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通用人工智能的时代已经来临( 三 )

科普小知识通用优化适应机器人瓶子参考推理学习土


机器人寻找瓶子、机器人抓住瓶子
机器人举起瓶子、机器人运送瓶子
图2：体现NARS实时推理与学习能力的瓶子收集任务
图注：此例虽小， 但意义重大 。 首先， 再次印证同一个通用人工智能系统能够完成不同的专用任务， 而无需再次开发或修改源码重新编译；其次， 明确说明通用人工智能系统的多种感知与运动功能能够在“大脑”的指挥下被妥善协调， 而对算力仅有“微弱”的要求；最后， 尽管单项能力非其所长， 但对开放世界里又“找”又“避”又“抓”又“举”的“多强全能”冠军而言， 通用人工智能系统必定是最有力的竞争者， 没有之一 。
在这一任务中， 机器人不仅需要协调视觉搜索和机械操作等多种感知运动功能， 同时还要学习探索如何避障 。 这让NARS实时学习和实用推理相得益彰， 二者融合一目了然——既能够充分体现实时学习的能力（常被视为强化学习的优势）， 又不失目标规划及利用背景知识的认知灵活性 。 而且， 通过集成最新的深度学习模型来处理其所擅长的目标检测任务， 可将机器学习的离线优化特点与AGI系统的实时学习和推理优势相互结合， 此为SAI与AGI系统的共生之道 。 我们的AGI方案有望实现智能系统自主性的极大提升， 并用于：
救援机器人
探险机器人
基于智能手机或PC的个人助手
无论是某种新型自主代理还是其他项目， AGI的应用不拘形迹——“一切皆有可能” 。 一言以蔽之， 实时学习乃AGI关键之法， 离线优化的人工智能技术可以成为服务AGI“大脑”的其他延展“器官”， 从而令多模态学习及跨域迁移的交结变为现实 。 这样的系统具备真正意义上的智能， 能迅速适应多变的现实环境 。
最后， 总结本文要点如下：
AGI与SAI根本目标各异——通用VS专用
AGI与SAI评价方式完全不同
实时适应性是智能系统的必然要求
NARS所依据的通用推理系统是实现真正智能的一种方法
AGI时代的大幕正徐徐升起 。 2021， 你好牛年， 你好牛·年！
参考文献
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