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人工智能的进和AGI的主张
AI的发，是于transformer架构的大型语言模型（LLMs）的发，导致了种务的大改进。GPT-3、GPT-4、Claude3.5等模型已经示了一研究人员认为近甚至示用人工智能（AGI）方面的能力。
而，当LLMs构成AGI的说法是有争议的。批评认为，这模型虽令人印深刻，仍缺乏真的理，且主要是复杂的模匹配统。
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往超级智能的途径
哲学家DavidChalmers认为AGI是往ASI的可能途径。他假设人工智能可以达到与人类智能当的效，扩以超越人类智能，后大以在务中支配人类。
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近的研究探索了实现超级智能的种潜在途径：
扩当的AI统–一研究人员认为，持续扩现有AI架构，尤是于transformer的模型，可能会导致AGI和潜在的ASI。
颖的架构–他人则认为，可能受到神经科学启发的AI架构可能是实现AGI和ASI所必需的。
混统–结不同的AI方法，包括符号AI和神经网络，可能会带来更大、更大的统。
计算优势
与生物智能，人工统具有个潜在优势：
速度–计算机组的运行速度生物神经元快得多。现微处理器（~2GHz）神经元（~200Hz）快7个数量级。
可扩–AI统可能生物大脑更容易在规模和计算能力上扩大规模。
模块化–AI统的不同组可以独改进更换。
记忆–AI统可以拥有完美的忆和庞大的识库。在工作记忆方面，受到的限制也人类少得多。