通用人工智能大型社会模拟器发布，朱松纯：判断AGI的关键在于两大“完备性”

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文章摘要

北京大学武汉人工智能研究院与武汉东湖高新区国家智能社会治理实验综合基地联合发布了“大型社会模拟器1.0”。该模拟器能够在3D仿真环境中模拟海量智能体的交互，实现从个体行为到城市运行的多层次复杂系统模拟，促进群体智能的涌现。它通过整合个体、群体和公共服务等多维数据，构建全域数据生态，并利用分布式计算和高并发调度技术，精准推演社会发展的全过程，为智能社会治理提供平台。

模拟器1.0在中国享有政策支持、数据资源和快速技术迭代的优势，尤其在智慧城市建设、社会治理和公共资源优化等方面有广泛应用前景。国际上，该模拟器在多智能体系统、认知模型和复杂系统理论等技术领域具有优势，并已广泛应用于社会治理，如互联网安全、交通仿真、疫情传播和经济模拟等。

北京大学武汉人工智能研究院首席科学家朱松纯指出，人工智能正进入平稳发展期，分化为多个子领域，包括计算机视觉、自然语言处理、认知与推理、机器学习、机器人学和多智能体等。随着算力提升和大规模数据的可得性，深度学习网络模型的规模和层级不断增大，实现的任务越来越接近甚至超越人类水平。然而，这些模型存在任务迁移困难的局限性，人工智能在开放环境中自主定义新任务的机制与能力仍然有限，主要原因是智能体缺乏与人类对齐的价值体系。

朱松纯认为，为智能体构建符合人类社会价值观的价值体系，探索通用的价值驱动自主机制，赋予智能体通过学习与推理获得物理和社会常识的能力，实现自主任务定义及可泛化的操作技能与可解释的决策行为是必要的。

通用人工智能的判断标准涉及“两个完备性”：认知架构的完备性和测试环境的完备性。通用人工智能具有三个基本特征：能完成无穷多任务、自主定义任务和价值驱动。与一般人工智能相比，通用人工智能希望能像人一样随时应对新情况新任务，能自主判断需要进行什么任务，并由价值体系驱动行为。