生成式AI与通用人工智能（AGI）基础理论最新研究成果综述

EasyChair Preprint 14235

Abstract

本文聚焦于生成式AI，作为当代人工智能（AI）与通用人工智能（AGI）典型代表，旨在深入探讨其基础理论方面的最新研究进展。其方法是通过对比分析传统AI与当代AI在底层逻辑、形式化理解上的差异，并进一步探讨传统AI的三个核心观点（符号主义、联结主义、行为主义）与当代AI三大流派（基于大型语言模型（LLM）的生成式AI/AGI，如ChatGPT；以小模型为特征的新质生产力AGI，如I3DNA；兼容于大小两类模型的基于孪生图灵机双重形式化理解模型）之间的区别。其结果是揭示出了AI与AGI基础理论的核心构成：序位逻辑、联动函数以及基于数智文本的广义双语与广义翻译所遵循的三大基本定律。其意义在于：不仅增强了以ChatGPT为代表的基于LLM的生成式AI/AGI的可解释性，而且还为以小模型为特征的新质生产力AGI及其复杂的宇宙智能论和天下模型理论提供广义翻译，同时展示了孪生图灵机作为兼容并蓄的智能体在整合数据、知识、算力、算法及人机互助新时代认知范型的潜力，为构建超级智慧系统奠定了基础。

Keyphrases: Artificial General Intelligence (AGI), Behaviorism, Connectionism, Formal Understanding, Generalized Bilingualism, Generalized Translation, Generative AI, Large Language Models (LLMs), Linkage Functions, New Productive Force AGI, Symbolism, bit-list Logic, twin Turing machines, underlying logic

@booklet{EasyChair:14235,
  author    = {Xiaohui Zou},
  title     = {A Review of the Latest Research Achievements in the Basic Theory of Generative AI and Artificial General Intelligence (AGI)},
  howpublished = {EasyChair Preprint 14235},
  year      = {EasyChair, 2024}}