【AI】【提高认知】通用人工智能才是目标：解析迁移学习与通用智能的挑战与前景
在人工智能（AI）领域，游戏作为研究平台已经帮助开发了许多先进的算法，如AlphaGo和AlphaGo Zero，这些系统在围棋等复杂策略游戏中达到了超越人类的水平。然而，游戏本身并不是最终目标。通用人工智能（AGI），即一种可以在不同环境中自主学习并解决问题的智能体，才是AI研究的核心追求。本文将围绕通用人工智能的特性、现有技术局限、迁移学习的关键作用等方面，探讨如何从游戏AI的成功迈向通用智能的未来。
通用人工智能的核心特征：从专用到通用
现有的AI系统主要在特定任务或领域中表现出色，称为“窄AI”，例如在图像识别、语言处理或围棋等任务中获得了显著的成功。然而，通用人工智能的目标并不仅仅是掌握单一技能，而是拥有在广泛任务和情境中灵活应用和扩展的能力。这样的系统需要：
自主学习：通过自主获取经验，不断更新和改进自身的行为策略。
迁移能力：将从一个任务中学到的知识迁移到其他任务中，从而加速新任务的学习。
抽象与泛化：能够识别不同任务之间的抽象相似性，并在新的环境中应用这些抽象的理解。
案例：AlphaGo的局限性
AlphaGo通过深度学习和蒙特卡洛树搜索（MCTS）在围棋中取得了惊人表现，但它的能力是专用的，无法将围棋中学到的经验迁移到其他游戏或情境中。其后
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