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文/不寒

近日，DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在位于伦敦的办公室举办了一次媒体简报会，他在会上表示，AGI很可能会在五到十年内开始出现。

他指出，如今的AI系统虽已在许多方面令人惊艳，但依然带有“被动”特质，也缺乏对现实世界的深度认知。

例如，AI可以在特定环境（如游戏世界）中做到自我规划和推演，但要将这种能力迁移到复杂多变的真实世界，尚需跨越不少技术门槛。

哈萨比斯认为，要实现AGI，需要让现今的AI系统真正理解情境和环境。

DeepMind之前在围棋和《星际争霸》等策略游戏中已经尝试过“多智能体”（multi-agent）的对抗或合作训练，取得了显著成果，但距将这种学习迁移至更广泛的现实应用仍需时间。

换言之，AI若要具备与人类相似的“通用智慧”，必须能够在不同任务之间灵活切换，并且对现实环境拥有完善的感知与推理能力。

时间更短？科技领袖纷纷争鸣AGI来临时刻

事实上，哈萨比斯的这一预测比一些同行更加谨慎。

AI创企Anthropic的首席执行官Dario Amodei此前就曾向媒体表示，他认为在两三年内就会看到“比几乎所有人类都强的AI”出现。

而思科（Cisco）首席产品官Jeetu Patel更是将时间表进一步提前，表示或许在今年就能见到AGI的雏形。

他把AI的发展分成三个阶段：当前的基础AI、具有人类认知水平的AGI，以及超越人类的“超级智能”（ASI）。

对他而言，实现AGI的时间恐怕“近在眼前”。

除了这些乐观者，也不乏相对保守的声音。

不是2026？谁的预测更可信？

事实上，对于AGI到来的具体时间点，各界产生了显著分歧。

从马斯克（Elon Musk）到OpenAI的首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman），都有各自的预估数字，最早的说法甚至指向2026年。

形成这些差异的原因不难理解：

一方面，AI技术的迭代周期近年来确实在加速，新模型层出不穷；

另一方面，不同企业或研究机构的路线和策略也各不相同，大家对“通用性”以及“智能”内涵的诠释并不完全一致。

从学界和产业的角度来看，要实现AGI，需要在算法、算力、数据、推理能力以及多模态融合等多个方面取得跨越。

过去几年的成功范例更多是在规则相对闭合、目标相对明确的环境中。

现实社会则充满了无数不确定性、模糊性与随机性，需要真正让 AI 系统像人类一样拥有高度灵活的认知和学习能力。

哈萨比斯所提到的多智能体系统（multi-agent system）与“世界模型”（world model）等研究方向，正是迈向这一目标的重要路径——它们不仅要求AI学会与人或其他AI协同、竞争，更要让AI形成对物理世界和社会规则的“理解”。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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