【ITBEAR】人工智能領域正醞釀著一場前所未有的變革，自1956年“人工智能”概念首次被提出以來，實現人類級別的智能一直是科研人員的終極目標。近年來，隨著大語言模型的崛起，通用人工智能（AGI）似乎正從遙遠的哲學構想逐漸變為觸手可及的現實。
多位業界領袖對這一變革表達了樂觀預期。馬斯克預測，AGI可能在2026年投入使用；DeepMind聯合創始人Shane Legg則認為，到2028年，人類有50%的概率開發出首個AGI；而OpenAI CEO Sam Altman更是斷言，AGI將在2025年實現，通往AGI的道路已清晰可見。然而，業界對于AGI的看法莫衷一是，有人視其為技術革命，有人則擔憂其可能帶來的潛在風險。
AGI，即通用人工智能，旨在打造具備廣泛能力的“類人智能體”，能夠像人類一樣在不同領域中自主學習、推理和解決問題。一個完整的AGI需具備三大特征：能夠完成無限任務、在場景中自主發現任務、以及擁有自主價值驅動。然而，當前的大模型如ChatGPT等，在處理任務、自主性和價值理解方面仍存在明顯不足。
大模型雖然能夠完成范圍廣泛的各類任務，并表現出一定的“元認知”能力，但它們仍局限于文本領域，無法與物理和社會環境進行互動。大模型需要人類具體定義每個任務，缺乏真正的自主性。同時，盡管ChatGPT等模型接受了大量包含人類價值觀的文本訓練，但它們并不具備理解或與人類價值保持一致的能力。
盡管如此，科技巨頭們仍將大模型視為邁向AGI的關鍵一步。與此同時，通往AGI的道路出現了兩大技術流派：一是以OpenAI為代表的Transformer學派，通過大數據、大參數、大算力，以自回歸方式走向AGI；二是以meta首席人工智能科學家Yann LeCun為代表的世界模型學派，認為自回歸的Transformer無法通往AGI，強調常識推理和基于世界模型的預測與計劃能力。
Transformer架構自2017年被介紹以來，因其顯著的語言理解和生成能力，迅速在自然語言處理領域取得廣泛應用。然而，其在理解復雜概念和常識推理方面的能力仍有限，主要依賴于從數據中學習模式，而非真正理解這些模式背后的邏輯和原因。相比之下，世界模型學派試圖通過內部模擬來預測和理解環境的動態變化，從而做出更為合理的決策。
世界模型的基本思想源自對人類和動物如何理解世界的觀察，通過構建內部表示來模擬可能的未來場景，并基于這些模擬做出決策。該模型架構由多個模塊組成，包括執行控制的配置器、理解當前狀態的感知模塊、預測的世界模型等。世界模型的最大優勢在于其環境模擬與預測的能力，使得人工智能系統可以在實際操作之前評估不同行為的后果，提高了學習效率和決策質量。
在探索AGI的道路上，Transformer架構和世界模型代表了兩種截然不同的設計哲學和目標。Transformer架構以自注意力機制為核心，適合處理序列化信息，如文本和語言；而世界模型則更側重于模擬和預測環境的動態變化，試圖通過構建內部模型來理解外部世界。這兩種方法在理解復雜系統、處理未知環境以及學習效率方面各有優劣。
未來AGI的實現可能不會完全依賴于單一技術或方法，而是需要結合Transformer架構和世界模型的優點，甚至探索新的技術和理論。例如，可以利用Transformer架構的強大語言處理能力來增強世界模型內部的環境模擬能力，或者在世界模型的框架下集成Transformer模塊來提高模型對環境變化的理解深度。這種融合將帶來新的挑戰，但也為實現真正智能、靈活且適應性強的AGI系統提供了可能。
如今，我們正站在通向AGI未來的起點上，盡管實現它的時間表尚不明確，但技術道路正逐漸清晰。AGI的進步不僅代表著技術創新，更是對未來人機交互方式的重新想象。在這場變革中，人類需要重新審視自己，以更加開放和包容的心態迎接未來的挑戰與機遇。
