“通用智能”的對立面是“專門智能”。“專門智能”并非特定問題求解的“技能”，因為按照本文中的觀點，它連“智能”都算不上。在我看來，“專門智能”系統(tǒng)缺乏對“開放環(huán)境”的處理能力，只只對特定問題或領(lǐng)域展現(xiàn)出適應性。例如，一個用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，它對輸入和輸出的形式的規(guī)定導致了它只對手寫數(shù)字的問題有效；另一個例子是，人有時會基于過往經(jīng)驗總結(jié)自己的“學習方法”，而這些“學習方法”適用于多個場景（例如不同學科），遵照一個“學習方法”同樣能夠習得具體的知識和行為，但該“學習方法”總有一定的適用范圍，例如學習語文的方法就不完全適用于學習數(shù)學。相反，“通用智能”系統(tǒng)是“領(lǐng)域無關(guān)”的。智能化生產(chǎn)線通過集成自動化設(shè)備和智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能調(diào)度和優(yōu)化，提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量。臺江區(qū)人工智能好不好用

例如，同樣是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“Gato”（Reed,etal,2022）則可以看作一個“通用智能”系統(tǒng)（盡管程度不高）；再比如，領(lǐng)域相關(guān)的“學習方法”本身就有一個習得的過程，這一習得過程所依賴的是“通用智能”。即便一個系統(tǒng)滿足了上述“通用智能”的定義，能夠利用有限資源適應開放環(huán)境，這也不意味著“通用人工智能”的研究就此完成了。相反，我認為這常是“通用人工智能”研究的“開始”，因為“通用智能”也有程度問題。觸到了智能問題的重要后，困難和有趣的地方是對上述智能原理的探索。說“通用人工智能”已經(jīng)實現(xiàn)，或“通用人工智能”遙遙無期，兩種說法雖然極端，但都體現(xiàn)了對實現(xiàn)那個原理上完備的“通用人工智能”系統(tǒng)的期望。至于智能科學的大廈何時建成、“通用人工智能”何時實現(xiàn)，就要看我們幾代人的努力了。從現(xiàn)有工作來看，前人已經(jīng)為我們指明了方向、做好了地基和框架。晉江珍云智能無人駕駛汽車技術(shù)正逐步成熟，將極大改變我們的出行方式，提升道路安全。

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當前，有人認為只要能夠解決問題、或是具有某些“認知”功能，即使沒有適應性，也算是“智能”，這是本文明確反對的立場。在“適應性”這一大前提下，對有些人而言，“專門智能”就是“智能”，并且已經(jīng)足夠應用了；而對有些人而言，“通用智能”才是所追求的比較終目標、“智能”就是指“通用智能”。或許，在未來“真正的”人工智能實現(xiàn)以后，大眾觀念大概會偏向于后者。不論怎樣，按照前面的論述，我們對“智能”本身已經(jīng)有了認識。可以說，“（通用）智能”是那個“生來就有”的、不隨后天經(jīng)驗而改變的某物[8]，而“智能”通過后天與環(huán)境交互形成的“技能”則是易變的，隨著“經(jīng)驗”的不同而不同、對特定問題有效。“通用人工智能”研究所追尋的，正是對“通用智能”的計算機實現(xiàn)，而非具體一個或一類問題的解決方案。智能家居發(fā)展迅速，為人們提供了更加便捷、舒適的生活環(huán)境。

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除了從外在的視角看，同前面對“智能”的解釋一樣，“通用智能”繼承了其內(nèi)在的視角，即“表征相互作用的原理”。對于“通用智能”而言，這些原理是否存在某個比較小完備集中？例如，有些工作認為這一集中中必須包含系統(tǒng)的“實時性”相關(guān)的原理，有些工作認為必須包含“感知”相關(guān)的原理，有些看法把“因果推理”放在該原理集中的至關(guān)重要的位置。我相信這在目前仍是開放的問題，也是“通用智能”研究的重點。在前述對“智能”的“內(nèi)在”約束中，我猜想“原理集”的完備程度或許就確定了智能的程度高低，而某些“專門智能”系統(tǒng)或許缺少了完備的“原理集”中的某些部分。臺江區(qū)人工智能好不好用