WikiEdge:ArXiv-2303.15935/methods

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這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估腦啟發式人工智能（Brain-inspired AI）在人工通用智能（AGI）領域的應用。以下是這部分的主要內容：

1. 腦啟發式人工智能（Brain-inspired AI）：
   • 描述了腦啟發式AI的概念，即從人腦的結構和功能中汲取靈感，以開發更高效、更強大的人工智能系統。
2. 人工通用智能（AGI）：
   • 闡述了AGI的目標，即創建能夠執行人類能夠完成的任何智力任務的機器，包括推理、問題解決和創造力。
3. 技術進展：
   • 討論了實現AGI的關鍵技術，例如上下文學習和提示調整（prompt tuning），以及這些技術如何幫助AI系統更好地理解和執行任務。
4. 多模態學習（Multimodality）：
   • 探討了人類大腦處理和整合多種感覺模態信息的能力，以及如何將這種能力應用於構建能夠處理多種模態輸入的AGI系統。
5. 算法和基礎設施的演變：
   • 分析了AGI系統從算法和基礎設施角度的演變，包括神經網絡的發展、硬件的進步，以及分布式計算系統的應用。
6. 限制和未來展望：
   • 討論了在實現真正的人類水平智能之前需要克服的限制，以及AGI未來可能的發展方向和潛在影響。