迈向通用人工智能：大语言模型如何成为实现AGI的核心？

1、大语言模型如何成为AGI的希望？

近年来，基于大规模预训练基础模型的生成式AI（如大语言模型LLMs、多模态模型MLLMs）表现出解决复杂问题的非凡能力。这些模型能够处理多领域的挑战，例如推理、对话以及与人类协作解决问题。然而，现有的LLMs仍存在“浅薄”和“脆弱”的认知能力，远未达到人类的通用智能水平。论文指出，若要让这些模型迈向AGI（人工通用智能），必须解决几个核心问题：身体性（embodiment）、符号落地（symbol grounding）、因果性（causality）和记忆（memory)。

2、通用智能需要什么样的基础？

在人类中，语言不仅是知识传递的媒介，更是推动认知的核心工具。论文强调，语言帮助人类构建、处理和重组知识体系，这也是AI实现通用智能的关键。因此，AGI需要具备以下特性：能够灵活地学习和应用知识，处理不同场景下的复杂问题，并通过记忆积累经验。此外，论文还提出，AGI的智能不应仅局限于算法设计，而是需要在模型中内嵌类似于人类认知的通用原则。

3、解决之道：模型如何走向通用智能？

论文系统性地探讨了如何将关键认知原则嵌入LLMs：

• 身体性（Embodiment）： 模型需要理解环境中动态的交互，而不仅仅停留在静态数据的学习上。
• 符号落地（Symbol Grounding）： 模型必须将符号与现实世界的物理意义和语义对齐，真正“理解”语言表达的内容。
• 因果性（Causality）： 在学习中嵌入因果关系，使模型能够推理事件背后的逻辑，而非简单关联。
• 记忆（Memory）： 构建持久且灵活的记忆模块，让模型可以在任务中反复调用已学知识，形成“经验”。

4、前景如何？迈向AGI的下一步

论文指出，尽管实现AGI仍面临许多挑战，但相关的技术和基础方法已经初具雏形。随着这些认知原则的深入研究和更完善的实现，具备“人类级”通用智能的AI或许不再遥远。这不仅是AI发展的重大飞跃，也将是科技革命的新篇章。

论文标题：Large language models for artificial general intelligence (AGI): A survey of foundational principles and approaches
论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.03151v1

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