探索人工神经网络向通用人工智能(AGI)演进

在过去几十年里，人工智能取得了巨大的发展。通过人工智能技术，计算机能够理解人类语言并作出相应回应，帮助人们完成以往难以实现的任务。例如，通过机器学习技术，我们能够更准确地预测洪水、实现跨语言翻译、帮助人们跨越语言障碍进行沟通，以及更准确地预测和诊断疾病。

人工智能的发展得益于两个关键因素：

首先是人工神经网络，这种技术并非全新概念。早在20世纪六七十年代，人工神经网络就已经出现。它模仿人类神经元的特性，每个神经元接收一组输入，根据权重和激活函数输出结果。通过大量神经元共同工作学习复杂任务，不断根据特定规则调整权重，以达到最终学习效果。人们可以通过训练神经网络实现复杂任务，如翻译、文字识别和物体识别等。

其次是计算机性能的提升，为人工神经网络的发挥提供了必要的计算能力。人工神经网络的计算具有一定的包容性和基于矩阵和向量运算的特性。Google开发了TPU芯片，通过量化降低硬件尺寸和功耗，同时保持高精确度。TPU芯片通过脉动阵列提供强大的矩阵和向量运算能力，非常适合人工神经网络的计算。这样的技术已广泛应用于Google的各项产品，包括搜索、翻译和AlphaGo。

虽然人工智能取得了巨大成就，但基于人工神经网络的人工智能仍存在一些局限：

一、目前大部分做法是从头开始训练机器学习模型，而不是扩展现有模型来学习新任务，导致为每项新任务开发独立模型。这种方式耗费时间和数据，且效率低下。
二、目前模型只能处理单一类型的数据（如图像、文本或语音），无法综合利用多种数据类型。要实现多任务处理和跨感官学习，需要模型具备更广泛的能力。

进一步发展人工神经网络，让模型能够多任务处理丰富数据类型，将是人工智能领域的重要突破，有望实现更高级别的智能。的模型都是密集的单一模型，需要完整启动整个模型来执行无论是简单还是复杂的任务，这与人脑运作方式不太一致。相反，人脑的不同部位负责不同的功能，根据特定情况只会调用相关部分来运作。人工智能可以借鉴这种工作方式，构建一个“稀疏”激活的单一模型，只有在需要时才会调用通过网络的小路径。这种架构使模型能够动态学习网络不同部分擅长的任务，并学习如何仅通过模型中最相关的部分来路由任务，从而提高学习效率和能源利用效率。

通用人工智能（Artificial general intelligence，AGI）一直是人工智能领域的终极目标之一。近年来，随着人工智能技术的不断发展，一些重要的进展已经取得。例如，Google推出了Pathways，一种可以训练多任务的下一代人工智能架构，向实现AGI迈出了重要一步。这种架构使单个AI系统能够泛化处理数千甚至数百万个任务，并能同时处理各种类型的数据，从而推动人工智能迈向更加通用的时代。同时，这种发展也带来了一些重要的挑战，如如何确保在构建模型过程中考虑公平性、隐私性和安全性等问题。

值得注意的是，除了Google之外，其他互联网和计算机公司也在积极研究通用人工智能的发展。通过从神经网络向通用人工智能的跨越，我们有望建立更加智能和通用的系统，从而更好地解决各种复杂问题，包括精确诊断疾病、研发更有效的药物、改进教育系统，乃至处理气候变化和清洁能源等全球性难题。