1樓：
AGI, 從目前定義上還不清楚要做哪些任務.
乙個不清楚任務的任務是否能完成?
用黑箱法!
那麼GPT-3和WALL.E的思路, 是目前最接近可能出現AGI的一種方法.
2樓：NN陳
強人工智慧並不需要那那那那麼多的資源。換句話說，靠擴大資料（資源）來實現強人工智慧是行不通的。
原因之一，計算機沒有計算無限多資源的能力。gpt-3作者發現了演算法上的問題，但因為資料量太大，執行成本太高，最終放棄了修改bug。
其次，人腦沒有處理無限（超大）資源的能力。乙個好的演算法需要經過無數次的除錯和優化。如果乙個bug要跑完巨大的資料才能體現出來的話，一次除錯可能要等幾個月，甚至幾年。
即便是算出來，由於資料量太多，人腦也分不清到底那部分資料有問題。時間和能力上都無法繼續完善演算法。
所以談到通用人工智慧演算法，就不要想大資料。一定是在很有限的資料上磨練出可以不斷自我完善的智慧型演算法，再用這個演算法去積累更多的資料。先有智力，後漲知識。
這個演算法目前還在完善中，可能性是有的。
3樓：張華
沒有。且不說實現，人類現在連'通用人工智慧'是什麼都不知道。
而且不只是不知道，是連邊都沒摸到。
不只是技術路線沒有，連技術方向都沒有。
不只是找不到技術方向，連最基本的邏輯概念的框架都建立不起來。
目前所謂的'ai'，是資料驅動，按老資料的內容概率上給你乙個更接近老資料的結果。
換句話，就算搞出乙個'人工智慧現實'，也只是一些行屍走肉在模仿提線木偶。根本談不上'通用智慧型'。
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