人工智能(AI)驱动的工具现在无处不在。谷歌最近在Gmail、谷歌文档和谷歌搜索中添加了AI。微软在必应、Word、Excel和其他Office应用程序中添加了AI。甚至苹果也在悄悄地向其最新的iPhone添加AI功能。这甚至还没有考虑到特定的AI应用程序，如OpenAI的ChatGPT和Stability AI的Stable Diffusion。

虽然这些工具和应用程序都令人印象深刻，但它们很少能达到科幻小说中对人工智能的期望。ChatGPT当然不会走出电脑帮你做现实世界的任何一件事。

那么，让我们来看看我们现在拥有的有限的人工智能和人工智能研究的最终目标：通用人工智能之间的区别。

让我们从一个大问题开始：什么是人工智能？

"不幸的是，这个问题很难回答。对人工智能有多种定义，从“1954年的一个糟糕的词汇选择”到“能够学习、推理和自主行动的机器”。

关键问题在于“智能”这个词。“人工”很容易定义，但心理学家们仍未就人类智能的构成达成一致，更不用说计算机了。

而且，什么算人工智能，什么算不上人工智能也在不断变化。人工智能效应(或称特斯勒定理)是指“人工智能是一切尚未完成的事物”。十年前，人们认为计算机需要一定程度的人工智能才能读取书面文本；现在，智能手机的摄像头应用程序就内置了人工智能。1997年，深蓝击败了加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)，成为人工智能的化身；现在，最好的特级大师也无法击败智能手表，没有人认为他们的苹果手表是人工智能。随着人们发现人工智能聊天机器人的局限性，它们也开始变得不那么令人印象深刻。

所以，与其用一个极其空洞的人工智能定义来工作，不如用三个稍微不那么空洞的定义来工作：

• Artificial narrow intelligence (ANI) 狭义人工智能(AI)
• Artificial general intelligence (AGI) 通用人工智能(AGI)
• Artificial super intelligence (ASI) 超级人工智能(ASI)

狭义人工智能(有时被认为是弱人工智能，但这确实进入了人工智能研究的语义)是一种旨在执行特定任务的人工智能系统。虽然对于人工智能的组成和标准的设置总是存在分歧，但让我们看看目前普遍认为的人工智能的一些东西。

ChatGPT和其他AI聊天机器人

尽管令人印象深刻，ChatGPT和其他AI聊天机器人是狭义的AI。虽然它们可以处理和理解各种各样的问题或提示，但这是它们的特定任务。例如，你不能要求ChatGPT告诉你去最近的商店的方向，即使你可以要求它写一首关于沃尔玛的诗。

GPT-4和其他LLMs

更广泛地说，GPT-4和其他大型语言模型(LLMs)也是人工智能聊天机器人的基础，虽然它们能够生成出乎意料的好书面文本，但它们并不真正理解语言。

DALL·E 2 和其他文本到图像生成器

DALL·E 2和其他图像生成AI也是ANI。它们依赖于自然语言处理(NLP)来理解你的提示，并将其转化为图像。

自动驾驶汽车（Self-driving cars）

自动驾驶汽车也许是人工智能最好的例子，因为它的特定目的——安全地控制汽车——是如此明确，几乎被普遍接受为需要智能才能做到的事情。

Alexa、Siri和其他语音助手

同样，Alexa和Siri这样的语音助手也是ANIs的典型代表。虽然它们在家里可以有广泛的功能，但它们实际上只是被设计用来回答问题、设置定时器和开关智能灯。

在许多不同领域中使用的高级算法

推荐算法、金融交易算法和其他使用机器学习或依靠神经网络创建的难以置信的复杂算法通常符合 ANI 的定义。例如，Netflix 的推荐算法很容易通过测试。

通用人工智能(AGI)，或强人工智能，是一种表现出类人智能(或“普遍比人类更聪明”)的人工智能。这到底意味着什么尚有争议，但它通常被认为比我们现在拥有的更科幻的东西。它没有接受特定任务的训练；相反，它能够做几乎任何它被要求做的事。

虽然有些人认为ChatGPT显示出AGI的早期迹象，但大多数研究人员并不同意。事实上，ChatGPT在理解和生成文本方面比任何人都有理由认为的预训练的Transformer模型都要好得多。它很特别，有潜力变得非常有用，但我认为称它为AGI是一种延伸。

我最喜欢的AGI定义是苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克的咖啡测试：一个真正的AGI将能够进入一个典型的美国家庭，并解决如何制作咖啡。它可以找到咖啡机，弄清楚如何添加咖啡和水(以及从哪里)，选择正确的设置，并在马克杯中提供咖啡。其他人提出，AGI将能够像大学生一样行事：“在人类大学注册，并以与人类相同的方式上课，并获得学位。”或者它将能够在大多数工作中取代大多数人类。

所有这些定义试图做的是充分捕捉智能的“类人”方面。它不仅仅是关于计算机能够在新的情况下识别正确的行动过程，从远处识别物体，或记住一些重要细节。它是关于能够在不需要重新编程或重新培训的情况下做的事情。

G是关键：AGI必须是智能的——不管这意味着什么。

我们知道大多数人工智能术语的定义都很模糊，对于AGI是否意味着人类，或者人类本身，存在一些争论。这就是人工智能超级智能(ASI)的由来。

奇怪的是，这些几乎是最容易定义的。ASI是远远超过人类智能的人工智能系统。它们是科幻小说中具有感知的超级计算机。我们离开发一个还差得很远，我相信当我们更接近它时，关于什么算AGI和什么算ASI会有大量的争论，但现在，我不需要娱乐它，你也不需要。

D 根据你所听取的不同观点，我们已经拥有AGI，我们永远不会得到AGI，或者AGI将在未来几周/几个月/几年/几十年到来，没有人真正同意一个定义，尽管许多非常聪明的人正在试图建立一个定义。

AGI这个词现在如此流行，因为像ChatGPT这样的工具正迫使我们重新考虑我们对AI的定义。最新的LLMs轻松通过图灵测试，这是定义计算机思考的最早尝试。但尽管ChatGPT和公司拥有强大的能力，但距离科幻小说中AI的“数据”还有很长的路要走。