2028年人工智能AGI将来到人类：DeepMind联合创始人的长文预测未来人工智能发展

AGI代表人工通用智能，有各种定义。一般而言，它指的是一种可以执行常见人类认知任务甚至超越的人工智能系统。测试人工智能是否达到这一界限需要使用各种类型的测试来衡量，这些测试涵盖了广泛范围的人类认知。这是具有挑战性的，因为人类可以做太多事情，而这些能力不断演变。要判断一个人工智能系统是否是AGI，它必须在所有认知任务上与人类达到相同水平。然而，测试涵盖所有人类认知能力的任务是不可能的。因此，实现AGI需要不断改进和探索。在评估智能时，存在一个框架，根据任务的复杂性和环境进行加权。在许多方面，将人类智能作为AI选择的参考是合理的。

AGI的来临
2011年，Shane Legg在他的一篇博文中对人工通用智能（AGI）到来时间线进行了预测：

Legg解释说，他的预测基于两个关键点：
首先，未来几十年内，机器的计算能力将呈指数增长，全球数据也将呈指数增长。 当计算能力和数据都呈指数增长时，高度可扩展算法的价值不断提高，因为这些算法可以有效利用计算和数据。
其次，随着可扩展算法的发现和模型的训练，模型的未来数据规模将远远超过人类一生中接触到的数据量。

Shane Legg相信这将是解锁AGI的第一步。因此，他认为在2028年之前实现AGI的可能性为50%。但届时可能会出现意想不到的挑战。
但在Legg看来，我们目前面临的所有问题预计将在未来几年内得到解决。
我们现有的模型将变得更加精细、逼真和及时。
多模态将成为模型的未来，使它们更加有用。
然而，就像硬币的两面，模型也可能容易被误用。

多模性的未来
最后，Shane Legg提到人工智能领域的下一个里程碑将是多模态模型。
多模态技术将扩展语言模型的理解能力到更广泛的领域。
当未来的一代人回首我们现在拥有的模型时，他们可能会认为：“哇，这些模型只是能处理文本的聊天机器人。”
多模态模型可以理解图像、视频和声音，使我们与其互动时更深入地理解发生的事情。
系统将会真正嵌入到现实世界中。
随着模型开始处理大量视频和其他内容，它们将更深刻地理解世界和各种隐含知识。