《通用人工智能标准、评级、测试与架构》朱松纯

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《通用人工智能标准、评级、测试与架构》朱松纯【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书聚焦通用人工智能的学科内涵与发展趋势，以一套基于“能力与价值双系统”的通用人工智能认知架构与测试模式为核心，梳理形成“一个定义、两个完备性、三个特征、八个关键问题”的理论框架。

本书共6章，从人工智能的历史、内涵与哲学基础切入，依次介绍通用人工智能的定义与特征、测试与评级、训练与测试平台，以及TongAI理论框架，最后给出对发展通用人工智能的建议。本书既有助于科技领域的管理者和投资者提纲挈领，把握前瞻性科技目标，也可为专业研究人员提供通用人工智能标准、评级、测试、架构的参照系与发展指南。同时，本书还可供希望了解通用人工智能基本概念与关键问题的大众读者参考。

作者简介：

朱松纯，北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院院长、智能学院院长，清华大学与北京大学讲席教授。曾三次问鼎计算机视觉领域国际最高奖项——马尔奖，也是斯隆奖、赫尔姆霍茨奖得主，两次担任国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)主席。长期致力于构建计算机视觉、认知科学乃至人工智能科学的统一数理框架。

彭玉佳，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校博士，北京大学心理与认知科学学院助理教授、人工智能研究院研究员，北京通用人工智能研究院研究员。入选第七届中国科协青年人才托举工程，承担国家自然科学基金青年科学基金项目。任PsychologicalReview 和Journal of Anxiety Disorder 客座编辑，及Behaviour Research and Therapy和《心理科学》编委。主要研究领域为计算精神病学、认知神经科学、社会认知和人工智能。

王亦洲，博士，北京大学博雅特聘教授、博士生导师。现任北京大学前沿计算研究中心副主任。主要研究领域为计算机视觉、人工智能、统计建模与计算、认知计算、医学影像分析和计算艺术。

韩佳衡，研究生毕业于北京大学智能学院，获理学硕士学位;本科毕业于北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系，获理学学士学位。曾在北京通用人工智能研究院前沿研究中心担任实习研究助理，主要研究领域为通用人工智能评级与测试、情感计算等。

目  录：

第1章 人工智能的历史、内涵与哲学基础 1

1.1 智能是什么 1

1.1.1 智能的心理学定义与测量 2

1.1.2 智能现象 4

1.2 人工智能的历史与发展趋势 7

1.2.1 人工智能的早期探索与概念提出 8

1.2.2 人工智能发展的历史阶段 9

1.3 智能的学科内涵 12

1.3.1 智能学科的基本定位与建设目标 12

1.3.2 智能学科与计算机学科的关系 15

1.3.3 人工智能与大数据、大算力、大模型的关系 17

1.3.4 智能的“暗物质”与“小数据、大任务”范式 19

1.4 智能的哲学思想 23

1.4.1 从“理”到“心”：中国传统哲学思想的启示 23

1.4.2 智能研究的哲学思想转变 26

第2章 通用人工智能的定义与特征 29

2.1 通用人工智能的定义 30

2.1.1 智能生物的心智空间 30

2.1.2 通用人工智能的停机问题与学习极限问题 37

2.2 通用人工智能的两个完备性 41

2.2.1 认知架构完备性 41

2.2.2 测试环境完备性 42

2.3 通用人工智能的3个基本特征 43

2.3.1 无限任务 43

2.3.2 自主生成任务 44

2.3.3 价值驱动 45

2.4 通用人工智能的8个关键问题 50

2.5 大模型是不是通用人工智能 58

2.5.1 大模型的特点 58

2.5.2 大模型相关评论与测试研究 62

第3章 通用人工智能测试与评级 73

3.1 经典人工智能测评方法与局限性 74

3.1.1 人类鉴别测试 74

3.1.2 基于数据集任务导向的基准测试 82

3.1.3 基于虚拟环境的任务导向基准测试 83

3.1.4 新型测试体系：探索人工智能的能力维度 85

3.1.5 测试体系的应用：工业生产中的智能评价体系 87

3.2 通用人工智能定义、评级与测试的现状及比较 91

3.2.1 通用人工智能定义的比较 91

3.2.2 通用人工智能评级的比较 93

3.2.3 通用人工智能测试的比较 95

3.3 人类智能发展对通用人工智能测试的启示 101

3.3.1 智力理论与发展阶段 102

3.3.2 智力测试与儿童智力测验 104

3.3.3 经典儿童能力测验中的实验任务 112

3.4 构建通用人工智能评测系统 121

3.4.1 通智测试的整体设计思路 121

3.4.2 动态具身物理社会交互环境 124

3.4.3 无限任务生成系统 131

3.4.4 基于能力与价值双系统的评级框架 138

3.4.5 以“四论”为标准阐释基于能力与价值双系统的评级

框架 149

第4章 通用人工智能训练与测试平台 161

4.1 测试环境的完备性 162

4.2 具身智能体仿真平台的现状与挑战 163

4.2.1 具身智能体仿真平台 164

4.2.2 机器人底层控制仿真平台 170

4.2.3 现有具身智能体仿真平台的局限性 174

4.3 通用人工智能训练与测试平台：机器人仿真 175

4.3.1 自主生成无限场景 176

4.3.2 机器人场景理解 177

4.3.3 任务与运动规则 179

4.3.4 多模态交互接口 182

4.4 通用人工智能训练与测试平台：虚拟人仿真 184

4.4.1 训练数据离线生成 184

4.4.2 虚拟人感知与执行 185

4.4.3 物理仿真组件 187

4.4.4 平台接口 188

4.5 通用人工智能评测实践：通用-专项-行业应用 190

4.5.1 通用能力测试 191

4.5.2 专项能力测试 204

4.5.3 行业应用能力测试 227

第5章 TongAI理论框架：通用人工智能的一种实现途径 243

5.1 为机器立心 243

5.2 认知架构：通用人工智能的表示框架 245

5.3 “认知-能力-价值”框架体系 248

5.3.1 CUV框架体系概览 248

5.3.2 “认知-能力-价值”框架体系的理论构建 251

5.3.3 价值体系构建 263

5.3.4 CUV体系的同步迭代与演化 275

5.4 通信式学习：基于认知架构的统一学习模式 278

5.4.1 通信理论基础 278

5.4.2 认知架构的扩展 279

5.4.3 通信式学习 281

5.5 伦理道德与信任的形成 285

第6章 通用人工智能安全与治理 291

6.1 通用人工智能发展对人类和社会的影响 292

6.1.1 人类正迈向智能时代 292

6.1.2 智能时代的风险与挑战 294

6.1.3 智能时代的使命 299

6.2 人工智能安全框架 303

6.2.1 可控性和安全性设计原则 304

6.2.2 模型安全评测 306

6.2.3 人工智能对齐：让AI与人类“心有灵犀” 315

6.2.4 人工智能对齐技术：如何让AI学会“听话” 323

6.2.5 人工智能对齐验证与确认：确保AI“言行一致” 329

6.2.6 价值对齐：让AI成为社会的“好公民” 334

6.3 人机共生：探索中国式AGI安全治理 339

6.3.1 为天地立心：社会模拟探索AGI的社会尺度 340

6.3.2 CUV体系辅助AGI治理：构建并引领人机共生的

新文明 342

参考文献 347

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人工智能 大模型 智能学科

摘要：本文以朱松纯提出并系统阐述的《通用人工智能标准、评级、测试与架构》为中心，对其理论背景、核心思想、方法体系及现实意义进行全面梳理与深入分析。文章首先从通用人工智能发展所面临的时代问题切入，概述该著作试图建立统一标准与科学范式的整体目标；随后从标准体系的提出、评级与测试方法的创新、通用智能架构的理论建构以及对未来人工智能发展的深远影响四个方面展开论述。通过多层次、多角度的分析，揭示朱松纯在推动人工智能从“专用智能”走向“通用智能”过程中所作出的系统性贡献。全文力求在理论高度与实践价值之间建立联系，为理解通用人工智能的发展路径提供清晰而有力的参考框架。

一、通用智能标准体系

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》首先直面人工智能领域长期存在的一个核心问题，即缺乏统一、可解释、可比较的通用智能标准。朱松纯指出，如果没有清晰的标准体系，人工智能的发展将长期停留在碎片化和指标割裂的状态，难以形成真正意义上的通用智能。

在该著作中，通用人工智能标准被视为一种“能力坐标系”，它不仅关注算法在单一任务上的表现，还强调系统在认知、学习、推理和适应等多维度上的综合能力。这种标准的提出，突破了以往仅以准确率或效率为导向的评价方式。

朱松纯进一步强调，标准并非为了限制创新，而是为了引导研究方向。他认为，一个科学的通用人工智能标准，能够帮助研究者明确目标边界，使不同技术路线在同一框架下进行比较，从而推动整体领域的协同进步。

从更宏观的角度看，这一标准体系还试图回答“什么是智能”这一根本性问题。通过将智能拆解为可定义、可测量的基本要素，朱松纯为人工智能研究提供了一种可操作的哲学基础。

二、评级与测试方法创新

在通用人工智能的发展过程中，如何对系统能力进行客观评级和测试，是一个长期困扰学界与产业界的难题。朱松纯在书中提出，传统测试往往过度依赖静态数据集，无法反映智能体在真实环境中的综合表现。

为此，他引入了更接近人类认知发展的测试思想，强调任务生成、环境交互和长期学习能力的重要性。这种测试方法不仅考察结果，更关注过程，尤其是系统在面对未知问题时的应对方式。

评级体系的设计同样体现了层级化思想。朱松纯将通用智能划分为多个发展阶段，不同等级对应不同的认知和行为能力。这种分级方式，使人工智能的发展路径更加清晰，也为技术评估提供了明确参照。

通过评级与测试的结合，该著作试图构建一种动态评估机制，使通用人工智能不再是抽象概念，而是可以通过实验和实践不断逼近的目标。

三、通用智能架构思想

在架构层面，朱松纯提出的通用人工智能框架强调“认知驱动”的设计理念。他认为，当前主流的端到端模型虽然在特定任务上表现突出，但在可解释性和泛化能力方面仍存在明显不足。

因此，该书主张借鉴人类认知结构，引入感知、记忆、推理、学习和决策等模块化设计。这种架构并非简单的工程拼接，而是基于统一理论的系统整合。

朱松纯特别强调符号与统计方法的融合。他认为，真正的通用智能需要同时具备数据驱动的学习能力和符号推理的抽象能力，这也是通用架构区别于专用模型的关键所在。

这种架构思想不仅为构建强人工智能提供了方向，也为人工智能的安全性和可控性奠定了基础，使系统行为更易理解和约束。

四、对未来发展的意义

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》的价值，不仅体现在理论创新上，更体现在其对未来人工智能发展路径的指引意义。朱松纯通过系统化的框架，帮助研究者跳出短期性能竞赛，重新审视智能的本质。

在产业层面，这一体系有助于企业更理性地评估技术能力，避免“指标幻觉”。通过统一标准和测试方法，不同产品和系统可以在同一维度下进行比较，从而推动健康竞争。

在教育和科研领域，该著作为通用人工智能研究提供了系统教材式的参考，有助于培养具备整体视野的新一代研究者，推动跨学科合作。

从长远来看，这一思想体系还为人工智能治理和伦理讨论提供了技术基础，使社会能够在理解智能能力边界的前提下制定合理政策。

总结：

总体而言，朱松纯的《通用人工智能标准、评级、测试与架构》以高度系统化的方式回应了通用人工智能研究中的关键问题，从标准定义到架构设计，构建了一套相互支撑的理论体系。这一体系不仅提升了学术讨论的严谨性，也为实践探索提供了明确方向。

在人工智能迈向更高层次发展的关键阶段，该著作所倡导的理念具有重要的前瞻价值。它提醒人们，真正的通用智能不是简单的性能堆叠，而是需要科学标准、合理测试与统一架构的长期积累。

本文由nayona.cn整理

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