通用人工智能的定义与争议

人工智能的目标是复制或培育人类意识，而教育正是最成熟的“意识培育过程”。因此，可以借助教育理论来理解大模型与 AGI 的关系。美国心理学家布鲁姆在 20 世纪 50 年代提出的认知目标分类，为我们提供了参考框架。他将认知分为六个层次：

• 知识：能直接记忆与回忆事实、概念与方法；
• 理解：能解释知识，掌握信息间的关系，进行基本推理；
• 应用：能在新情境中灵活使用所学知识解决问题；
• 分析：能分解复杂问题，识别模式、结构与因果关系；
• 综合：能整合零散知识，创造新见解与新结构；
• 评价：能基于标准作出判断，进行定性与定量评估。

补充：AGI

AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能） 指的是能够像人类一样，具备广泛认知能力和自学能力的人工智能系统。AGI不是只擅长某一种任务的“狭义人工智能”，而是能灵活解决不同领域的复杂问题，无需频繁的人工干预和训练。AGI可以自学新知识，应对未见过的挑战，实现类似人类的抽象思维、推理、创新和决策。目前的AI都是“弱人工智能”，只能做好预设计好的特定任务，例如识别图像、生成文本，但无法跨领域迁移或像人类一样灵活应变。AGI则追求某种“类人智能”，能在各种环境下自主成长、工作和创新