IT之家 2 月 18 日消息，据《商业内幕》今日报道，谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯 · 哈萨比斯表示，真正的通用人工智能（AGI）正逐步逼近，但距离全面实现仍存在差距。

IT之家注：AGI 指能够像人类一样推理，并在未接受专门训练的情况下解决新问题的机器智能。

在谈到目前的 AGI 系统是否已经达到与人类智能相当的水平时，哈萨比斯说：“我认为我们还没有达到那个阶段，当前 AGI 系统主要存在三方面不足。”

首先是“持续学习”能力不足。现有系统在部署前已经完成训练，之后基本处于静态状态。“理想的情况是，系统能够在实际运行中不断从经验中学习，从所处环境中获取信息，并根据具体情境和任务进行调整。”

第二个问题是缺乏长期规划能力。“系统可以做短期规划，但像人类那样跨越多年进行规划，目前还不具备这种能力。”

第三个短板是能力表现不稳定。系统在某些领域极为出色，在其他领域却存在明显不足。“例如，当前系统可以在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌，解决极具挑战性的题目，但如果换一种方式提问，有时仍会在基础数学题上出错。真正的通用智能系统不应存在这种能力断层。如果人类是数学专家，就不会在简单问题上犯错。”

哈萨比斯去年在《60 Minutes》采访中表示，真正的 AGI 将在五到十年内问世。他于 2010 年联合创办 DeepMind，2014 年被谷歌收购，成为谷歌 Gemini 的核心研发力量。2024 年，哈萨比斯因蛋白质结构预测研究获得诺贝尔化学奖。