歷史的車輪滾滾向前，人工智能經(jīng)歷了3次寒冬的洗禮，潮起潮落。通用人工智能這個(gè)詞匯已如同“舊事王謝堂前燕，飛入尋常百姓家”。

現(xiàn)在的人工智能學(xué)習(xí)算法以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法為主。這兩種類型的算法以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的算力來尋找樣本間的共性，從而找出隱藏在數(shù)據(jù)背后的客觀規(guī)律，但這種規(guī)律仍然不能為人類完全所知，它們通過參數(shù)來間接體現(xiàn)。

以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)并且參數(shù)背后的規(guī)律不能具體化是現(xiàn)在人工智能算法主要局限性。因?yàn)檫@樣即使一個(gè)人類已知的規(guī)律，對(duì)算法來說也需要大量的運(yùn)算才能得到一個(gè)近似解，而且這個(gè)近似解往往達(dá)不到人類要求的精確度。所以現(xiàn)在人們?cè)趹?yīng)用這些算法時(shí)都會(huì)進(jìn)行人為干預(yù)，比如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程處理，對(duì)算法運(yùn)行過程加入一些人類已知的規(guī)則等。

通用人工智能（AGI）是具有一般人類智慧，可以執(zhí)行人類能夠執(zhí)行的任何智力任務(wù)的機(jī)器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目標(biāo)，也是科幻小說和未來研究中的共同話題。一些研究人員將通用人工智能稱為強(qiáng)AI（strong AI）或者完全AI（full AI），或稱機(jī)器具有執(zhí)行通用智能行為（general intelligent action）的能力。與弱AI（weak AI）相比，強(qiáng)AI可以嘗試執(zhí)行全方位的人類認(rèn)知能力。

測試人類水平的通用人工智能具有以下幾種方式：

圖靈測試（圖靈提出）：一名人類參與者與一臺(tái)機(jī)器和一名人類進(jìn)行對(duì)話，參與者看不見目前對(duì)話的是人類還是機(jī)器。如果在很長一段時(shí)間內(nèi)，參與者無法判斷與他對(duì)話的是人類還是機(jī)器，那么機(jī)器就通過了測試。

咖啡測試（沃茲尼亞克提出）：一臺(tái)機(jī)器需要具備在普通的美國家庭中弄清楚如何煮咖啡的能力：找到咖啡機(jī)，找到咖啡，加水，找到一個(gè)馬克杯，按下正確的按鈕開始煮咖啡。

機(jī)器人大學(xué)學(xué)生考試（哥茲柔提出）：一臺(tái)機(jī)器就讀于一所大學(xué)，選擇并通過和人類相同的課程，最終取得學(xué)位。

就業(yè)測試（尼爾森提出）：機(jī)器從事一份經(jīng)濟(jì)上起著重要作用的工作，在工作中的表現(xiàn)至少和人類一樣好。

扁平家具測試（Tony Severyns提出）：需要一臺(tái)機(jī)器來打開和組裝一件扁平家具。它必須閱讀說明并按照描述組裝項(xiàng)目，正確安裝所有部分。

來源：博客園，機(jī)器之心，知乎綜合整理

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