AGI定义之争：从爱因斯坦测试到超级智能的跨越

就在不久前，诺奖得主、谷歌DeepMind的领航者Demis Hassabis重新为AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）界定了新的标准。

在2026年2月的印度AI峰会上，Hassabis提出了一个极具挑战性的定义——

「爱因斯坦测试」：将AI的知识库限制在1911年之前，观察它是否能如爱因斯坦般独立推导出1915年的广义相对论。

能够完成此任务？那么恭喜你，你的AI已具备AGI的资格。

无法达成？那么你仍然只是高级搜索引擎的级别。

Hassabis之所以提出这样的测试，是因为在1911年，爱因斯坦开始深入思考引力与加速度的关系（提出了等效原理的深化版本）。1915年11月，他正式发表了广义相对论场方程。

从系统性构想到完整理论的形成，大约经历了4年的时间。

显然，Hassabis的这个测试，并非考察AI的知识储备量，而是其原创科学发现的能力——即在已知信息的边界上，能否实现「无中生有」的飞跃。

网友们纷纷表示，这是首个真正具有意义的AGI定义。

Hassabis还补充说：

目前所有的AI系统，包括他自己家的Gemini，都属于「参差不齐的智能」（jagged intelligence）——某些方面表现卓越，另一些方面却表现平平。

距离真正的AGI，至少还需要一两个关键突破。

甚至有人设想：如果这个AI足够强大，或许不仅能发现广义相对论，还能发现更先进的理论。

马斯克迅速反驳：这不是AGI，这是超级智能

消息一出，马斯克几乎是立即回应。

他的看法是：「Hassabis定义的并非AGI，而是超级智能（superintelligence）。」

马斯克的逻辑非常清晰——

爱因斯坦是人类历史上最杰出的物理学家之一。全人类共同努力，也无法独立重现相对论（毕竟这是爱因斯坦一个人的成就）。如果一个AI做到了这一点，且这个AI还能被无限复制、百万级别地并行运行……

那么这早已超越了「人类水平」，这是碾压全人类的存在。

马斯克的意思很明确：你把超级智能的门槛当作了AGI的及格线，这属于标准错位。

不论Hassabis和马斯克的争论谁更有理，圈内大佬的一致预测是——AGI正快速接近我们！

注意，Demis Hassabis最近缩短了自己的AGI时间线。以前他较为保守（预计需要5到10年）。

但现在他的原话是：「到了2026年，我们正处于另一个AGI即将到来的临界点——也许在未来五年内。」

回到原点：AGI这个词是如何诞生的？

其实，「通用人工智能」（AGI）这个概念的历史比许多人想象的要短得多。

1950年，图灵提出了著名的「图灵测试」。

如果一台机器能让人类在对话中无法分辨它是人还是机器，那么它就具有智能。

这是AI领域最早的标杆。

但图灵测试后来受到广泛批评——它只测试了「模仿能力」，没有测试真正的理解和创造。

1956年，达特茅斯会议正式开启了AI这个学科。

当时的先驱们——麦卡锡、明斯基、西蒙——狂妄地预言：机器将在二十年内做到人类智慧的任何事情。

然而结果却是两次「AI寒冬」。

1997年，一位名叫Mark Gubrud的美国学者在学术讨论中首次使用了「Artificial General Intelligence」这个词。他当时讨论的是全自动化军事系统的未来。

现在距离AGI还有多远？

不同观点碰撞：AGI的定义和预测