其实，圈内人对 AI 都有一个终极期望，就是实现 AGI （通用人工智能），说白了，就是造出“和人一样聪明的AI”。
咱去马斯克的社交平台上逛一圈，会发现他三句不离AGI。。
OpenAI的奥特曼也在疯狂预言，AGI即将到来，也就这三五年的事儿了。
但这玩意，到底咋衡量呢？俗话说得好，人和人的区别，比人和猪的区别还大。。到底啥水平，才能和人一样聪明啊？
就连天天为了AGI吵架的大佬们，也根本说不出来，AGI到底是个啥。。
合着都在这虚空对线是吧。
所以最近，一群顶尖的行业大佬实在看不下去了，几十位专家联手发表了一篇论文，作者阵容堪称全明星级别，其中包括图灵奖得主、谷歌前CEO等重量级人物。他们共同协作，提出了迄今为止首个关于AGI的量化定义。
他们也顺便用GPT模型做了个测试，结果显示，如果AGI是100分，GPT-5只有58分，不及格的水平。
这帮大佬的核心观点是：AGI，就是一种能达到“一个受过良好教育的成年人”的能力的人工智能。
他们把心理学中一个最权威的理论，CHC 理论，给AI搬过来了。
CHC 的观点，简单来说，就是智力这玩意，不是一个单一的标准能衡量的东西，需要多维度考察。
说白了，这就和高考差不多。一门课强根本不够，你得门门都强，才证明你厉害。
所以，他们把 AI 的能力分成了 10 个核心能力，每个占了 10% 的分。它们分别是：
（K）通识知识、（RW）读写能力、（M）数学能力、（R）即时推理、（WM）工作记忆、（V）视觉处理、（A）听觉处理、（S）反应速度、（MS）长期记忆存储、（MR）长期记忆检索。
这里面比较抽象的，可能就是工作记忆和长期记忆了。
工作记忆本质上就是短期记忆，指的是我刚说过的内容，你当下还能回想起来；长期记忆则是AI通过和我对话，把新东西永久性地学会了，就好比你读过书，哪怕毕业多年，“奇变偶不变”这类知识也像刻在骨子里一样忘不掉。
每一种能力，他们都会叫AI测试，也就是写他们精心准备的测试题。比如(R) 即时推理这一块，他们就专门找了些略微烧脑的问题，比如：
David认识张先生的朋友Jack，Jack认识David的朋友林女士。所有认识Jack的人都拥有硕士学位，而所有认识林女士的人都是上海人。那么请问，谁同时具备上海人和硕士学位这两个身份呢？
他们邀请了OpenAI的两位核心成员——GPT-4（2023年推出）与GPT-5（预计2025年推出）参与测试。最终成绩显示，GPT-4获得27分，GPT-5得到58分，两者相加仍未突破100分的总分线。
而且，咱来看看这成绩单，有拉满的，也有拉裤兜的，纯纯严重偏科。
比如 GPT-5，在通识(K)、读写(RW)、数学(M)这几项上，直奔 9 分 10 分。所以说目前来看，这几项是AI的强项。
而 (MS) 长期记忆存储这项，GPT-5纯纯大光头，3-4分的也有一堆。而GPT-4更不用说，好几项都是0分。
这一项实际上考察的是AI是否具备持续学习并获取信息的能力。相关论文研究发现，当前的AI存在明显的“健忘”问题——你当天教给它的知识，到了第二天它就会彻底遗忘。
他们做测试的方法，就是第一天跟AI讲一些东西，然后第二天单开一个对话，再让AI回想。
都不用猜，包想不起来的，大伙用过都知道，新开窗口就会清空记忆，那得分不是0就怪了。。
有的人会反驳，现在的AI早就有永久记忆了。但文章中其实谴责了这一点，现在AI的记忆，根本不是真正的记忆，他们只是在假装自己有记忆。
作者们将这种策略称为“能力扭曲”——借助某一领域的长处去填补其他领域的显著短板，从而营造出“AI具备真实能力”的假象。就拿当下的AI记忆来说，它其实是在拼命拓展上下文窗口的长度，或是依靠知识库来达成，本质上相当于外挂，模型自身根本不具备任何记忆能力。
除了记忆力，长期记忆检索ai们也很拉，说白了，就是检测幻觉，别睁眼说瞎话。
当然，还有一项大伙都很拉的功能，(V) 视觉处理。 GPT-4是0分， 而GPT-5进化过后，也只来到4分。
它考的不是简单的“这图里有啥”，考的是视觉推理。这对大模型来说，可就难多了。比如说，咱来试一道：
“下面这 4 个 2D 展开图里，哪一个不能折成左边那个立方体？”
还真有点难度，但我们人类稍加思索，还是能做出来的。我也去求证了下Gemini，结果确实是无法战胜。
这也说明，AI的眼睛和脑子，目前配合的不是很好，还没有人类这种，边看边想就解决问题的能力。
当然，这份报告，肯定还是不够完美的。除了这十个维度，人脑还有联想等其他难以名状的能力，人类可太复杂了，不是几道题就能测明白的。
但它最大的价值，是给当下的 AI 做了一次全面诊断：AI现在还是瘸腿，在一些人类最基本的认知能力上，仍然有严重的缺陷。
而且，现在的 AI 厂商会还用一些捷径，来掩盖这些弱点。
因此，这篇文章也在给大家敲警钟：这样搞出来的 AI，是到不了 AGI 的。
但奥特曼在前一阵的直播里还说了，AGI在路上了，我只能说，走着瞧了。
当然，俺觉得，这套标准本身也有不小的槽点。
人家AGI ，凭啥非要模仿人类啊？它很可能是一种完全不同的智能。硬拿人类的 CHC 理论去套 AGI，是否有点刻舟求剑的意味了。
而且，这个标准设定得也有些偏高了。说实话，AI要是能达到“没受过教育的小孩”那样的水平，就已经很了不起了。更何况，有相当一部分人类自己都没办法通过这个测试呢。
不过，不管怎么吐槽，有人提出标准就是好事。
它最大的意义，是终于把 AGI 这个话题从玄学的范畴，拉回到了一个可以讨论的具体问题上。
就算这个标准不完美，它也会逼着整个行业开始思考，我们到底在追求什么，以及我们到底缺了什么。
这总比大家都在吹牛，说自己快要实现 AGI要强得多。
