AGI通用人工智能的概念被Mark Gubrud首次提出

1997年，AGI——通用人工智能（Artificial General Intelligence）的概念被Mark Gubrud首次提出，若干年后，当波士顿动力的Atlas机器人完成360度空翻，当deepseek写出《基地》风格的小说，咱们突然意识到：那些散落在技能发展长河里的七颗龙珠，正拼凑出AGI神龙的完整图腾。

第一颗龙珠：人脑模拟器——神经网络

咱们才智的源泉——大脑，是一个由亿万神经元交织而成的精密网络。第一颗“技能龙珠”，正是对这生物奇迹的精妙仿照：人工神经网络（ANN）。科学家们测验用计算机代码和数学模型，搭建起一个虚拟的“神经元”网络，希望以此复刻大脑处理信息、学习常识的才能。

简略来说：

幻想一个多层信息处理流水线。数据从“进口”（输入层）进入，流经多个“加工站”（躲藏层），每一站都对信息进行特定的剖析和转化，终究在“出口”（输出层）得到成果。层数越多（也便是“深度学习”），处理就越复杂精密。

前史印记：

这个想法虽由来已久，但真正让它从理论走向实用，离不开计算机算力的爆破式增加和算法的不断优化。它构成了现代人工智能的基石。

实际事例：

你手机里的相册能主动给相片按人物分类，或者你用美图软件进行“一键美颜”，背面都是神经网络在精准识别和处理图像特征。语音助手能听懂你的指令，也是神经网络在解析声响信号。它是构建智能体系的“神经”基础。

第二颗龙珠：赛博藏经阁——向量数据库（Vector database）

光有“大脑结构”还不够，还需求高效存储和检索海量常识的“回忆库”。传统的数据库经过精确的关键词查找，但很难了解“意思附近”或“概念相关”。第二颗龙珠——向量数据库（Vector Database）——应运而生，它像一个“赛博藏经阁”，用全新的方法安排和管理常识。

简略来说：

它不存文字本身，而是把文字、图片、声响等信息转化成一串串数字（称为“向量”或“嵌入”），这些数字能标明信息的“含义”。意思附近的信息，它们的“向量”在数学空间里的距离就更近。查找时，它不是找完全匹配的词，而是找“意思最相关”的内容。

类比一下：

就像图书馆不再按书名首字母排序，而是按“主题内容”把类似的书放在一起。你想找关于“太空游览”的书，它能把一切相关的科幻小说、科普读物、甚至纪录片信息都快速推荐给你。

实际事例：

很多AI应用（比方智能客服、文档问答体系）需求快速从庞大的常识库中找到最相关的答案，它们越来越多地依赖向量数据库。比方现在盛行的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技能，便是让大言语模型先去向量数据库这个“藏经阁”里查找相关资料，再结合这些资料生成更精确、更牢靠的答复。它是AI拥有“长时间回忆”和“常识检索”才能的关键。

龙珠：机器注意力——Transformer

要让机器真正了解人类言语的奇妙之处，比方上下文、潜台词、一语双关，需求它具有超凡的“阅读了解”才能。第三颗龙珠——Transformer架构，特别是其中心的“注意力机制”（Attention Mechanism），就赋予了机器这种近乎“读心术”的才能。

简略来说：

Transformer在处理一个词时，能同时“关注”句子中一切其他词，并判别哪些词对了解当前词的意义最重要，给予更高的“注意力权重”。它不再是死板地按顺序读，而是能动态捕捉上下文的关键信息。

革命性影响：

自从2017年《Attention Is All You Need》论文发布以来，Transformer就成为了自然言语处理领域的肯定主角，催生了GPT、BERT等一系列强壮的预练习模型。

实际事例：

你和大模型聊天时，它们能了解你的意图，记住之前的对话内容，并生成连贯、相关的回复，很大程度上得益于Transformer强壮的上下文了解才能。Transformer让机器的“情商”和“智商”都大幅提高。

第四颗龙珠：考虑方法论——CoT（Chain-of-Thought）

仅仅“能说会道”还不够，AGI还需求具有谨慎的逻辑推理才能。第四颗龙珠——思想链（Chain of Thought, CoT）技能，便是教AI怎么“考虑”，怎么一步步地剖析问题，而不是直接“猜”答案。

简略来说：

就像咱们做应用题时，教师要求写出详细的解题步骤相同。CoT引导模型在答复复杂问题（如数学题、逻辑推理题）时，先生成一步步的剖析进程，展示其“考虑轨迹”，然后再给出终究答案。

作用验证：

Google等机构的研究标明，经过CoT提示，大模型在需求多步推理的使命上表现显著提高。因为它仿照了人类“由浅入深、按部就班”的考虑方法。

实际事例：

问deepseek一个需求推理的问题：“一个篮子里有5个苹果，小明拿走2个，又放回1个，请问篮子里现在有几个苹果？请说明理由。” 支撑CoT的模型会答复：“开端有5个。拿走2个，剩余5-2=3个。又放回1个，现在有3+1=4个。所以篮子里现在有4个苹果。” 这个“考虑进程”让成果更可信，也更简单发现潜在过错。

第五颗龙珠：专家集结令——MOE架构

随着模型参数量爆破式增加（动辄千亿、万亿），练习和运转成本也成了巨大担负。第五颗龙珠——混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，采用了一种“分而治之”的战略，组建了一个高效的“专家智囊团”。

简略来说：

MoE不再是练习一个庞大而全能的模型，而是同时练习多个相对小型的“专家网络”，每个专家拿手处理某一类特定使命或数据。当新使命来暂时，一个“门控网络”（Gating Network）会智能地判别应该激活专家来协同处理，而不是每次都动用全部资源。