Google DeepMind 發布 60 頁關於 AGI 至 ASI 演化的路線圖

Google DeepMind 剛剛發表了一份 60 頁的路線圖，探討人工通用智慧如何演進為人工超智慧。這篇題為「From AGI to ASI」的論文於 6 月 10 日提交至 arXiv，提出了四條非互斥的路徑，意味著實際通往 ASI 的途徑可能涉及這些路徑的某種組合。

這篇論文由研究員蒂姆·傑內韋因領導的團隊撰寫，提出了四條途徑，可使人工智慧系統從人類水準的能力提升至完全超越人類的層次。

第一條途徑最直觀：持續擴展。更多計算資源、更大模型、更多數據。這基本上是過去幾年推動每一項重大 AI 進步的策略，從 GPT 風格的語言模型到 DeepMind 自己的 Gemini 系列。

第二種途徑涉及完全嶄新的演算法或人工智慧範式。與其讓現有方法變得更大，不如發明一種根本不同的方法。這篇論文將此視為一種可行但本質上不可預測的路徑，因為根據定義，你無法預先安排突破的發生。

路徑三為遞歸自我改進。其理念是，一旦人工智慧系統達到足夠的通用智慧水準，便能開始改進自身的架構、訓練方法或推理能力。每一次改進都會讓下一次改進更容易，從而形成一個回饋迴路。

第四條途徑是多智能體集體。與單一的整體式超智能系統不同，此路徑認為ASI將從大量協同工作的AGI級智能體網絡中湧現。該系統的集體智能將超越任何單個智能體所能達到的水平，即使沒有任何單一節點單獨跨越該門檻，仍可能被視為超智能。

這篇論文並非孤立存在。它繼承了 DeepMind 於 2026 年 3 月發表的認知架構論文，以及 2025 年 4 月的 AGI 安全論文。這三份文件共同揭示了一項有計劃的研究方案：首先定義 AGI 的含義，然後探討如何使其安全，最後描繪其後續發展。

該論文的 arXiv 識別碼為 2606.12683v1，歸類於電腦科學 AI 領域。多位 DeepMind 研究人員參與貢獻，但團隊由 Genewein 領導。其範圍刻意聚焦於理論探討，而非宣佈任何具體的能力里程碑。

該論文完全未提及加密貨幣、區塊鏈技術或任何類型的數碼資產。這是一項純粹的 AI 研究，於學術環境中發表，與加密貨幣行業無任何商業關聯。