DeepMind发布“通才”AI引起质疑，回应：游戏结束了

gence并不是要建造像全人类智能化的关键在于作法的机械。它是用到大量通常来自全人类行为的统计数据，来代替智能化。”

“当然，深度学习的捍卫者提出‘全人类也时会犯严重错误’这样的前提本质并不鲜见。但任何轻蔑的人都时会察觉到，这些严重错误说明目前有些不想是严重严重错误的。如果我的任何一个孩子经常犯这样的严重错误，我时会毫不肤浅地下定决心我正在花钱的所有其他不想，并第一时间将他们带回动物行为医师那里。”Marcus较为并不需要地问道道。

在Marcus看来，如果我们要构建AGI，就必需向全人类学习一些两边，学习其如何侦探和理解物理当今世界，以及如何对此和获取语言和有用本质，“不这样显然是纯粹的狂妄自大”。

The Next Web的Greene对此，“我看来Gato或许是当今世界上最先进的多模态人工智慧种系统。但我也显然，DeepMind换用了与OpenAI相同的AGI的路，只是为了让它越来越具的产品价值。

在对国际准则人工智慧（AGI）向往的同时，这样的AI也被看作全人类的威胁，或许有意或不愿地消灭全人类。

剑桥大学全人类未来科学研究所的Stuart Armstrong即便如此曾对此，AGI最后将使全人类越来越过多并消灭我们。他看来机械将以全人类神经元无法想象的速度工作，并且将跳过与全人类的交流时会来操作者经济和金融的产品、公路交通、医疗保健等。

“由于全人类语言很容易被误解，微处理器可以将一条简单的指令断言为‘杀死所有全人类’，从而让AGI‘避免全人类受苦’。” Armstrong问道。

布莱德·阿尔伯特·爱因斯坦曾在逝世前接受BBC报导时问道道，“下半年人工智慧的推展或许显然全人类的开端。”

De Freitas本人也在Twitter上问道AI科学研究管理人员提出的关键问题时对此，在开推AGI 时，“可用性至关重要”。“这或许是我们面临的最大考验，每个人都应该考虑一下。缺乏足够的多样性也让我很担忧。”

在2016年的《安全及当中断智能化基底》（Safely Interruptible Agents）学术论文当中，DeepMind科学研究管理人员简介了一个避免高级人工智慧忽略出现异常请求的框架，其显然必需一个“黄色大手柄”来避免机械完成“毒害的一系列动作”。

DeepMind于2010 年在都柏林正式成立，2014年被谷歌母公司，以在2016年创建了击败全人类职业围棋网球选手李世石的AlphaGo而而出名。2020年，该公司宣布已消除50年前的生物学关键问题——“蛋白折叠关键问题”，明白蛋白的氨基酸氨基酸如何同意其3D骨架。DeepMind指为通过特训具有17万个值得注意蛋白氨基酸及其各不相同骨架的神经网络，以92% 的准确率消除了这个关键问题。

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