在近期的一次采访中，谷歌DeepMind的CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）预测，在未来5至10年内，人工通用智能（AGI）将首次出现。尽管如此，他也坦诚地指出，当前技术在实现AGI方面仍面临诸多重大挑战。
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哈萨比斯在伦敦的DeepMind办公室接受采访时提到，尽管目前的人工智能系统在特定任务上表现出色，但它们仍缺少许多基本能力。他认为，AGI是“能够展现人类所有复杂能力的系统”，而实现AGI的关键在于让AI系统真正理解物理世界。
哈萨比斯表示，尽管研究者在创造自主规划和问题解决能力方面取得了进展，但将这些能力应用于现实场景中仍然是一项艰巨的任务。他指出：“关键在于我们能够多快将规划思路和代理行为进行概括，并将其应用于真实世界，同时还要建立对周围世界的模型。”
在讨论世界模型时，哈萨比斯认为，尽管近期研究者在这一领域取得了一定进展，但找到将世界模型与规划算法有效结合的最佳方法仍然是一个关键难题。持相似谨慎态度的还有Meta的首席AI研究员扬·勒昆（Yann LeCun），他也在积极探索自己的发展思路。
哈萨比斯的最新观点与他在2024年8月时的看法一致，当时他认为，当前的AI能力往往被过高估计，而该技术的长期潜力却被低估。根据Metaculus预测平台用户的中位数预期，AGI将在2030年前后问世。
目前，AI行业对AGI的到来方式存在越来越多的质疑。根据最新调查，大多数AI研究者认为，仅依靠大规模语言模型（LLM）无法实现AGI。OpenAI最近也改变了之前的观点，认为AI模型的突发能力不会直接导致AGI的迅速突破，而是将AGI的发展视为一个持续演化的渐进过程。微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）对AGI的预测表示质疑，称这种观点是“毫无意义的基准黑客”，他更希望AI的发展能够集中于提供实际的经济利益。
划重点:
🌟 AGI有望在未来5至10年内实现，但技术挑战依然存在。
🧠 当前AI系统在特定任务上表现优异，但缺乏人类的复杂能力。
📊 行业内对AGI实现方式的看法逐渐谨慎，认为不能仅靠大规模语言模型。
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