目前的人工智能还需要多少年可以发展到强人工智能阶段？

发表于 2025-4-7 16:13:43

我觉得大部分人对这个概念是误解的。
高级人工智能分为三种，
①AGI，通用人工智能，比如ChatGPT，GPT-Agents
②NASI，窄域超级人工智能，比如Deepmind的AlphaGo Zero，AlphaFold 3
这两者会在10年内普遍实现。3年内出一期成果。
③最后一种就是GASI，通用型超级人工智能，这尼玛就是科幻级的东西了，这个东西的前提在于人工智能不仅广泛而深刻地理解了物理世界，还广泛而深刻的理解了人，人的大脑是混乱与秩序的混合体，充满荷尔蒙和电流，很难被理解。你不理解人，就无法和人类彻底对齐，这需要50年打底，请好好活着。

发表于 2025-4-7 16:22:09

我们从汽车行业这个视角切入看一下：
7/19号，雷军在勇气的演讲中提到汽车行业，全球可能只能活下去5～8家，如果不能干到全球前五，有可能活不下去。
雷军当时被问的第一个问题：你们现在才下场是不是太晚了？
雷军回答：智能化才是汽车的灵魂，而智能化在电动车时代才刚刚开始。
被问的第二个问题：为什么小米汽车不拿出来独立融资、独立上市呢？
雷军回答：造车周期比较长，如果拿了别人的钱。想很长时间想法保持一致，几乎是不可能的。
因此雷军带队，10年内全资投入100亿美元目前汽车部门的团队已经超过7000人。

我们再来看看其他自动驾驶公司的现状：
从5月份开始，百度旗下的“萝卜快跑”平台在武汉开始大规模测试运营，目前已投入四百余辆自动驾驶汽车。
据百度披露，萝卜快跑在武汉已经达到均车每日20单水平，与普通出租车一致。引发大众讨论。

前2天，萝卜快跑的对手文远知行要赴美IPO。文远知行目前有2227名员工，在7个国家30个城市开展自动驾驶业务。其中有5个业务模块：自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货车、自动驾驶环卫车、高级辅助驾驶。
2021年到2023年，文远知行财务状况
营收分别是1.3亿，5.2亿元和4亿。
净亏损分别是10亿、12.9亿、19.4亿
前期投入是挺大的，每年要烧掉十几个亿。
钱主要花在：研发费用和管理费用。
文远知行目前持有现金和现金等价物约18.3亿。还能支持一年。

从大的层面来看：经济体强弱的衡量标准并非引入先进科技的速度，而是使用先进科技的深度。

从个人角度而言：保持积极开放接纳的心态
未来随着劳动生产率的提高，人们的品味在变化，新事物新观念不断涌现，因而消费的领域不断拓展，从而带动各种职业类型。
归根结底由供给侧生产率的提高，势必会提供一种“供给创造需求”现象。

发表于 2025-4-7 16:31:48

目前的人工智能还需要多少年可以发展到强人工智能阶段？
原创回答如下：
个人的观点认为目前的人工智能最少需要10年最多需要20年就可以发展到强人工智能阶段。
举例说明一下：
1.现在适合家庭主妇使用的大房间扫地拖地一体的机器人已经走进家庭至少有三年的时间了，这样简单功能的机器人，部分程度上取代了人们清扫大面积房间的简单体力劳动，解放了人的手脚，可以利用机器人打扫卫生的时候，做自己喜欢做的事情；
2.十几年前甚至二十年前的时候，在集体食堂厨房里的洗碗机、包饺子机等就已经很普遍地使用了，当然这类产品都属于机器人最简单的产品，机器人进一步发展到极致的时候，餐厅机器人服务员也可能普遍存在的;
3.我们国家人口密度比较大，可能对机器人的普遍使用和对人工的大面积替代需要还不是特别迫切的，因此对智能机器人的发展也不像西方发达国家那样重视；
4.智能机器人发展到极致的时候，最广泛的用途就是代替人类到危险大、困难多、工作环境差的地方去处理不适合我们人类去处理的问题。
回答完毕

发表于 2025-4-7 16:46:10

参考：飞秒光年：四种方法预测AGI实现时间，留给人类的时间不多了
上文采用四种方法来预测AGI实现的时间，结果如下：

高管预测法：2029年
大众投票法：2032年
算力预测法：2027年
能力拆解法：2027年
平均值：2029年

发表于 2025-4-7 16:56:35

在去年发表的一篇题为《人工智能何时超越人类？人工智能专家的证据》的论文中，人工智能领域的精英研究人员预测，“人类水平的机器智能”（HLMI）在 45 年内出现的可能性为 50%，在 9 年内出现的可能性为 10%。但任何曾经与 Siri 或 Cortana（当今市场上的一些虚拟助手）交谈过的人可能会认为 HLMI 已经到来。
麻省理工学院大脑、思维和机器研究中心的研究员 Eliza Kosoy 指出，机器在某些领域已经超越了人类。它们可以在许多战略游戏中击败人类，比如国际象棋、棋盘游戏围棋和一些 Atari 视频游戏。机器甚至可以做手术和驾驶飞机。最近，机器已经开始驾驶汽车和卡车——尽管其中一些可能在通过驾驶培训方面存在问题。尽管如此，Kosoy 相信，“有了足够的数据和正确的机器学习算法，机器可以让人类的生活更加愉快。”
Kosoy 的目标是更好地理解人类的学习方式，以便将其应用于机器。她通过研究直觉物理学和一次性学习来实现这一目标。

直觉物理学是指人类能够预测其物理环境中的某些动态变化，然后对这些变化做出相应反应。例如，能够感知倒下的树的轨迹，从而知道朝哪个方向移动以避免被击中。
一次性学习是指仅从几个例子中学习物体类别的能力。这似乎是机器所缺乏的能力……至少目前如此。科索伊解释说，当今最好的算法需要接触数千个数据集才能学会苹果和橘子之间的区别。然而，孩子们只需要几次介绍就能分辨出区别。科索伊说，她“个人非常好奇孩子们如何能够如此快速地学习，以及我们如何提取这个过程，以便构建不需要太多数据的更快的机器学习。”
机器与人类智力竞赛的另一个警告是情感的融入。1997 年，当 IBM 计算机“深蓝”击败俄罗斯世界冠军国际象棋选手加里·卡斯帕罗夫时，卡斯帕罗夫心烦意乱，从此再也没有下过同样的棋。当然，深蓝能够“智胜”卡斯帕罗夫，但它的程序是否具有情商，能够优雅地表现出良好的体育精神，以免摧毁卡斯帕罗夫的精神？换句话说：当你在工作中遇到不愉快的一天时，你真的能指望 Siri 能同情你吗？“人类的同情心和善良是智力的重要组成部分，”科索伊指出。“在这个领域，我怀疑人工智能永远不会胜过我们。”

当然，还有更多。创造力和智力之间的关系如何？德国科学家已经训练计算机以梵高和毕加索的风格作画，而且计算机的画作也并不差。但是，教机器模仿创造力是真正的创造力吗？
就原始计算能力而言，机器已经取得了长足进步。毫无疑问，它们将继续使人类的生活更加愉快和轻松。但是，机器会写出下一部托尼奖获奖剧本吗？或者在下起阵雨时在雨中即兴跳舞吗？显然，人类的大脑是一个了不起的东西，能够享受活着的简单乐趣。具有讽刺意味的是，它还能够创造出机器，无论好坏，这些机器每天都会变得越来越聪明，越来越逼真。

目前的人工智能还需要多少年可以发展到强人工智能阶段？

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