本书不仅提出了 AGI 的理论框架，还提供了具体的测试、评级和架构设计方法。它引入了“能力与价值双系统”框架，强调 AGI 需具备高效学习和泛化能力，同时符合人类的情感、伦理和道德观念。这种理论与实践的结合使其成为 AGI 研究的重要参考。
AGI 的发展涉及技术、哲学、心理学等多个领域。本书通过跨学科的方法，探讨了 AGI 的定义、特征及其对人类社会的影响。它不仅关注技术实现，还深入分析了 AGI 的伦理和安全问题。本书共分为六章，系统地介绍了 AGI 的各个方面：
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章节 |
内容 |
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第一章 |
历史与哲学：回顾 AGI 的发展历程，探讨其哲学基础。 |
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第二章 |
定义与特征：提出“一定义、两完整、三特征、八关键问题”的理论框架，明确 AGI 的核心特征。 |
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第三章 |
测试与评级：介绍标准化的测试方法和评级系统，包括动态物理社会交互环境和无限任务生成。 |
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第四章 |
训练与测试平台：提供实际的训练和测试平台设计，方便实验和应用。 |
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第五章 |
TongAI 框架：阐述基于“能力与价值双系统”的 AGI 架构。 |
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第六章 |
发展建议：为 AGI 的未来发展提出政策和技术建议。 |
核心亮点
1. “小数据、大任务”范式：本书挑战了传统大语言模型（LLM）依赖“大数据、小任务”的模式，提出 AGI 应采用“小数据、大任务”的方法，以实现更高效的学习和泛化能力。
2. Tong Test：本书与“Tong Test”评估框架密切相关，该框架通过动态的物理和社会交互测试 AGI 的能力，为 AGI 的标准化评估提供了新方法。
对不同读者的价值
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对于从事 AI 研究的学者和学生，本书提供了系统化的理论框架和方法论。其提出的“TongAI 框架”和测试平台为 AGI 研究提供了清晰的路径。此外，书中对 AGI 与 LLM 的区别分析有助于研究者重新审视当前 AI 技术的发展方向。
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AGI 的发展将深刻影响经济、社会和政治格局。本书提出的标准化测试和评级系统为政府制定监管政策提供了参考。对于投资者而言，理解 AGI 的发展趋势和评估方法有助于识别有潜力的技术方向和项目。
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对于 AI 行业的工程师和开发者，本书提供了实用的训练和测试平台设计思路。其提出的“小数据、大任务”范式可能启发新的技术创新，推动更高效的 AI 系统开发。
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对于对 AI 未来感兴趣的普通读者，本书以通俗的方式介绍了 AGI 的概念、挑战和前景。它还探讨了 AGI 对人类社会的影响，如就业、伦理和安全问题，帮助读者更好地理解这一前沿技术。
获取方式
《通用人工智能的标准、评级、测试与架构》由人民邮电出版社于 2025 年出版。读者可以通过以下方式获取：
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（文：PyTorch研习社）