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近日，国际权威科学期刊《Nature》发布了一篇深度报告，探讨了当前人工智能（AI）技术与人类水平智能的差距。报告指出，尽管近年来AI技术取得了显著进展，特别是在大型语言模型（LLM）领域，但要实现真正的人类水平智能（AGI，即通用人工智能），仍面临诸多挑战。
报告中提到，以OpenAI的o1等大型语言模型为代表，AI技术已经在语言处理、文本生成、问题解答等多个方面展现出了强大的能力。这些模型通过深度学习技术，特别是Transformer神经网络架构的应用，实现了对复杂语言现象的精准理解和模拟。例如，o1模型在国际数学奥林匹克资格考试中正确解答了83%的问题，显示出其强大的数学推理能力。
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报告地址：
https://pan.quark.cn/s/26c075886dc6
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然而，尽管取得了这些成就，AI技术仍与人类水平智能存在明显差距。报告指出，AI在规划、抽象推理、适应新任务以及构建有效的“世界模型”方面仍存在局限。特别是当面对需要复杂规划和多步骤推理的任务时，AI的性能往往会迅速下降。例如，在需要多达20到40个规划步骤的任务中，即使是最先进的LLM模型也难以保持高性能。
此外，报告还强调了AI缺乏内部反馈机制的问题。人类大脑具有双向的信息流动能力，即反馈连接，这使得感官信息能够传递到大脑高层并构建世界模型，同时世界模型的信息也能反馈并指导进一步的感官信息获取。然而，当前的AI模型主要通过外部方式利用反馈，缺乏这种内部反馈机制限制了其自主学习和适应能力的进一步提升。
面对这些挑战，报告指出，研究人员正在积极探索新的算法和架构，以推动AI向人类水平智能迈进。例如，生成流网络等新架构的提出，为AI在处理复杂任务时提供了更多的可能性。同时，安全设计和监管也是实现AGI过程中不可忽视的重要方面。
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