邁向通用人工智能

本書由紐約大學計算機系副教授朱利安·托格利烏斯撰寫，系統審視了通用人工智能這一熱門議題。作者從人類智力理論（CHC模型、g因素）、動物認知（章魚、烏鴉、螞蟻）及數學原理（“沒有免費的午餐定理”）出發，解構了“智能”這一概念的模糊性與多樣性，進而梳理了符號人工智能、深度強化學習、進化計算等主流技術路徑的局限與優勢。 書中重點剖析了當前**潛力的兩種通用人工智能方法：一是基於自監督學習的基礎模型（如大語言模型GPT-4、擴散模型Stable Diffusion），展示了其通過文本預測“湧現”出的多樣化能力，也指出其幻覺、不可靠等根本缺陷；二是在虛擬環境中進行的開放式學習，智能體通過與不斷生成的新問題博弈，逐步進化出更通用的策略。此外，作者還討論了人工智能與意識的關系、超級智能的“智能爆炸”論點是否存在，以及通用人工智能對就業、偏見、虛假信息和社會治理的現實影響。 本書觀點冷靜、理性，拒絕炒作，主張“人工智能並無神奇之處，只是一套有用的技術”。譯文準確流暢，適合人工智能研究者、從業者、高校師生及對AGI有深度興趣的大眾讀者閱讀。