人工智能（AGI）即将出现吗？SingularityNET基金会首席执行官兼创始人Ben Goertzel博士访谈
人工智能的终极愿景是可以处理人类可以执行的各种认知任务的系统。单一的通用智能的概念称为人工通用智能（AGI），它概括了一个单一的通用智能系统的思想，该系统的行为和思维方式与人类非常相似。但是，我们还没有实现一般智能系统的概念，因此，当前的AI应用程序仅能够用于AI的狭窄应用程序，例如识别系统，超个性化工具和推荐系统，甚至是自动驾驶汽车。这就提出了一个问题：AGI真的在指日可待，还是我们在追求一个我们可能永远无法实现的难以捉摸的目标？
SingularityNET基金会和Sophia首席执行官兼创始人Ben Goertzel博士
SingularityNET基金会首席执行官兼创始人Ben Goertzel博士 本·格特策尔博士
Ben Goertzel博士SingularityNET基金会首席执行官兼创始人对他关于人工智能，AGI以及有关AGI的研究和行业的思想尤其引人注目。Goertzel博士在本周的（虚拟）OpenCogCon活动上发表讲话，是全球人工智能领域最重要的专家之一。他拥有数十年的专业知识，将AI应用于从自然语言处理和数据挖掘到机器人技术，视频游戏，国家安全和生物信息学等领域的实际问题。
我们正处于AGI的转折点吗？
Goertzel博士认为，我们现在正处于AI历史的转折点。在接下来的几年中，他相信AI研究领域的活动平衡将由高度专业化的狭窄AI转向AGI。深度神经网络已经取得了令人惊奇的成就，但是这种范式很快就会枯竭，而不是引起另一个“ 人工智能冬天 ”或将注意力转移到其他狭窄人工智能上，他认为这将触发AGI革命。  
他指出，“人类面临的任何其他问题，包括治愈死亡或精神疾病，创建纳米技术或毫微微技术的装配工，拯救地球环境或前往星空等极其困难的问题，都可以通过首先创建一个仁慈的AGI，然后提出要求来有效解决。 AGI来解决这个问题。”
Goertzel博士是SingularityNET的创始人，这是一种分散式AI平台，它允许多个AI代理协作参与解决问题，而无需任何中央控制器。Goertzel博士说：“这是AI先驱Marvin Minsky称之为“思维社会”的基础设施-一种AGI的方法，其中通用情报来自多个相对简单的AI代理的交互作用。” “这也是创建AI API市场以向企业提供实用AI服务的一种方式。” Goertzel博士创建SingularityNET的原因很简单：“我打算创建AGI，当我推出此AGI时，我希望将其以分散和民主控制的方式推出，而不是允许其受到控制的方式。由任何个人，公司或政府实体提供。”
除了SingularityNET，Goertzel博士还在研究OpenCog，他说这是一种AGI的新颖架构，它基于一个称为Atomspace的超图知识存储。该系统使包括神经网络，逻辑引擎和进化学习系统在内的多种AI算法能够协同协作，共同学习和推理并更新该知识图。正如Goertzel博士所言：“它基于复杂的通用智能数学理论，它告诉我们通用智能的一般性质如何在类似人的认知的特定情况下表现出来。在AI方法的范围内，由于它基于不同的AI范式集成了多个AI算法，因此将被视为“混合认知架构”。然而，
AGI的障碍
尽管许多研究人员和公司做出了努力，但实现AGI目标仍然存在许多障碍。Goertzel博士说：“十年前最大的问题是缺乏AI资金。现在最大的问题是缺乏用于严肃的AGI方法的资金，这与狭窄的AI系统相反，狭窄的AI系统从大型数据集中挖掘出大量的简单模式，例如大多数最新的深度神经网络系统。”
Goertzel博士说，另一个主要问题是当前的计算基础架构不适用于AGI。但是他认为，这可以在短期内通过购买大型服务器场来解决，而在中期，可以通过构建适合AGI的硬件（例如图形和超图芯片）来解决。他认为，他的公司在最新版本的OpenCog（OpenCog Hyperon）中为AGI提供了可行的软件和认知体系结构，并且他们有一种使用TrueAGI框架进行教学和培训的方法，用于将OpenCog Hyperon连接到机器人和嵌入式设备。
根据Goertzel博士的观点，在现阶段，算法和结构并不是实现AGI目标的瓶颈，而是更基本的金钱和硬件问题。另一方面，有一些使用大量金钱和硬件来追求AGI的团队，例如微软的OpenAI和Google Deep Mind，但是Goertzel博士认为，他们在很大程度上正在消耗资源以追求知识上的死胡同。
我们一生中会看到AGI吗？
AI研究人员最常问的问题之一是，我们会看到AGI在我们的一生中实现吗？关于这一点的意见分歧很大，有人说我们距离我们只有数年之遥，有些人则认为我们还有数百年的路程，而另一些人则认为我们将永远无法实现AGI。Goertzel博士认为，我们需要5到20年的时间才能达到人类水平的AGI，而在此之后不到三年的时间就可以实现超人类水平的AGI。实际上，他相信他的公司“如果我们能够在我们的TrueAGI项目中积累合理的资金，那么它很可能在5-7年内达到人类级别的AGI，该项目基于我们正在开发的OpenCog Hyper架构的OpenCog Hyperon。现在建造。”。
当被问及其他AI研究人员更为保守或悲观的观点时，Goertzel博士说：“他们想相信人类的认知比实际的更加特殊和难以捉摸。” 对于那些声称超人AGI对人类来说是可怕的或可能对人类有害的人，Goertzel博士说：“ ...这些反应对于几十年后的人们来说可能看起来非常愚蠢。通过广泛部署先进的AGI系统来处理制造，服务以及人类现在花费的所有其他实际工作，与2020年现实相比，它变得异常轻松，快乐和令人着迷。”
当然，对于AI来说，AGI并不是唯一的追求。除了AGI，Goertzel博士还期待图形处理芯片以及理想的超图处理芯片的出现。他认为，将图形转换放在芯片上将对AGI和函数式编程都一样，就像GPU对深度神经网络所做的一样。它具有使复杂的可扩展工作的成本大大降低且更易于处理的潜力。
Goertzel博士认为，从狭窄的AI向AGI的推动可能将是一项非常国际的努力。尽管没有人真正知道AGI是否或何时会发生的答案，但是肯定有像Goertzel博士这样的人致力于使AGI终生实现。

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