那么能夠與人類比肩的智能生物就只剩下了兩種類型比較有可能：一是基于計算機的硅基生命，二是外星人。

    后面那個看起來比前面的更加不靠譜。

    “90年代的時候，計算機的發展程度還沒有現在這么強大，我幻想中的超級智能，差不多就是一個施瓦辛格，可以替我執行人類可以完成的任何智力任務?！?br/>
    “不過現在看來，這個難度好像還是太大了?！迸迤嫘χf：“截止到現在為止，人形機器人在崎嶇地面上行走跑跳都有很大的問題，我有生之年算是指望不上它了。”

    “不過，我似乎可以稍微展望一下純數字化的通用智能。雖然現實生活中的體力活指望不上人工智能機器人了，但現在越來越多的事情和工作都數字化了。你的設想確實很有前景，一個可以直接對話，替我處理很多事情的數字智能，好像也稱得上是通用人工智能。”

    對于佩奇的觀點，孟繁岐基本贊成，人形機器人的發展遠遠要慢于人工智能基于大數據的突破。

    截至孟繁岐重生前的GPT-4，嚴格意義上來說，其實就已經算是通用人工智能的一個雛形了。

    它在很多任務上都表現出了人類水平，乃至超越了人類水平。

    不過它無法創造出新的知識，也仍舊缺乏常識，沒有什么基礎的計算能力。因而嚴格意義上，GPT-4只可以算作半個通用人工智能。

    GPT系列的出現，給了人類極大的信心，不少人原本覺得21世紀內可能都很難出現真的通用智能，可在GPT-4出現之后，很多人都開始相信2030到2040年間，人們很有可能見證通用數字智能的誕生！

    這種通用人工智能的出現是意義重大的，自從ChatGPT之后，越來越多的人開始認為AI就是正在發生的新一代工業革命。

    從生產力和社會效率的角度來說，確實有一定的道理。

    因為GPT語言大模型和工業革命都帶來了生產力的進步，給人類社會帶來了很高的效率提升。

    第一次工業革命后，人類擁有了蒸汽機，生產力水平獲得了進步；第二次工業革命后，人類進入了電氣時代，有了電報，電話，以及各種電器；第三次工業革命后，人類進入了信息時代，有了互聯網。

    如果說互聯網的革命，加速了信息傳播、保存、流通等方面的效率。

    那么人工智能的革命，就是干脆創造了一個“知識無處不在”的時代，使得人人都能輕松掌握很多技術和知識內容。

    尤其是在互聯網相關的領域，以前想要實現某個功能，就得求助專業的技術人士，幫你設計程序然后實現調試。