Google DeepMind · arXiv 2606.12683
從 AGI 到 ASI
達到人類等級 AGI 之後會發生什麼?這份報告描繪 AGI 之後機器智慧的連續光譜 —— 通往超智慧的四條技術路徑、可能拖慢或阻擋它們的阻力,以及由此衍生的研究問題。
過去十年,打造人類等級 AGI 已從天馬行空的臆測,變成具體的下一個十年目標。這份導覽再往前看一步:重點不是我們能否抵達 AGI,而是抵達之後 AI 本身會如何繼續發展 —— 邁向比大型人類組織更有能力的系統。
4通往 ASI 的路徑
7潛在瓶頸
6數位心智優勢
10倍有效算力 / 年
我們只能看見前方一小段距離,但已能看見那裡有許多待完成的事。
瀏覽報告
什麼才算超智慧?
AGI、ASI 與理論終點「通用人工智慧(Universal AI)」,以及為何最好把智慧視為一條連續光譜。
數位心智的優勢
數位智慧的這些特性,能以生物智慧做不到的方式隨算力與硬體擴張 —— 電腦越強,人與 AI 的差距就越大。
能力可能成長多快?
有效算力大約每年成長一個數量級 —— 是更好的硬體、更多投資與更高效演算法相乘的結果。它能否轉化為真正的新能力,才是開放問題。
從 AGI 到 ASI 的四條路徑
AI 從人類等級邁向超智慧的四條路徑。它們並不互斥,可能同時發生。點卡片看詳情。
遞迴自我改進的三種型態
報告把自我改進對應到取自人類演化的三種歷程。
路上的七大瓶頸
可能拖慢或阻擋各路徑進展的阻力。每一個究竟無關緊要還是決定性,本身就是開放的研究問題。可依類型篩選,或點開看詳情。
還有許多待完成的事
報告留給整個領域的開放研究問題,依主題分組。
詞彙表
報告中用到的關鍵術語。可輸入關鍵字篩選。
字卡
點卡片翻面。逐張複習報告的核心概念。
快速理解測驗
七道關於報告核心概念的題目。即時回饋;分數只存在於本次瀏覽。