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無人機、人工智能、物理、機器學習、人工智慧、Artificial Intelligence、ChatGPT、Bing、NLP、深度學習
你知道AI，但你有聽過AGI是什麼嗎？
人工智慧（AI）的發展日新月異，而通用人工智慧（AGI）作為其中的一個重要分支，在近年來引起了廣泛的關注。AGI的本質是什麼？它又有哪些潛力和挑戰呢？讓我們一起來深入了解。
【AGI的定義＆重要性】
通用人工智慧，即AGI，是指具有與人類同等智慧甚至超越人類的能力的人工智慧。與目前較為常見的狹義人工智慧（ANI）不同，AGI的目標是實現機器的自我意識和全面智慧，使其能夠處理各種複雜任務，並在不同領域展現出與人類類似的認知能力。
AGI的發展對於人類社會有著深遠的影響。它可以幫助我們解決眾多現實生活中的難題，提高生產力和效率，同時也可能帶來全新的倫理和社會問題，需要我們持續思考和探索。
【AGI的應用＆能力】
AGI涵蓋了許多不同領域的研究和應用。從創造力到自然語言理解，再到導航和遷移學習，AGI的潛在應用無所不包：
1. 創造力：
AGI可以幫助人們在藝術、設計和創新領域中創造更多新奇和有價值的作品。例如Sora可以透過文字描述自行產生不存在的影像。
2. 圖像／影像識別：
通過對圖像和影像的理解和處理，AGI可以應用於醫療、安全監控等領域。
3. 精細運動：
AGI的精細運動能力使其適用於外科手術、製造業等需要高度精準操作的領域。
4. 自然語言理解（NLU）：
AGI可以幫助我們更好地理解和應用人類語言，例如ChatGPT、Gemini、Claude 等生成式AI。
5. 導航：
AGI可以透過全球定位系統精準的定位並配合計算，做出精確度與人類相符的物理空間投射運動。對於自動駕駛汽車、無人機等技術有著重大意義。
6. 遷移學習：
AGI可以在不斷學習和適應中解決新的問題，促進技術和知識的創新和發展。
【Google Deepmind的AGI分級＆原則】
Google Deepmind在《通用人工智慧等級：實現通往AGI之路的進展》中提出了對AGI的六大原則和分級，這些原則和分級為我們更好地理解和評估AGI的發展提供了框架和指導。
➤ 6 大原則
1. 專注能力而非流程：AGI的核心在於其能力而非僅僅模仿人類思維。
2. 注重通用性及效能：AGI需要在不同領域和任務中展現出通用性和高效能。
3. 關注認知和後設認知任務：AGI需要具備對自身認知和學習過程的反思能力。
4. 專注於潛力，而非部屬：AGI的價值在於其潛力和未來發展的可能性。
5. 注重生態效度：AGI需要在真實世界中展現出其實用性和生態效應。
6. 專注於通用人工智慧之路：AGI的發展應該是通往通用智慧的道路上的一步，而非僅僅停留在某一個端點。
➤ 5種等級
在等級的部分Google Deepmind將其定義分成俠義及廣義。狹義指的是該工具可完成單一或特定的任務；而廣義指的是該工具可完成廣泛非體能的任務。
Level 0：非人工智慧
Level 1：等於或略於無技能的人類
Level 2：超越 50%有技能的成年人
Level 3：超越 90%有技能的成年人
Level 4：超越 99%有技能的成年人
Level 5：超越所有人類
計算機軟體、編譯計算機軟體、編譯器是屬於Level 0；目前常見的AI像是ChatGPT、Gemini、Claude等，皆屬於Level 1。而逛易上來說，目前還未出現 Level 3 的 AGI，人類暫時還不用擔心會被取代（汗）。
通用人工智慧（AGI）是一個充滿挑戰和潛力的領域。隨著技術的不斷進步和探索，而在未來實現更加強大和智能的AGI系統，為人類社會帶來更多的便利和價值。讓我們共同期待和努力，探索AGI的無限可能性！
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