Deepractice 的 AGI 之路：AI组织化

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一、什么是AGI？

AGI（通用人工智能）简单来说，就是能像人类一样思考和学习的人工智能。它不仅能完成特定任务，还能：

而我们现在常见的AI（如语音助手、图像识别）都是"狭义AI"，它们只擅长做一件事，超出范围就会失效。

现代大模型（如ChatGPT、Claude）看起来很"聪明"，似乎能回答各种问题、写代码、创作内容。很多人因此认为它们接近AGI了。但这种"全能"表象下隐藏着根本性差距：

这些问题的存在的根源是AI没有自主意识。

我们认为其他能力差距（如理解力、创新力）的根本性问题是目前的AI缺乏自主意识，但意识的缺失是质的区别，不是简单的技术问题。当AI拥有意识后，所有的问题就会迎刃而解。

意识是什么？简单说，意识是：

当一个人失去意识（如昏迷或变成植物人），我们说他"失去了意识"。同样，当前AI只有在人类输入提示后才会"思考"，没有持续的自主意识流。

那么我们是否可以创造人工意识呢？

人类意识是如何形成的？婴儿出生时并没有完整的意识，而是通过：

要让AI获得类似的意识，我们可能需要：

但单个AI系统要同时实现这些特性存在巨大技术挑战。这让我们思考：是否有其他途径？

我们决定尝试AI组织化的方向。

人类意识不仅是大脑的产物，也是社会互动的结果。如果单个AI难以形成意识，我们是否可以通过AI组织化，创造出一种"集体意识"？

想象一个由多个专业AI组成的"社会"：

这些AI通过定义好的协议相互"交谈"，形成一个自我维持的思考网络。这种系统的关键特性：

六、Deepractice的AGI之路

我们相信这种"AI社会"模式是通往AGI的可行路径，有四大优势：

我们不是在幻想遥远的超级AI，而是致力于构建一个运作良好的AI生态系统，让集体智能引领我们走向AGI的未来。

Deepractice - 深度实践