2 月 18 日消息，據《商業內幕》今日報道，谷歌 DeepMind 首席執行官德米斯 · 哈薩比斯表示，真正的通用人工智能（AGI）正逐步逼近，但距離全面實現仍存在差距。
注：AGI 指能夠像人類一樣推理，并在未接受專門訓練的情況下解決新問題的機器智能。
在談到目前的 AGI 系統是否已經達到與人類智能相當的水平時，哈薩比斯說：“我認為我們還沒有達到那個階段，當前 AGI 系統主要存在三方面不足。”
首先是“持續學習”能力不足。現有系統在部署前已經完成訓練，之后基本處于靜態狀態。“理想的情況是，系統能夠在實際運行中不斷從經驗中學習，從所處環境中獲取信息，并根據具體情境和任務進行調整。”
第二個問題是缺乏長期規劃能力。“系統可以做短期規劃，但像人類那樣跨越多年進行規劃，目前還不具備這種能力。”
第三個短板是能力表現不穩定。系統在某些領域極為出色，在其他領域卻存在明顯不足。“例如，當前系統可以在國際數學奧林匹克競賽中獲得金牌，解決極具挑戰性的題目，但如果換一種方式提問，有時仍會在基礎數學題上出錯。真正的通用智能系統不應存在這種能力斷層。如果人類是數學專家，就不會在簡單問題上犯錯。”
哈薩比斯去年在《60 Minutes》采訪中表示，真正的 AGI 將在五到十年內問世。他于 2010 年聯合創辦 DeepMind，2014 年被谷歌收購，成為谷歌 Gemini 的核心研發力量。2024 年，哈薩比斯因蛋白質結構預測研究獲得諾貝爾化學獎。
