AGI 人工通用智能（Artificial General Intelligence）降臨在即是近來熱門討論話題，那又被稱為通用人工智慧/通用人工智能的AGI是什麼？ 主要指一種能夠在各種領域和任務中表現出與人類相媲美或超越的智能水平的電腦/計算機系統。AGI是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一個分支，也是AI的最終目標之一。人工智能可以分為兩種類型：弱人工智能（Weak AI）和人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI）。弱人工智能是指只能在特定領域或任務中表現出人類水平或超越人類水平的智能的機器，不能跨領域學習或適應，不能理解或處理抽象或複雜的問題，是目前最常見和最發達的人工智能類型，它廣泛應用於各種領域，如醫療、教育、金融、遊戲、娛樂等，弱人工智慧例子包括搜索引擎，推薦系統等等。
AGI 人工通用智能（Artificial General Intelligence）概念源於1950年代
AGI的概念源於1950年代，當時AI的先驅們提出了創造“思維機器”的願景，並在1956年的達特矛斯夏季人工智慧研究計劃（英語：Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）上正式定義了AI這個術語。然而，隨著時間的推移，人們發現實現AGI的難度遠超預期，因此主流AI逐漸避離通用目的的智能系統，轉向特定的領域問題並尋找專用目的的解決方案。這導致了AI領域的分裂和碎片化，以及對AGI研究的冷漠和懷疑，直到近年技術進步，AGI的話題再次回到大眾眼中，而萬眾期待的GPT-5，可能是人類進入AGI時代的歷史里程。
AGI 人工通用智能（Artificial General Intelligence）的用途？
AGI的用途可能是無限的，因為它可以幫助人類解決各種複雜和重要的問題，例如氣候變化、醫療、教育、科學、藝術等。AGI也可以創造出新的知識和技術，推動人類文明的進步。同時，AGI也可能帶來一些風險和挑戰，例如道德、法律、社會、安全等方面的問題。因此，開發和使用AGI需要有嚴格的規範和監督，以確保它符合人類的價值和利益。
如何實現 AGI 人工通用智能（Artificial General Intelligence）？
實現AGI的方法目前還沒有一個確定的答案，不同的研究者和學派有不同的觀點和方法。
深度學習和神經網絡
一種可能的方法是基於深度學習和神經網絡，通過大量的數據和計算資源來訓練機器學習各種技能和知識。這種方法已經在一些特定領域取得了驚人的成果，例如圖像識別、自然語言處理、圍棋等。但是，這種方法也有一些局限性，例如缺乏常識、推理、創造力等高級智能能力，以及難以適應新的環境和任務等。
基於符號邏輯和知識表示
另一種可能的方法是基於符號邏輯和知識表示，通過建立一套形式化和統一的語言和規則來描述世界和問題。這種方法可以使機器具備抽象思維、推理演繹、解釋解釋等能力，並且可以更容易地與人類溝通和協作。但是，這種方法也有一些困難，例如難以處理不確定性、模糊性、變化性等現實世界的特徵，以及難以獲取和表示大量的知識等。
基於生物學或心理學的模仿或啟發
還有一些其他的方法，例如基於生物學或心理學的模仿或啟發，基於演化或學習的自組織或自適應，基於多智能體或分佈式系統的協作或競爭等。這些方法都有各自的優勢和缺陷，也都面臨著各種技術和理論上的挑戰。
實現AGI可能需要結合多種方法和技術，並且需要不斷地探索和實驗。有傳言可能在2023現身的GPT-5會是AGI的一大步，是否如此，有待我們觀察。
