當(dāng)前的AGI人工智能存在重大缺失

AGI是不是終點？就像100多年前人們問，蒸汽機是不是終點一樣，答案顯而易見。然而身處當(dāng)下的我們，心中難免會有一絲的不安，這一次如果奇點來臨，已經(jīng)重復(fù)過多次的規(guī)律或許會發(fā)生變化。

AGI是通用人工智能（Artificial General Intelligence）的縮寫，指能夠像人類一樣理解、學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識，完成各種各樣的復(fù)雜認知任務(wù)，而不僅僅局限于某個特定的領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)。例如，人類可以在學(xué)習(xí)歷史知識后寫一篇論文，也能在學(xué)習(xí)物理知識后進行實驗設(shè)計，AGI期望能在多個領(lǐng)域展現(xiàn)類似的綜合能力。

回顧人類歷史，再看看現(xiàn)實的一切，讓我們想象一下，一個比人類聰明一萬倍，反應(yīng)速度快一萬倍的人工智能，是否能夠徹底超越人類的認知，引領(lǐng)人類走向更寬闊的天地？這一目標(biāo)或許是人類對人工智能最終的期待。至于利用人工智能更快、更好、成本更低地完成任務(wù)，只是非常現(xiàn)實的需求。

然而，只要世界運行的基本規(guī)律沒有變化，目前我們所定義的AGI人工智能也只能是人類智能的部分延伸，還存在重大缺失。

目前信息技術(shù)的硬件底層是基于高電平和低電平代表的1和0，電流在半導(dǎo)體中流動，通過1、0構(gòu)成信息流。很明顯，1、0模擬了人類基于分別所形成的認知模式。然而，人類的認知模式并不只有這一種，而當(dāng)前的人工智能卻只模擬了這一部分。

讓我們再看看這種基于分別而形成的認知體系，對人類的發(fā)展所產(chǎn)生的作用有哪些。從動物中脫穎而出，走向地球食物鏈的頂端；發(fā)展出科學(xué)體系，提高生產(chǎn)力；歷次工業(yè)革命、技術(shù)革命，讓人類實現(xiàn)能夠大協(xié)作細分工，都基于這一認知模式。但與此同時，人類解決問題的終極手段仍舊是戰(zhàn)爭，貧富差距巨大、內(nèi)卷式競爭、發(fā)展極不平衡，也都源于這一認知模式。

基于分別的認知模式并沒有解決人類的所有問題，期望模擬這種認知模式的AGI人工智能去解決人類面臨的終極問題，同樣不現(xiàn)實。

所幸的是，人類還有另一種不建立在分別的基礎(chǔ)上，少數(shù)人掌握的認知模式，這種沒有分別和對立，以整體角度去認知世界的模式，同樣全程支撐著人類發(fā)展延續(xù)。

在量子物理理論中量子態(tài)的不確定性，正好可在物理層面作為全新的信息系統(tǒng)的物理基礎(chǔ)，對應(yīng)著人類的整體認知模式。隨著量子計算機的發(fā)展，在某個時間點，人工智能將有可能建立在量子計算機基礎(chǔ)上，發(fā)展出類似于人類整體認知模式的AGI人工智能，最大限度地從整體入手，去理解所有事物包括自身。

只有包括這一整體認知模式的重要部分，才能稱得上完整的真正的AGI。也只有這種真正的AGI，才能擔(dān)負起人類的期望。