摘要：在人工智能领域，通用人工智能（AGI）始终是一个悬而未决的重要议题。尽管有越来越多的研究者、开发者和政策制定者围绕这一概念进行讨论，但至今并未达成一个普遍接受的定义。这一现象不仅引发了对AGI潜在意义的争论，还影响了该领域的发展方向和目标设定。

信息来源：https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/09/12/deliberating-on-the-many-definitions-of-artificial-general-intelligence/

在人工智能领域，通用人工智能（AGI）始终是一个悬而未决的重要议题。尽管有越来越多的研究者、开发者和政策制定者围绕这一概念进行讨论，但至今并未达成一个普遍接受的定义。这一现象不仅引发了对AGI潜在意义的争论，还影响了该领域的发展方向和目标设定。

AGI的模糊性导致的争议

AGI这个术语的模糊性使得不同的利益相关者在讨论时可能指向不同的概念，这就像一个经典的迷宫。不同的专家可能在讨论AGI时持有不同的视角，导致频繁的误解和争论。例如，有些人将AGI视为能够完成各种智力任务的机器，而其他人则强调其与人类智力相当的特性。

正因如此，当AGI被提及时，参与讨论的各方可能在对话的实质上完全脱节。这种虽引人关注的模糊性增加了定位技术进展的难度，并使得确定AGI的实现进度几乎不可能——如果没有公认的标准，如何判断我们是在接近AGI，还是在远离它？

AGI的定义尝试与挑战

通用人工智能 （AGI） 尚未有一个普遍接受的定义，但我们需要尽快一个定义。 盖蒂

AGI的定义不仅是技术问题，更是哲学问题。移动车奶酪的概念常常被提及，以描述AGI定义在不同语境下的不断变化。因此，理清AGI的定义尤为重要。

根据一些学者的观点，AGI可以定义为一种系统，它能够在智能能力上展示出与人类相类似的表现。著名的人工智能研究机构人工智能促进会（AAAI）在其报告中指出，AGI并没有一个正式的、已商定的定义或测试。这种缺乏标准的状态显然使得界定AGI变得尤为复杂。

例如，有些定义认为AGI是解决人类能够解决问题的计算机，但并不要求其以相同方式解决。这是否意味着某些人类无法解决的问题会自动排除在AGI的能力范围之外？如果是这样，那么追求AGI的目标可能显得相当悲观。

各定义的异同点

在许多定义中，AGI被描述为一种展示广泛智能能力的系统，包括推理、学习和适应能力。这种定义为AGI提供了一个较为实际的框架，但同时又过于宽泛，许多人认为几乎任何人工智能系统都可能符合这一标准。

另外，不同公司和研究机构对AGI的定义也有所不同。IBM将AGI视为一种能在任何领域匹敌或超越人类认知能力的假设阶段，而Gartner集团的定义则指出，AGI应具有人类可执行的智力任务的能力。这些多样的定义不仅反映了对AGI的多元看法，也暴露出对其理解的复杂性。

对AGI的公众认知与期待

在公众眼中，AGI的概念往往被消解成一个含义丰富的流行名词，这在很大程度上受到了媒体和科幻作品的影响。因此，当企业或研究机构宣称某种技术接近AGI时，公众的期待往往过高，这种情绪可能与科学界的实质进展产生脱节。

如OpenAI首席执行官Sam Altman所言，许多对AGI的定义并不具有很好的实用性。他的发言反映了对于AGI定义的新的认识：定义本身可能反而在减弱对技术进展的思考。这种变化需要引起广泛关注，以便在追求AGI的路上不浪费资源。

前景与未来

随著人工智能领域的快速发展，通用人工智能的定义亟待更新和统一。这不仅是理论上的需求，更是技术创新与公共政策制定的前提。随着研究的深入，形成一个详尽、普遍接受的AGI定义变得尤为重要。只有在一个共同的框架下，才能有效地交流、合作，推动技术的进步，最后实现AGI的目标。

正如著名作家塞缪尔·巴特勒所言，定义是将思想的旷野封闭在文字墙内。而在AGI的讨论中，或许我们需要新的思维方式和定义模式，以便在这个充满潜力的技术前沿上，使我们的探讨更为准确和深入。

来源：人工智能学家