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多务处理–AI可以以生物实体无法实现的方同时执行多项务。
于transformer的模型的进使一研究人员推测，往ASI的可能在于扩和改进这架构。这种观点，变压器模型类似架构的持续改进可能会导致ASI。
一专家甚至认为，当像GPT-4这样的大型语言模型可能已经现出AGIASI功能的早迹。这种观点，从当的AI到ASI的过渡可能以认为的更加持续和快速，模糊了狭义AI、AGI和ASI之间的界限。
而，这种观点仍存在争议。批评认为，目的模型虽令人印深刻，仍缺乏一般智能的关键方面，例如真理、推理和跨不同领域的适应。
关于往ASI的是涉不同的AGI阶段还是更地扩当技术的争论仍在进行中，这对AI开发战略和安全考虑具有大影响。
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挑战和不确定
尽有这潜在优势，实现ASI仍存在大挑战和不确定：
德和安全问–ASI的制定引发了许多需要决的德问和潜在风险。
计算要–ASI所需的计算资源可能远远超出当的能力。
本限制–适用于人工统和生物统的智能可能存在本限制。
不可预测–ASI的径后高度不确定且难以预测。
随着人工智能研究的持续快速发，ASI的可行问仍是科学界激烈辩论和研究的话。
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生物超级智能的可行
卡尔·萨（CarlSagan）认为，剖腹产和体受精的出现可能使人类进化出更大的头部，从而过自选择改善人类智力的可遗传成分。
之下，杰拉尔德·克拉布里（GeraldCrabtree）认为，选择压力的减少导致了人类智力缓慢的、长达个世纪的下降，这个过可能会继续下去。关于这两种可能都没有科学共识，在这两种况下，生物变化都是缓慢的，尤是对于化变化的速度。