通用人工智能大型社會模擬器發佈，朱鬆純：判斷AGI的關鍵在於兩大“完備性”

作者 | 華衛

近日，由北京大學武漢人工智能研究院與武漢東湖高新區國家智能社會治理實驗綜合基地共同打造的“大型社會模擬器 1.0”正式發佈。

據介紹，大型社會模擬器 1.0 能夠在 3D 建模的仿真環境中演練海量智能體交互，實現從個體行爲到整體城市運行的多層次複雜系統模擬和羣體智能涌現。

大型社會模擬器匯聚個體、羣體、公共服務等多維數據，建立全域數據生態，通過定義多層次的 UV 函數建模行爲體，藉助分佈式計算、高併發調度技術，精準推演完整、動態、迭代的社會發展全過程，打造全息智能社會治理平臺系統。

大型社會模擬器 1.0 在國內具有政策支持、海量數據資源和快速技術迭代的優勢，尤其在智慧城市建設、社會治理、公共資源優化等方面有廣泛應用；中國的超大城市和複雜的社會管理需求也爲其提供了獨特的應用場景。國際上，大型社會模擬器在多智能體系統、認知模型、複雜系統理論等技術領域具有優勢，並廣泛應用於社會治理，如互聯網安全治理、大規模交通仿真、疫情傳播和全球經濟模擬。

北京大學武漢人工智能研究院首席科學家、北京通用人工智能研究院院長朱鬆純表示，人工智能開始進入平穩發展期，分化成幾個子領域，分別專注於特定的問題和研究方法，包含計算機視覺、自然語言處理、認知與推理、機器學習、機器人學、多智能體等領域。基於算力的提升和大規模數據的可得性，深度學習網絡模型的規模逐漸增大，層級不斷增多，實現的任務也越來越接近、甚至超越人類的水平。然而，這些模型都存在任務遷移困難的侷限性。

“人工智能距離達到人類通用且泛化的智能水平仍然相差甚遠。”朱鬆純指出，當前人工智能仍然侷限於在受限場景中的應用，缺乏在開放環境中自主定義新任務的機制與能力。其主要原因在於智能體缺乏與人類對齊的價值體系，導致其無法理解任務內在含義，跨任務泛化性能差，也難以實現高效的複雜任務規劃。

因此，他認爲，有必要研究如何爲智能體構建符合人類社會價值觀的價值體系，探索通用的價值驅動自主機制，賦予智能體通過學習與推理獲得物理和社會常識的能力，實現自主任務定義及可泛化的操作技能與可解釋的決策行爲。

那麼，如何判斷某一人工智能是否屬於通用人工智能？

在朱鬆純看來，其涉及到“兩個完備性”。首先是認知架構的完備性，認知架構的完備與否關乎我們能否承載知識完成無窮任務；其次是測試環境的完備性，要打造一個完整的、世界上任何可能任務都可以在此復現的練兵場，可以在此測試、評級。

據其進一步介紹，通用人工智能有三個基本特徵。第一，就是能夠完成無窮多任務。與一般人工智能只能完成一個或 N 個任務相比，通用人工智能希望能像人一樣完成無窮多任務，即能隨時應對“N+1”的新情況新任務。

第二，是自主定義任務。這是指進入新環境後能自主判斷需要進行什麼任務，也就是我們中國人常說的“眼裡有活”。第三，是價值驅動。我們人類早上起牀去上學上班、餓了去吃飯，這些行爲都是有自己價值體系驅動的，而不是由數據或知識驅動。

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