WikiEdge:ArXiv-2303.15935/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）的目標與挑戰：
   • AGI作為人工智能領域的長期目標，旨在創造能夠執行人類所能進行的任何智力任務的機器。
   • 研究者從人腦中汲取靈感，試圖在智能機器中複製大腦的原則，以實現更高效和強大的AI系統。
2. 大腦啟發式人工智能的發展：
   • 人腦作為世界上最複雜和先進的信息處理系統之一，其結構和功能特性為AGI的發展提供了豐富的靈感。
   • 從神經科學、心理學和計算機科學中汲取的見解，推動了大腦啟發式AI系統的發展，這些系統在多模態感知、並行處理和神經可塑性等方面模擬人腦的特性。
3. 當前AI系統向AGI演進的技術路徑：
   • 包括上下文學習、提示調整等在內的重要技術，正在推動當前AI系統向AGI的演進。
   • 這些技術使得AI系統能夠在沒有大量標記數據的情況下，通過少量示例快速適應新任務，這是實現AGI的關鍵步驟。
4. AGI系統的算法和基礎設施演化：
   • 從算法和基礎設施的角度探討了AGI系統的演進，包括神經網絡、卷積神經網絡（CNNs）、注意力機制等的發展。
   • 這些技術的發展不僅推動了AI系統性能的提升，也為AGI的實現提供了理論和實踐基礎。
5. AGI的局限性與未來展望：
   • 儘管在大腦啟發式AI和AGI的發展中取得了顯著進展，但在實現真正的人類水平智能之前，仍需克服包括對人腦理解有限、數據效率、倫理、安全性和計算成本等方面的挑戰。
   • 未來的AGI發展需要跨學科的持續合作，以及在技術、算法和硬件上的進一步突破。