生成式 AI (Generative AI) 與人工通用智慧 (Artificial General Intelligence, AGI)。在查詢 AGI 之前，筆者對這兩者的差異，也無法說清楚，所以今天就花點時間來做個筆記整理。
先簡單的粗略介紹，它們的目標和能力截然不同。生成式 AI 已經在許多領域中發揮了作用，而 AGI 則代表了一種尚未實現的未來 AI。
人工通用智慧代表了 AI 技術的下一個重大飛躍。與生成式 AI 僅能模仿特定任務或模式不同，人工通用智慧的目標是具備全面的認知能力，能夠像人類一樣在多個不同領域中學習、推理和適應。這意味著人工通用智慧不僅能夠處理複雜的任務，還可以自主學習新知識，並靈活應對各種挑戰。
人工通用智慧的願景是創造出一種真正理解其所處環境，並能夠根據情境進行決策的機器。它不僅能像人類一樣執行推理和創新，還能在完全陌生的領域中進行學習與應用。這種能力目前仍處於理論階段，儘管一些研究人員認為人工通用智慧在不久的將來可能實現，但這仍然是一個存在爭議的話題。
| 方面 (Aspect) | 生成式 AI (Generative AI) | 人工通用智慧 (AGI) |
|---|---|---|
| 目標 (Goal) | 基於資料生成內容，擅長於特定任務 | 實現全方位的智慧，能夠自主學習、推理、適應新環境 |
| 能力範圍 (Scope of Capabilities) | 專注於特定領域內的內容生成，如文案、圖片等 | 具備跨領域學習能力，能夠處理多個領域的任務 |
| 理解與推理能力 (Understanding & Reasoning) | 缺乏對生成內容的深入理解，依賴資料進行模式預測 | 具備推理能力和深層理解，能夠自主決策並學習新知識 |
| 應用場景 (Applications) | 內容生成、語言翻譯、推薦系統等 | 駕駛、醫療診斷、教育等全方位應用 |
| 技術成熟度 (Technical Maturity) | 已廣泛應用，技術相較人工通用智慧成熟 | 仍在研究階段，尚未實現 |
| 未來潛力 (Future Potential) | 將持續輔助人類完成創造性與重複性任務 | 一旦實現，將顛覆各行業，帶來超越人類的智慧 |
這張表格凸顯了生成式 AI 與人工通用智慧在不同方面的特徵，顯示了兩者之間的差別。
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