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* '''标题'''：When Brain-inspired AI Meets AGI
* '''中文标题'''：当脑启发的人工智能遇上通用人工智能
* '''发布日期'''：2023-03-28 12:46:38+00:00
* '''作者'''：Lin Zhao, Lu Zhang, Zihao Wu, Yuzhong Chen, Haixing Dai, Xiaowei Yu, Zhengliang Liu, Tuo Zhang, Xintao Hu, Xi Jiang, Xiang Li, Dajiang Zhu, Dinggang Shen, Tianming Liu
* '''分类'''：cs.AI
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2303.15935
'''摘要'''：[[人工通用智能]]（AGI）一直是人类的长期目标，旨在创造能够执行任何人类能够完成的智力任务的机器。为了实现这一目标，AGI研究人员从[[人脑]]中汲取灵感，寻求在智能机器中复制其原理。[[脑启发的人工智能]]是从这一努力中产生的一个领域，结合了[[神经科学]]、[[心理学]]和[[计算机科学]]的见解，以开发更高效、更强大的AI系统。本文从AGI的角度提供了脑启发AI的全面概述。我们首先介绍脑启发AI的当前进展及其与AGI的广泛联系。然后，我们涵盖了人类智能和AGI的几个重要特征（例如，[[扩展性]]、[[多模态性]]和[[推理]]）。我们讨论了当前AI系统中实现AGI的重要技术，如[[上下文学习]]和[[提示调优]]。我们还从[[算法]]和[[基础设施]]的角度探讨了AGI系统的发展。最后，我们探讨了AGI的局限性和未来。