NARS的下一步：为机器人装上通用“大脑”

袁岚峰

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Description 
您的NARS(非公理推理系统)
下一步有什么打算//
我们自己系统现在的瓶颈
基本上是系统界面
就是和外部环境的交互方式
实际上内部
我觉得推理能力和学习能力
我们都还是比较满意的
问题在于知识得进来
知识要进来
主要是两个手段
一个手段就是通过感知运动界面
就是机器人
所以这是我们下一段的重点
还有一个重点就是语言
就是要把人类的知识拿进来
这个是我们目前工作的重点
我们是希望做一个
可以普遍使用的大脑
任何机器人 
我给你插这个“大脑”进去
然后你是要用四轮驱动的
我就学怎么使用你的轮子
你如果是两条腿的
我就学怎么使用你的腿
在这个意义下
我们的优势是
我们是通用的
因为我们前面去参观过好几个实验室
大家都说他们要做机器人大脑
比方说黄铁军老师
北京智源人工智能研究院
他们就是做这个的
然后金耀初老师
他说 演化 发育和学习
他们也是要做这个
听起来您的目标
跟他们在这个层面上非常像
在这个层面上大家都要做
早晚都要做
关键就是在于
你用什么技术路线来做
我不认为比如说一个智能系统
一定得有视觉
但是它一定得有感觉
但这个感觉
是不是可以是声呐或者是激光
是不是一定得是电子眼
如果是电子眼
它跟人的识别范围和识别率
是不是得完全一样
我觉得完全不必
但是我是要通过这个东西
把外界信号拿进来
然后我发现其中规律性的东西
然后根据这些
规律性的东西之间的联系
做预测 做判断

通用人工智能（artificial general intelligence，AGI），是近年来一个非常热的词。许多人听说，它是大模型发展的下一个目标。经常有企业家、科学家热烈讨论，AGI将在多长时间内实现，是两年还是三年，五年还是十年。还经常有人说，通用人工智能可能会成为最后一次科技革命，因为它会导致人类或者成神，或者灭亡。
然而最近我才知道，通用人工智能这个研究课题其实早在二十年前就出现了，而且跟现在的宣传有方向上的区别。我们在上一期访问的天普大学计算机与信息科学系副教授王培老师，就是当年发起AGI研究的核心人物之一，所以他一直担任通用人工智能学会副主席、《通用人工智能学报》主编。
那么，通用人工智能究竟是什么意思？如何看待现在的大模型和主流技术路线？如何通向通用人工智能？我们继续来倾听王培老师的真知灼见。