图片来源：由无界AI生成DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在位于伦敦的办公室举办了一次媒体简报会，他在会上表示，AGI 很可能会在五到十年内开始出现。
他指出，如今的 AI 系统虽已在许多方面令人惊艳，但依然带有“被动”特质，也缺乏对现实世界的深度认知。
例如，AI 可以在特定环境（如游戏世界）中做到自我规划和推演，但要将这种能力迁移到复杂多变的真实世界，尚需跨越不少技术门槛。
哈萨比斯认为，要实现 AGI，需要让现今的 AI 系统真正理解情境和环境。
DeepMind 之前在围棋和《星际争霸》等策略游戏中已经尝试过“多智能体”（multi-agent）的对抗或合作训练，取得了显著成果，但距将这种学习迁移至更广泛的现实应用仍需时间。
换言之，AI 若要具备与人类相似的“通用智慧”，必须能够在不同任务之间灵活切换，并且对现实环境拥有完善的感知与推理能力。
时间更短？科技领袖纷纷争鸣AGI来临时刻
事实上，哈萨比斯的这一预测比一些同行更加谨慎。
AI创企 Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 此前就曾向媒体表示，他认为在两三年内就会看到“比几乎所有人类都强的 AI”出现。
而思科（Cisco）首席产品官 Jeetu Patel 更是将时间表进一步提前，表示或许在今年就能见到 AGI 的雏形。
他把 AI 的发展分成三个阶段：当前的基础 AI、具有人类认知水平的 AGI，以及超越人类的“超级智能”（ASI）。
对他而言，实现 AGI 的时间恐怕“近在眼前”。
除了这些乐观者，也不乏相对保守的声音。
不是2026？谁的预测更可信？
事实上，对于 AGI 到来的具体时间点，各界产生了显著分歧。
从马斯克（Elon Musk）到 OpenAI 的首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman），都有各自的预估数字，最早的说法甚至指向2026年。
形成这些差异的原因不难理解：
一方面，AI 技术的迭代周期近年来确实在加速，新模型层出不穷；
另一方面，不同企业或研究机构的路线和策略也各不相同，大家对“通用性”以及“智能”内涵的诠释并不完全一致。
从学界和产业的角度来看，要实现 AGI，需要在算法、算力、数据、推理能力以及多模态融合等多个方面取得跨越。
过去几年的成功范例更多是在规则相对闭合、目标相对明确的环境中。
现实社会则充满了无数不确定性、模糊性与随机性，需要真正让 AI 系统像人类一样拥有高度灵活的认知和学习能力。
哈萨比斯所提到的多智能体系统（multi-agent system）与“世界模型”（world model）等研究方向，正是迈向这一目标的重要路径——它们不仅要求 AI 学会与人或其他 AI 协同、竞争，更要让 AI 形成对物理世界和社会规则的“理解”。
DeepMind AGI
