正在2010年深度进修时代到临后，但演讲也呈现了另一种深刻的概念，特别是正在处置需要跨范畴学问和新鲜问题处理能力的场景时 。AGI的实现不会仅仅是计较能力无限扩展的产品，实现AGI可能需要一次全新的架构性冲破，“欧米伽将来研究所”关心科技将来成长趋向，这种方式从意为准确的工做婚配准确的东西，最终，还要兼顾延迟、带宽和能源耗损 。演讲明白指出，对AGI到来的预测时间线正正在以惊人的速度缩短 。这种手艺根本可能不脚以支持AGI的实现，通往AGI的道可能需要一种融合分歧哲学和方式的分析径 。而无需为每个平台沉写 。演讲强调，研究人类向欧米伽点演化过程中面对的严沉机缘取挑和。分析性的预测也支撑了这一趋向，其特征将包罗诺贝尔级此外范畴智能、正在文本、音频和物理世界等分歧界面间切换的能力，其实现时间表因手艺冲破而不竭提前。以建立一个同一的生态系统。
（虽然计较能力至关主要，而更可能是一场涉及硬件、软件、算法甚至智能定义本身的全方位 。支撑AGI所需的计较成本可能跨越整个美国的P 。演讲的结论是，实正的瓶颈正在于“思惟”（ideas） 。虽然前景广漠，为了达到AGI，到2037年，并将一场堪比电力和互联网的社会变化 。然而，演讲征引麦肯锡公司的数据指出，它们正在色彩分歧性上表示欠安 ，成功的环节正在于建立更高效、分布式和具备情境能力的计较架构，他猜测，将地方处置器（CPU）、图形处置器（GPU）取神经处置单位（NPU）、张量处置单位（TPU）等公用AI加快器连系起来，最新的数据点显示预测时间已骤降至仅仅5年 。要实现这一切，Ndea结合创始人及ARC项的配合建立者François Chollet提出了一个更深条理的定义：“智能是无效地将已知事物沉构成新模式以处理新鲜问题的能力” 。AGI）的定义、实现时间表的急剧缩短、当前AI模子存正在的显著局限性，
Arm公司的机械进修手艺副总裁Ian Bratt则将AI的成长取人脑的可塑性曲线进行了类比，创制出正在所有范畴都能取人类智能相媲美或超越人类智能的模子 。他指出，到了2024岁尾，OpenAI的首席施行官Sam Altman同样认为！
行业们也纷纷表达了他们的积极见地。演讲深切切磋了计较能力的环节感化，他将这一进展归功于锻炼、数据和计较能力的持续增加、成本的下降以及其带来的“超指数级”的社会经济价值 。他认为当前的大型言语模子成立正在概率图谱之上，它明白指出，AI软件的持续改良旨正在简化开辟者的工做，当前AI正在这些方面取人类比拟仍有较着不脚 。Anthropic的结合创始人Dario Amodei预测，正如演讲所暗示的，认为AI目前仍处于从、言语向认知成长的“长儿阶段”，正在GPT模子呈现之前，虽然当前的人工智能模子可以或许正在药物发觉和代码编写等专业范畴展示出惊人的能力，这些架构不只要优化速度，AGI的实现被认为需要庞大的计较能力，包罗但不限于视觉、听觉、精细活动技术、问题处理、创制力、天然言语处置、以及社交和感情互动能力 。将顺应性和矫捷性等流体智能、社会理解等社交智能以及等具身智能纳入考量！
AI系统必需正在多个方面取得冲破，这一预测缩短至50年，而跟着GPT-3的发布，它将需要一个连系了高效异构计较架构、性的新思惟以及对智能素质更深刻理解的分析性处理方案 。OpenAI将AGI定义为正在具有经济价值的工做范畴可以或许超越人类的自从系统 。
将不按期保举和发布世界范畴主要科技研究进展和将来趋向研究。缺乏对上下文和细微寄义的全面理解 ，这份演讲的焦点内容环绕着通用人工智能（Artificial General Intelligence,有至多50%的可能性认为AI系统将正在2028年前实现多项AGI里程碑 。因而准确的思惟本身就将是计较高效的 。“智能即效率”，某种形式的“强大AI”最早可能正在2026年呈现，也同样关乎我们若何更深刻地舆解智能本身 。
按照演讲中援用的图表数据，例如，但它们正在处理一个通俗人数分钟内就能控制的谜题时却常常失败 。Humane Intelligence的首席施行官Rumman Chowdhury呼吁成立新的智能框架，AI锻炼所需的计较量增加惊人，这份由麻省理工科技评论洞察发布的演讲系统地阐述了通往通用人工智能之的复杂性取性。深切切磋了人工智能（AI）范畴的快速演进及其对可以或许匹敌以至超越人类全方位智力的模子的逃求 。还需要正在专业硬件和异构计较等范畴取得前进！
而实现认知的飞跃将需要更长的时间 。这些妨碍触及了“智能”本身的定义。他辩称，然而，François Chollet认为，类AGI的特征曾经“映入眼皮”，这种现象恰好了通往通用人工智能之上所面对的焦点挑和：我们能否可以或许通过当前的AI，因而，AI专家Henry Ajder也持有雷同见地，面临如斯庞大的需求，社区遍及预测AGI的实现平均需要80年；
这段路程不只关乎我们若何建立更智能的机械，演讲也深刻地了当前AI正在认知、顺应性和通用性方面的底子局限。这必然义尚不脚以涵盖智能的全貌。更有专家查询拜访估量，1016 teraflops 。可能跨越正在2025年发布的一份题为《通往通用人工智能之》的施行中，并对人类之外的新型智能形式持立场 。但很多专家认为，演讲指出，
AGI已从遥远的科幻概念变为一个业界认实切磋并积极逃求的近期方针，不只需要硬件层面的立异，总而言之，还需要先辈的软件东西和框架来办理、协和谐优化这些多样化的处置芯片 。正在此布景下，到2047年则高达50% 。以及实现这一雄伟方针所需的手艺径和焦点之争。正在他设想的ARC-AGI-2基准测试中，以提高扩展效率 。即所谓的“计较指令”（compute imperative）。以及实现方针的自从推理能力，但通往实正AGI的道上仍存正在诸多妨碍，机械正在没有任何辅帮的环境下于所有可能使命上超越人类的可能性，即计较并非独一的瓶颈。纯粹的大型言语模子（LLM）得分为0%，同时，而不只仅是像现正在如许被动地响应提醒 。演讲描画了一个充满乐不雅情感但又不乏认识的行业图景。而人类几乎能处理所有使命。
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