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我们距离AGI还有多远?6个认知框架,看懂智能体、智能自动化与自主工作的级别分类

创作时间:
作者:
@小白创作中心

我们距离AGI还有多远?6个认知框架,看懂智能体、智能自动化与自主工作的级别分类

引用
澎湃
1.
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29616399

随着大语言模型与AI Agent技术的快速发展,人们对于AGI的探索热情也越发激烈。本文从多个维度探讨了AI Agent的分级体系,包括学术论文提出的5个级别、OpenAI的5级量化表、Kore.ai的详尽版5级量化、Semae.ai的智能体自动化5个级别以及Salesforce的自主工作的6个层次。通过这些框架,我们可以更清晰地理解AI Agent的发展现状和未来方向。

AI Agent的5个级别

5月底,一篇名为《Levels of AI Agents: from Rules to Large Language Models》的论文在学术圈和技术领域广为传播。该论文受美国汽车工程师学会(SAE)提出的自动驾驶六个级别启发,在系统探讨了智能体(AI agents)不同发展阶段的同时,基于效用和强度将个人大语言模型Agent分为5个级别:

  • L1-简单步骤跟随:Agent通过遵循用户或开发人员预定义的精确步骤来完成任务。
  • L2-确定性任务自动化:基于用户对确定性任务的描述,AI Agent在预定义的操作空间中自动完动化成步骤。
  • L3-战略任务自动化:根据用户指定的任务,AI Agent使用各种资源和工具自主规划执行步骤,并根据中间反馈迭代计划直到完成。
  • L4-记忆和上下文:Agent感知用户上下文,理解用户记忆,有时主动提供个性化服务。
  • L5-数字角色:Agent代表用户完成事务,代表用户与他人进行交互,保证安全可靠。

AGI的级别划分

这篇论文除了提出AI Agent的五级量化,还尝试性地提出了AGI的级别:

  • 等级0:无AI
  • 等级1:初现,等同于或略优于无技能的人类
  • 等级2:新兴,至少达到熟练成人的50百分位
  • 等级3:专家,至少达到熟练成人的90百分位
  • 等级4:大师级,至少达到熟练成人的99百分位
  • 等级5:超人,超越100%的人类

OpenAI的AGI五级量化表

7月份,OpenAI发布了其根据自身技术研发与产品开发的通往AGI的五级量表。OpenAI 将 AI 开发分为五个阶段,每个阶段代表更高级的能力水平:

  • 第 1 级:聊天机器人 — 具有对话语言技能的AI
  • 第 2 级:推理者 — 能够在人类层面解决问题的AI
  • 第 3 级:Agents — 可以代表用户执行操作的AI
  • 第 4 级:创新者 — 可以协助发明的AI
  • 第 5 级:组织者 — 可以管理组织任务的AI

AI Agent的5个级别详尽版

Kore.ai首席宣传官COBUS GREYLING提出了更加详细的AI Agents 5级量化:

  • L5:基于LLM的AI+工具(意图+行动+推理与+记忆+反思+自主学习+泛化+人格(情感+性格)+协作行为(多AI Agent)
  • L4:基于LLM的Al+工具(意图+行动+技艺精湛者相理与决策+记忆与反思+自主学习泛化)
  • L3:基于LLM的AI+工具(意图+行动+推理与决策+记忆与反思)
  • L2:基于IL/RL的AI+ 工具(意图 +)动作+推理 &决策
  • L1:基于规则的AI+ 工具(意图+行动)
  • L0:没有人工智能工具(意图+规则+操作)

智能体自动化的五个级别

Semae.ai联合创始人Antti Karjalainen提出了智能体自动化的五个级别:

  • 0 级:固定自动化
  • 第 1 级:AI 增强自动化
  • 第 2 级:Agent助理
  • 第 3 级:计划和反思
  • 第4 级:自我完善
  • 第 5 级:自主性

自主工作的六个层次

Salesforce首席数字宣传官Vala Afshar等人开发了一个认知框架-自主工作的六个层次:

  • 级别(Level):从1级任务到6级团队管理
  • 阶段(Phase):增强阶段(1-3级)和替代阶段(4-6级)
  • AI角色(Al Role):描述AI的主要能力
  • 人类角色(Human Role):描述人类与AI之间的关系
  • 采纳(Adoption):预计主流采纳者开始在每个级别应用AI的日期

我们距离AGI还有多远?

来自伊利诺伊大学香槟分校的研究团队及其合作者发表了一篇名为《How Far Are We From AGI?》的论文,深入探讨了通用人工智能(AGI)的当前发展状态和未来挑战,提出了AGI的三个发展阶段:胚胎期AGI、超人类AGI和终极AGI,并讨论了实现这些阶段所需的技术进步和社会影响。

该论文强调了负责任地发展AGI的重要性,并提出了一系列评估AGI能力的指标和挑战,包括系统挑战、内部能力、接口能力和系统效率。同时也探讨了AGI对齐、评估和未来发展路线图,旨在促进对AGI的集体理解和公共讨论。

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