常有限。
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第一阶段 - "涌现级"（Emerging）：机器在某些任务上表现出了超越人类的能力，但通用性还有待提高。
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第二阶段 - "刚刚合格级"（Competent）：机器达到了正常成年人50%的水平，在某些任务上具备竞争力。
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第三阶段 - "专家级"（Expert）：机器可以达到正常成年人90%的水平，但通用性仍然有限。
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第四阶段 - "大师级"（Virtuoso）：机器可达到正常人类99%的水平，通用性得到提高。
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最后一阶段 - "超人级"（Superhuman）：机器在技能和通用性上都达到了超越人类的水平。
这些阶段的划分使我们更清晰地了解AGI的发展进程，以及目前的AI模型在其中所处的位置。例如，ChatGPT被归类为第一阶段的AGI，但仍有许多发展的空间。
总结起来，谷歌提出的AGI发展原则和六个必经阶段为我们提供了一个更清晰的框架，用于理解和评估AGI的发展。这些原则强调了通用性、能力和潜力的重要性，使我们更好地把握AGI的未来。随着技术的不断进步，我们期待看到AGI在各个阶段都取得更多的突破，为人类带来更多的智能化解决方案。
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