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雷达卡
简介： 人工智能（AGI）在未来仍然遥遥无期，但令人惊讶的是，关于如何衡量我们是否接近的讨论很少。本文回顾了一项关于在动物AI奥运会中将现有AI与动物能力进行对比的建议。这是一件真实的事情，刚刚接受了参赛者。
人工智能（AGI）是许多AI研究人员的看法，但一致性却出乎意料地少。我们广泛认为，要达到人类级别的AGI，就需要一个具有以下所有功能的系统：
意识：具有主观经验和思想。
自我意识：要意识到自己是一个独立的个体，尤其是要意识到自己的思想和独特性。
感觉：主观感觉或情感的能力。
智慧：智慧的能力。
好的，这些就是科幻小说中描述的特征。如果可能，我们可能会认为我们已经接近：
从一个资源中学习，并将其应用到另一个完全不相关的领域。换句话说，概括。
就是说，一旦学会了一项任务，便再次将其应用于其他数据或其他环境。
小而快速。当今的系统非常耗能，阻碍了它们的小型化。
以一种真正无监督的方式学习。
关于何时实现AGI也有很多意见。大约一年前，这次我们报道了2017年多伦多大学机器学习会议的一个小组，主题是``AGI有多远''。与会者是由7位杰出的人工智能思想家和投资者组成的令人印象深刻的小组（包括Ben Goertzel和Steve Jurvetson）。他们的想法如下：
超人能力5年
7年
大概13年（到2025年，我们将知道到2030年是否可以拥有它）
23年（2040）
30年（2047）
30年
30至70年
有很大的分歧，但中位数为23年（2040年），其中一半人的思考时间更长。
我们如何衡量进度，而不仅仅是最终的成功
毋庸置疑，要实现这些列表中的任何一个都是一项艰巨的任务。在我们宣布胜利之前，并非所有研究人员都同意这些特征在什么程度上是必要和充分的。毕竟，我们正在努力实现AGI，但尚未真正看到目的地。
已经提出了一些最终成功的测试，其中大多数您可能已经听说过。
图灵测试：计算机能否使人相信它也是人。这个人已经69岁了。
就业测试：尼尔斯·尼尔森（Nils Nilson，2005年），一种机器人应使具有经济意义的工作自动化。
咖啡测试：来自苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak），2007年。当机器人可以进入一个陌生的房子并制作一杯像样的咖啡时。
机器人学院的学生：2012年本·格特策尔（Ben Goertzel）的作品。机器人可以使用与人类相同的资源和方法进入大学并获得学位。
奇怪的是，过去7年似乎没有增加任何新的关于最终成功的重大测试。事情解决了吗？
实际上，似乎无法解决的是如何衡量我们在实现这些目标方面的进展。像我们领域中的大多数进步一样，随着渐进式改进可以带来更好的性能，我们应该能够提前几年看到这些成功。但是，如何判断我们是50％还是75％？
动物AI奥运
去年2月，剑桥大学勒沃胡姆大学智能未来中心与位于布拉格的研究机构GoodAI之间的项目合作伙伴提出了一种有趣的方法。他们的想法是使用各种已经建立的动物认知任务，针对各种动物对各种AI的当前水平进行基准测试。因此，动物AI奥运会。
6月，他们宣布了这些测试的详细信息，现在正接受潜在竞争对手的提交。他们提出以下10个测试代表了动物和AI难度的不断提高，因此推理的复杂性也越来越高。
食物：单项正面奖励。在限制时间内获取尽可能多的食物。
偏好设置：修改食物测试以包括获取更多食物或更容易获得食物的偏好选择。
障碍：阻碍特工导航的一些不可移动的障碍要求特工探索环境以解决任务。
避免：引入“热区”和“死亡区”，要求代理商避免负面刺激。
空间推理：测试复杂的导航能力，并且需要一些简单的物理知识来操作环境。
泛化：包括环境的变化，这些变化看起来可能与代理表面上不同，即使问题的性质和解决方案保持不变。
内部模型：代理必须能够存储环境的内部模型。一段时间后，灯光可能会关闭，要求座席记住布局并在黑暗中导航。
物体的持久性：许多动物似乎都知道，当物体看不见时，它仍然存在。这是我们的世界和我们的环境的财产，但未必被许多AI系统所尊重。如果不了解对象的持久性，就不可能进行许多简单的交互。
高级首选项：测试座席做出更复杂决策的能力，以确保其获得尽可能高的报酬。期望测试会带来可实现的不同奖励。
因果推理：包括提前计划的能力，以便在采取行动之前先考虑其后果。某些非人类动物通过了该类别中的所有测试，其中包括来自整个动物界的一些更为惊人的智力示例。
这让我感到很有价值，但是在预测我们向AGI迈进的过程中并不是特别确定。它似乎也只专注于强化学习。我的猜测是，每10名AGI研究人员中就有8名可能会说强化学习是最可能的途径，但是我们不应该排除其他努力的突破，例如尖峰或神经形态芯片甚至字面上的生物湿件芯片。
我在想那些通用动力机器人在这个规模上至少达到第6位，甚至可能更高。不过，还是很高兴看到有人把桩子放在地上并对此进行射击。我渴望看到结果。
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