從先進的人工通用智能（AGI）中受益的過程是怎么樣的
人工智能的創立是許多人工智能專家的終點。一個 AGI 智能體可以用來解決世界上無數的問題。例如，你可以把一個問題介紹給一個 AGI 代理，而 AGI 可以利用深度強化學習和它新引入的新興意識來做出現實的決策。
AGI 算法和傳統算法的不同之處在于，AGI 可以問自己一些重要的問題。AGI 可以計算出它想要達到的最終解決方案，模擬假設的到達方法，然后明智地決定哪一個模擬現實與設定的目標最匹配。
自從 1956 年達特茅斯會議首次提出 "人工智能" 一詞以來，人們一直在爭論 AGI 是如何產生的。自那以后，許多公司都試圖迎接 AGI 的挑戰，而 OpenAI 可能是最受認可的公司。OpenAI 作為一個非營利組織于 2015 年 12 月 11 日成立，其使命是確保人工智能（AGI)-- 一個高度自治的系統 -- 在經濟價值最高的工作中超越人類，造福全人類。
OpenAI 任務聲明清楚地概述了 AGI 可以給社會帶來的潛在好處。突然之間，對人類和傳統人工智能系統來說過于復雜的問題現在可以解決了。
發布 AGI 的潛在好處是天文數字。你可以宣布一個治愈各種癌癥的目標，然后 AGI 可以連接互聯網，以每種語言掃描所有當前的研究。AGI 可以開始開發解決問題的方案，然后模擬所有可能的結果。它將把人類目前意識到的優勢與對云的無限了解結合起來，利用深入學習來識別這些大數據，并使用強化學習來模擬不同的環境 / 結果。所有這些，再加上不需要休息的感覺，都可以 100% 地集中在手頭的任務上。
它的缺點是不斷升級的原子系統，這個目標不可能永遠吞噬它的潛在資源。尼克·博斯特羅姆教授在他的著作 "回形針最大化器"(The Maximer OF 回形針）中詳細討論了這一理論，在這種情況下，被錯誤配置的 AGI 被指示生產回形針，直到什么都不剩，地球上的幾乎所有資源都被消耗，以最大限度地生產回形針。
更現實的觀點是，AGI 可能被流氓國家或道德低下的公司控制。這個實體可以讓 AGI 程序實現利潤最大化，在這種情況下，如果編程不好，沒有悔意，它可以選擇破產的競爭對手，摧毀供應鏈，入侵股票市場，清算銀行賬戶等等。
因此，從一開始就需要在 AGI 中對倫理學進行編程。許多人都在爭論道德準則，作者艾薩克·阿西莫夫（AIDS Assimov) 首次以機器人 3 定律的形式向普通人介紹了這一概念。
機器人的三條定律存在一些問題，因為它們可以用不同的方式加以解釋。在我們之前接受查爾斯·J·西蒙（CharlesJ.Simon) 的采訪時，"計算機抵抗" 一書的作者查爾斯·J·西蒙（Charles J.Simon) 說，" 我們討論了 AGI 中的倫理編程。
2020 年 4 月 7 日，大腦模擬器 II 向公眾發布。這個版本的大腦模擬器允許實驗進入不同的人工智能算法，創建一個端到端的 AGI 系統，包括視覺、聽覺、機器人控制、學習、內部建模，甚至規劃、想象力和遠見。
Simon 解釋道：" 直接解決認知問題的新的、獨特的算法是幫助人工智能發展為 AGI 的關鍵。
西蒙指出："大腦模擬器 II 將視覺和觸覺結合成一個單一的心理模型，并在理解因果關系和時間流逝方面取得了進展。" 隨著模塊的增強，越來越多的智能將出現。
大腦模擬器 II 將人工神經網絡（Ann) 與象征性人工智能技術連接起來，創造了新的可能性。它創造了由無數突觸連接的數百萬神經元。
這使各種實體能夠研究 AGI 發展的可能性。
任何對腦模擬器 II 感興趣的人都可以通過下載軟件、推薦新功能，甚至添加定制模塊來跟蹤或參與開發過程。
與此同時，新冠肺炎病毒最近擾亂了社會。如果我們有了 AGI 系統，我們就可以利用這個 AGI 系統，快速確定如何阻止新冠肺炎的傳播，以及更重要的是如何治療患者。盡管使用 AGI 幫助疫情可能為時已晚，但 AGI 可能是我們未來爆發疫情的最佳工具。
