新華網北京10月25日電（記者凌紀偉）以“通用人工智能：構建數據生態·重塑産業體系·賦能社會治理”為主題的第二屆智能社會治理論壇10月25日在武漢召開，併發布多項人工智能成果。其中，由北京大學武漢人工智能研究院與武漢東湖高新區國家智能社會治理實驗綜合基地共同打造的大型社會模擬器1.0的發布引人矚目。
大型社會模擬器1.0是社會層面的通用人工智能模擬器&&，可以為社會治理和智慧城市建設提供創新的解決方案，其發布也讓人們看到通用人工智能已開始賦能生産生活。
通用人工智能賦能社會治理新範式
大型社會模擬器匯聚個體、群體、公共服務等多維數據，建立全域數據生態，通過定義多層次的UV函數建模行為體，借助分佈式計算、高併發調度技術，精準推演完整、動態、迭代的社會發展全過程，打造全息智能社會治理&&系統，建構智能社會治理新範式。
北京大學武漢人工智能研究院首席科學家、北京通用人工智能研究院院長朱松純&&，大型社會模擬器1.0能夠在3D建模的倣真環境中演練海量智能體交互，實現從個體行為到整體城市運行的多層次複雜系統模擬和群體智能涌現。
國際上，大型社會模擬器在多智能體系統、認知模型、複雜系統理論等技術領域具有領先優勢，並廣泛應用於社會治理，如互聯網安全治理、大規模交通倣真和全球經濟模擬。
“中國擁有超大城市和複雜的社會管理需求，為大型社會模擬器1.0提供了獨特的應用場景。”朱松純認為，未來它在智慧城市建設、社會治理、公共資源優化等方面有廣泛應用空間。
以原創認知架構、理論框架發展通用人工智能
“通用人工智能”是新質生産力典型代表,也是全球科技競爭的制高點。
“能夠完成無窮多任務，自主定義任務，價值驅動”，朱松純認為這是通用人工智能的三個基本特徵。
在2024年中關村論壇上發布的全球首個通用智能人“通通”，就是由價值與因果驅動的具身AGI系統原型。主要是以原創的認知架構理論框架為頂層設計，由自研國産學習和推理框架為底層支撐。
“通通的日常學習與訓練無需大算力、大數據、大模型。”朱松純説，認知架構支持“理”（能力體系U）與“心”（即價值體系V）雙系統，擁有類人價值觀，通過與人類多模態交互，獲取、對齊人類的價值觀，並通過價值體系V驅動，自主生成任務；具備複雜動態場景下的物理與社會常識，通過具身智能保障複雜、長鏈條任務高效執行。
本次新發布的大型社會模擬器基於“U-V”心與理雙系統理論和真實歷史數據，學習人群的價值函數和行為能力函數，打造由“心”驅動的智能體，成功解決了價值體系構建的關鍵挑戰。
怎樣判斷某一人工智能是否屬於通用人工智能？在朱松純看來，這涉及到“兩個完備性”：首先是認知架構的完備性。認知架構的完備與否關乎我們能否承載知識完成無窮任務；其次是測試環境的完備性。我們要打造一個完整的、世界上任何可能任務都可以在此復現的練兵場，可以在此測試、評級。
大模型距離實現通用人工智能尚有較大差距
如今，基於深度學習網絡模型實現的任務越來越接近、甚至超越人類水平。然而這些模型都存在任務遷移困難的局限性。每個獨立的成果局限在自己的子領域中，人工智能距離達到人類通用且泛化的智能水平仍然相差甚遠。
朱松純&&，人工智能領域前沿的頂級科學家正在尋求一個統一的人工智能架構，以實現人工智能從感知層到認知層的轉變，從解決單一任務為主的“弱人工智能”向解決大量任務、甚至自主定義任務的通用人工智能轉變。
近年來，國際上推出的大模型和基礎模型，使得在大規模數據上預訓練並且適配多個下游任務成為可能，突破了傳統單一任務局限性，看似向着通用人工智能所要求的泛化性前進了一步。但在朱松純看來，當前大模型距離實現通用人工智能的目標還尚有較大差距，“最主要的局限性為缺乏實現自主驅動的價值體系和認知架構，其學習任務由人工定義，不能自主定義新任務，且學習過程依賴大數據。”
朱松純認為，由於智能體缺乏與人類對齊的價值體系，導致其無法理解任務內在含義，跨任務泛化性能差，也難以實現高效的複雜任務規劃。因此有必要研究如何為智能體構建符合人類社會價值觀的價值體系，探索通用的價值驅動自主機制，賦予智能體通過學習與推理獲得物理和社會常識的能力，實現自主任務定義及可泛化的操作技能與可解釋的決策行為。
以前瞻性研究推動中國人工智能跨越式發展
中國十分重視人工智能發展，海量的數據資源、豐富的應用場景以及數量龐大的人才隊伍是我們的優勢所在。
在朱松純看來，國內需要加快國際化開放共享的人工智能&&建設，需要具備國際視野、遠見卓識、開拓精神、大項目實施能力的戰略科學家來組建國際頂尖團隊，以強烈的使命和紮實的科研計劃引領中國人工智能實現跨越式發展。
朱松純説，在學術研究層面上，我們要強化新一代人工智能基礎理論研究，將縱向深挖和橫向交叉相結合，推動人工智能研究範式朝“小數據、大任務”轉向，突破面向通用人工智能的操作系統、編程語言等底層技術瓶頸，催生原始創新。
在科研建設層面上，朱松純認為，要避免跟隨熱點蜂擁而上。“科研布局應有戰略定力，掌握學術界的深水層動向，抓住必爭之地、必經之道。而通用人工智能處於萌芽期，要提前布局圍繞通用人工智能的前瞻性研究，搶佔高地，打贏關鍵核心技術攻堅戰”。
