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人工智能领域的突飞猛进，让很多人意识到未来已来。很多人已经在日常工作、生活中应用Deepseek等大模型工具，辅助文档处理，帮忙孩子判作业。

很多人甚至可能会好奇，通用人工智能究竟能否成真呢？

通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence,AGI）的定义，指具备与人类相似或超越人类的广泛认知能力的智能系统。

与狭义人工智能（NarrowAI）专注于特定任务不同，能够像人类一样自主学习、适应并解决多种领域的问题（如语言、推理、创造、运动控制等），而非仅限于预设任务。

首先，当前大模型训练依赖训练集，也就是一个封闭的训练样本集合。而在现实中，环境并不封闭，并不存在边界，如何让大模型在训练中精确定义边界并不容易。

其次，以GPT为代表的大模型训练成熟过程一直部分依赖于规模效应（ScalingLaws），也就是说，模型性能随参数规模、数据量、计算量呈指数提升。但近期大模型（如GPT-4）表明，单纯增加参数和数据量对性能的提升逐渐趋缓。此时，更高质量的数据集才有更好的训练效果。

另外，大模型运转所依赖的大型服务器，其能耗水平越来越高，而同时大模型产生的生产效率暂时不好计算，人工智能技术发展依然期待路径优化。

回到主题，通用人工智能是否会成真？我的答案是，会。

人工智能领域有一个著名概念——图灵测试（TuringTest），由英国计算机学家艾伦·图灵（AlanTuring）于1950年提出，其核心思想是：如果一台机器能通过自然语言对话让人无法区分它是AI还是人类，那么它就可以被认为具有智能。

然而，今天的AI（如ChatGPT、Claude等）虽然在许多对话场景中能“骗过”人类，但人们仍然不认为通用人工智能（AGI）已经实现。

实际上，如果回看人工智能发展历程中的重大理成本事件，就会发现人工智能技术一直在稳定进步。如IBM深蓝机器人在国际象棋上战胜人类，谷歌AlphaGo在围棋上战胜李世石，再到GPT的出现，国内Deepseek的引爆网络，图灵测试事实已经突破，人们对人工智能的定义在进一步细化和拆解。

尽管很难估算通用人工智能究竟什么时候会彻底实现，但目前技术投入没有丝毫停歇的迹象，大量资源在卷入这个领域。

可能，当大家不再关注Deepseek大模型时，大家每天都在使用时，突然一个新闻，通用人工智能已经落地了。

当然，这个过程，很可能和机器人技术应用、大模型与现实环境互动、类脑研究取得突破等同步开展。

正如今天的智能驾驶汽车在几年前还是人类科幻小说中的想象一样，通用人工智能技术迟早有一天会落地。到那时，技术的巨大进步将为人类带来生产力的大幅跃升。

在期待那一天到来的同时，最好的办法是不断充实自己的知识，善用人工智能开展工作。