文章核心观点 百度CTO王海峰在未来人工智能先锋论坛分享对通用人工智能的思考，认为从人工到自动、从算法通用性到模型通用性的发展让通用人工智能曙光渐现，并从技术视角阐述了对通用人工智能的看法 [1] 人工智能技术演进历史 - 上世纪50年代人类提出人工智能概念，此前已开始探索该技术，早期以规则系统为主，需人工写规则，耗时耗力且专业要求高 [1] - 后来出现统计机器学习技术，计算机可从数据中自动学习和建模 [1] - 再后来出现深度学习技术，架构通用性好，适用于不同领域，但解决不同问题仍需训练不同模型 [1] - 近几年大模型出现且通用性越来越好，一个大模型经微调或检索增强等可解决多领域问题 [1] 技术视角看通用人工智能 技术通用性 - 不同任务、语言、模态和应用场景的通用性越来越好，如大语言模型可解决自然语言从词法到句法、从分类到识别等不同任务 [3] 模型全面性 - 现在算法虽按Token生成，但模型能力不止生成，理解、生成、逻辑和记忆四项能力非常重要和基础 [3]