我们实现了通用人工智能

你以前听过这番话，现在又听到了。你翻了个白眼。这种说法的问题在于，AGI 没有公认的定义，所以它毫无意义。好吧。我给你一个具体的定义。我已经厌倦了毫无意义的争论。让我们基于一个共同的定义来讨论。事实上，我会为这三者都给出具体定义：AGI、RSI 和 ASI。定义如下：AGI AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence）的缩写。它指任何能够成功完成未经训练的任务的 AI。也就是说，这种 AI 能够将其通过训练学到的特定智能泛化到全新的任务中。RSI RSI 是递归自我改进（Recursive Self-Improvement）的缩写。它指 AI 模型在没有任何人类智力投入的情况下，自我改进并创造出更智能版本的能力。ASI ASI 是人工超级智能（Artificial Super-Intelligence）的缩写。它指任何能够在每一项任务上超越每一个人类的 AI。--- 好，没问题吧？现在我来解释我的定义，先从 AGI 开始。AGI 的定义争议最大。我的 AGI 定义相对狭窄，而且界定严格。事实上，我可以指出一项能够判定 AI 模型是否属于 AGI 的测试：ARC-AGI-3 基准测试。（如果你不知道这是什么，去查一下。太长不看版：它测试 AI 能否在从未见过的全新环境中学习。）GPT-6 Astra 是首个在这项基准测试中取得 99.9% 成绩的 AI 模型，达到或超越了人类水平。因此，我确实认同山姆·奥尔特曼的声明，即 GPT-6 Astra 标志着“AGI”时代的开始。我们在现实场景中也能看到这种通用智能：Astra 能玩《我的世界》、通关《传送门》、操控机器人，以及完成并未专门接受过训练的事情。请注意，这个定义并不要求达到任何特定的技能水平。它并不意味着 AGI 能取代所有人类工作。Astra 玩《我的世界》或操控机器人的水平并不是特别高——关键在于它能做到。RSI 的定义基本上得到了广泛认同。一旦创造新的 AI 模型不再需要人类研究人员，就意味着具备了这种能力。如果让我补充一点：我不认为 RSI 必然对应某个单一的时间点。某种基础水平的 RSI 可能会实现，但效果可能很差。例如，自我迭代的周期可能太长，或者成本太高。很可能只有在实现高效的 RSI 之后，才会迎来“foom”式的智能爆炸。ASI 是所有人都梦寐以求的东西。AI 霸主就是 ASI。ASI 将找到治愈癌症的方法。ASI 将发现无限能源。这就是我们试图实现的科幻目标。请注意，当前 AI 在某些领域（例如数学）拥有超级智能，并不意味着它就是 ASI——按照我的 ASI 定义，它必须在所有领域都拥有超级智能。--- 因此，按照这些定义：是的，我们已经实现了 AGI，而且正在迈向 ASI。RSI 很可能也会很快实现。由人类撰写。