长期以来，关于人工智能（AI）的讨论主要聚焦于“智能”这一维度，即机器是否具备类人思维能力。然而近期，美国总统唐纳德·特朗普将争论焦点转向了术语本身。
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特朗普认为“人工智能”一词具有误导性。他在9月22日的联合国大会讲话中表达了对该技术的惊叹，并呼吁将其更名为“超级智能”。随后，他在9月29日签署的行政命令中正式支持了这一更名举措。
尽管“超级智能部队”这一表述颇具科幻色彩，但试图将现代AI系统与20世纪40至50年代的早期概念剥离并非特朗普一人所为。此前，Meta首席执行官马克·扎克伯格也曾发表声明，提及哲学家尼克·博斯特罗姆在其2014年著作中定义的“超级智能”概念。
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特朗普所指的“超级智能”与博斯特罗姆定义的概念存在本质差异。特朗普的重命名旨在巩固美国在AI领域的主导地位，其行政命令指出，“超级智能”更能准确描述当前技术承诺、潜力及快速迭代的能力。相比之下，博斯特罗姆设想的超级智能远超现有AI系统的能力范畴。理解这一区别需回溯历史脉络。
早在ChatGPT问世之前，研究人员已区分弱人工智能（Weak AI）与强人工智能（Strong AI）。这两个术语由哲学家约翰·西尔（John Searle）在1980年的论文《思维、大脑和程序》中提出。西尔认为，弱人工智能仅是人类思维的计算机模拟，而非真正的思考；强人工智能则指软件产生的实际认知。他通过类比指出：“没人认为计算机模拟的暴雨会让人湿透”，因此质疑计算机模拟的理解是否等同于真正理解。
受西尔理论影响，行业话语体系发生了转变，从关注“意识”转向关注“能力”，因为后者更易量化且更符合计算机科学实验室的研究范式。弱人工智能逐渐被“狭义人工智能”取代，指代在特定任务上达到人类水平的系统。过去几十年间，从垃圾邮件过滤器到国际象棋引擎，此类系统广泛存在。这种现象被称为“人工智能效应”：一旦某项功能通过狭义AI实现，它往往被视为普通软件。
与此同时，强人工智能演变为通用人工智能（AGI），即能在任何任务上达到人类水平的系统。AGI被视为理想目标，因其意味着无需为每项任务单独构建系统，而是像人类一样实现跨领域的知识迁移。2002年，Shane Legg（后来成为DeepMind联合创始人）普及了“人工通用智能”这一术语。
目前，包括DeepMind和OpenAI在内的多数大型AI公司均以实现AGI为目标。在2010年代，这曾被视为近乎科幻的研究方向，如今却已成为吸引数万亿美元投资的商业核心。
尽管AGI备受关注，但其定义仍显模糊。OpenAI章程将其定义为“在经济价值最高的工作中表现优于人类的高度自主系统”。而在2024年泄露的OpenAI与Microsoft协议中，AGI被定义为能产生1000亿美元利润的系统。即便如此，OpenAI总裁Greg Brockman在9月发布Astra模型时仍宣称“欢迎进入AGI时代”。
无论采用何种定义，AGI并不等同于超级智能。博斯特罗姆在书中明确界定，超级智能是“在几乎所有感兴趣领域大大超过人类认知能力的智力”。这意味着超级智能必须在科学、艺术、哲学等所有维度超越历史上最杰出的头脑，如莎士比亚、达芬奇、史蒂夫·乔布斯和简·奥斯汀等。显然，当前技术尚未达到这一水平，而真正的超级智能可能会以不可预见的方式改变世界。
除了定义分歧，核心问题在于如何衡量“智能”。智商（IQ）常被视为一种指标，测试高端AI模型得出的智商分数通常在130至150之间。然而，这一方法存在缺陷：测试题目可能包含在模型训练数据中，且高智商测量本身日益困难。此外，智商作为源于优生学的指标，已被广泛认为是有缺陷的衡量标准，应用于AI评估效果有限。
作为替代方案，部分计算机科学家提出了针对AI的智能测试，例如ARC-AGI。该测试不仅评估模型性能，还考量运行成本，使得计算资源消耗较少的模型获得更高评分。目前ARC-AGI已进行至第三版，OpenAI最新型号之一GPT-6.1 Sol得分为96.2%，完成测试成本为3800美元。但这是否意味着实现了AGI尚存争议，预计ARC-AGI第四版将很快推出，以重新设定评估标准。
尽管AI公司坚信超级智能终将到来——其中可能混合了信念与营销成分——但相关术语的定义及评估方法仍在不断演变。2022年被视为神奇的技术突破，在2026年可能已变得平淡无奇。或许我们正逐渐意识到，某些所谓的“新成就”早已存在，只是刚刚被赋予了新的名称。
OpenAI mistranslated mathematics into code for its Navier-Stokes proof
当OpenAI宣布其对纳维尔-斯托克斯问题的解决方案时，它为人类和计算机提供了一个证明。
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