通用人工智能(AGI)

通用人工智能(AGI)

通用人工智能（AGI），指具备跨领域学习、推理与决策能力，旨在任何认知任务上达到或超越人类水平的人工智能系统。它与当前主流的、专注于特定任务的“弱人工智能”或“狭义人工智能”形成对比，被视为人工智能发展的终极目标之一。业界对其定义与实现状态存在不同观点：英伟达首席执行官黄仁勋在2026年3月提出，若以“建立和运营一家10亿美元企业的能力”为标准，AGI“已经到来”；同月，中国科学院院士谭铁牛则表示，实现通用人工智能“依然任重道远”或“遥不可及”。实现AGI的技术路径多样，包括“通专融合”、强化学习等。AGI的实现将对经济社会各领域产生深远影响。

人工智能概念起源于1956年的达特茅斯会议，AGI作为术语在1997年由Mark Gubrud首次提出，并于2007年由Ben Goertzel普及 。DeepMind联合创始人Shane Legg是首批将AGI概念引入计算机科学界的人之一，并参与了AGI等级划分框架的制定；DeepMind科学家提出AGI的六级分类法（L0-L5），将当前的大语言模型定位为仅具备初学者能力的L1水平 。上海人工智能实验室主任周伯文提出以“通专融合”方式构建AGI，分为基础模型层、融合协同层与探索进化层三个层次 ；DeepMind联合创始人Demis Hassabis则坚信强化学习是通向AGI的正途 。中国正大力押注人形机器人，认为人形机器人是通往AGI的关键载体，战略核心在于“具身智能”，即实现机器人、无人机及车辆等硬件与人工智能的深度融合 。当地时间9月3日，OpenAI发布新一代旗舰模型GPT-6 Astra，将其定位为推进AGI进程中的关键里程碑；OpenAI总裁格雷格·布洛克曼表示，未来回望时，人们或许会将Astra视为AGI时代开启的标志性模型，并宣告“欢迎来到AGI时代” 。

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