زمان تخمینی مطالعه: 17 دقیقه 

AGI مخفف هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence) به معنای سیستم هوشمندی است که توانایی انجام تمامی وظایف مشابه یک انسان را دارد. به بیان دقیق‌تر در هر زمینه‌ای که انسان‌ها قادر به انجام کارها به شیوه هوشمندانه هستند، هوش مصنوعی عمومی نیز قادر به انجام چنین کاری است. به عبارت دیگر، AGI توانایی حل مسایل عمومی در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها را دارد. تا به‌امروز بخش عمده‌ای از تحقیقات هوش مصنوعی روی هوش مصنوعی ضعیف متمرکز شده بود. به طوری که الگورتیم‌های هوشمند ضعیف در حوزه‌هایی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی یا بازی‌های رایانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما AGI عملکردی به مراتب بالاتر دارد و دست‌یابی به آن کار ساده‌ای نیست. توسعه AGI به عنوان یک هدف بلندمدت و چالشی در حوزه‌ هوش مصنوعی مطرح است و محققان در سراسر جهان بر روی آن کار می‌کنند.

هوش مصنوعی عمومی چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی عمومی در واقع یک سیستم هوشمند است که توانایی انجام وظایف مشابه یک انسان را دارد، اما روش کار AGI بسته به روش‌ها و الگوریتم‌های استفاده شده در آن ممکن است متفاوت باشد. برخی از رویکرد‌های رایج برای تحقق AGI به شرح زیر هستند:

سامانه‌های خبره (Expert Systems): در این رویکرد، سامانه‌های خبره بر اساس قوانین و دانش منطقی از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. آن‌ها می‌توانند از قوانین و فرآیندهای پیچیده‌ای برای تحلیل اطلاعات و اتخاذ تصمیمات استفاده کنند. این روش به طور معمول برای مسایل محدودتر و خاص‌تر استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین (Machine Learning): در این رویکرد، سیستم AGI از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا از داده‌ها و تجربیات یاد بگیرند. در این زمینه از الگوریتم‌هایی مثل شبکه‌های عصبی عمیق، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و غیره استفاده می‌شود. الگوریتم AGI با تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوهای موجود می‌تواند قواعد و الگوهای جدید را تشخیص دهد تا بتواند بر مبنای داده‌های جدید تصمیم‌گیری کند.

رویکرد ترکیبی: بسیاری از تحقیقات AGI مبتنی بر یک رویکرد ترکیبی هستند که الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف را با هم ترکیب می‌کند. این رویکرد شامل ترکیب سامانه‌های خبره و یادگیری ماشین یا استفاده از الگوریتم‌های متفاوت در مراحل مختلف فرآیند تصمیم‌گیری است. به طور کلی، هوش مصنوعی عمومی با استفاده از ترکیب منطق، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها و قوانین قابل برنامه‌ریزی، تلاش می‌کند مسایل عمومی را شبیه به انسان‌ها حل کند. اما هنوز تحقق کامل AGI به یک چالش بزرگ در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده است

فناوری‌های پیشران پژوهش در هوش مصنوعی عمومی

نکته مهمی که باید در این بخش به آن اشاره داشته باشیم این است که از منظر تئوری هوش مصنوعی عمومی قادر به انجام تمام کارهایی است که یک انسان انجام می‌دهد. به همین شکل بسیاری از کارهایی که انسان از عهده انجام آن‌ها ناتوان هستند را هوش مصنوعی عمومی انجام می‌دهد. می‌توان گفت هوش مصنوعی عمومی حداقل می‌تواند همانند انسان عمل کند، تفکر و استدلال انعطاف‌پذیرداشته باشد و کارهای محاسباتی انجام دهد. با این توصیف باید بدانیم با این سطح از آگاهی و دانش یک ماشین یا دستگاه می‌تواند هر کاری که به انسان محول می‌شود را به شکل دقیقی انجام دهد و با گذشت زمان ساده‌تر از انسان‌ها وظایف را انجام دهد. در ابتدای راه ممکن است نیروی کار انسانی ارزان‌تر از هوش مصنوعی باشد یا ممکن است نیروی کار انسانی و هوش مصنوعی در کنار یکدیگر کار کنند، اما به تدریج با پیشرفت هوش مصنوعی، هوش مصنوعی نیروی کار انسانی را کنار می‌زند. فناوری‌های پیشران پژوهش در هوش مصنوعی عمومی (AGI) به گروه‌های مختلفی تقسیم می‌شوند که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

• یادگیری عمیق (deep learning): یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده برای یادگیری الگوها در داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی به وجود آورده و اکنون در بسیاری از زمینه‌ها از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین تقویتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs): شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌های ریاضی هستند که با الهام گرفتن از مغز انسان ساخته شده‌اند. ANNها از گره‌ها یا نورون‌ها تشکیل شده‌اند که با یکدیگر به هم متصل هستند. نورون‌ها اطلاعات را پردازش می‌کنند و بر اساس آن اطلاعات، تصمیم‌گیری می‌کنند. ANNها در بسیاری از زمینه‌ها از جمله یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین استفاده می‌شود.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر درک و تولید زبان طبیعی تمرکز دارد. پردازش زبان طبیعی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و اجرای پرس‌وجو در پایگاه‌های داده به کار می‌رود.
• بینایی کامپیوتری (CV): بینایی کامپیوتری یکی دیگر از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که بر درک و پردازش تصاویر و فیلم‌ها تمرکز دارد. بینایی کامپیوتر در بسیاری از زمینه‌ها مثل تشخیص چهره، تشخیص اجسام و خودکارسازی به کار می‌رود.
• یادگیری ماشین تقویتی (RL): یادگیری ماشین تقویتی بر آموزش عامل‌ها (agents) برای انجام یک کار بهینه تمرکز دارد. یادگیری تقویتی در بسیاری از زمینه‌ها همچون بازی‌های کامپیوتری، کنترل رباتیک و سرمایه‌گذاری مالی کاربرد دارد.

در حال حاضر، تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی عمومی در مراحل اولیه خود قرار دارد. با این حال، پیشرفت‌های سریعی در این زمینه در حال انجام است و انتظار می‌رود که هوش مصنوعی عمومی در آینده نزدیک به یک واقعیت تبدیل شود. برخی از کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی عمومی را باید در موارد زیر خلاصه‌سازی کرد.

• خودکارسازی بسیاری از مشاغل و فرآیندها
• تسهیل تعامل انسان با ماشین
• حل مسایل پیچیده
• ایجاد خلاقیت‌های جدید

بهره‌گیری از یادگیری عمیق در AGI

یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های اصلی و مهم یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده برای یادگیری الگوها در داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه هوش مصنوعی به وجود آورده است و اکنون در بسیاری از زمینه‌ها از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

یادگیری عمیق می‌تواند در AGI به روش‌های مختلفی به کار گرفته شود. یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق در AGI، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است که قادر به درک و پاسخ به تعاملات جهان اطراف خود هستند. این مدل‌ها می‌توانند از طریق یادگیری از داده‌های واقعی، الگوها و روابطی را در دنیای واقعی شناسایی کنند.

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در AGI، توسعه ابزارهایی برای خودکارسازی وظایف پیچیده است. این ابزارها می‌توانند با یادگیری از نحوه انجام یک کار توسط انسان، آن کار را به طور خودکار انجام دهند. به عنوان مثال، یک مدل یادگیری عمیق می‌تواند با یادگیری از نحوه رانندگی یک انسان، یک ماشین را به طور خودکار رانندگی کند.

یادگیری عمیق می‌تواند برای توسعه ابزارهایی برای ایجاد خلاقیت‌های جدید استفاده شود. این ابزارها می‌توانند با یادگیری از الگوهای موجود در دنیای واقعی، تحولی بزرگ در حوزه متن، موسیقی یا تصاویر ایجاد کنند.

نقش AGI در پردازش زبان طبیعی

هوش مصنوعی عمومی نقش مهمی در پردازش زبان طبیعی دارد. AGI می تواند به توسعه مدل‌های پردازش زبان طبیعی کمک کند که می‌توانند زبان طبیعی را به طور دقیق‌تر و طبیعی‌تر درک و تولید کنند. یکی از راه‌هایی که AGI می‌تواند در حوزه پردازش زبان طبیعی مفید باشد، توسعه مدل‌هایی است که می‌توانند از دانش دنیای واقعی برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده کنند. این مدل‌ها می‌توانند از طریق یادگیری از داده‌های واقعی، الگوها و روابطی را در دنیای واقعی شناسایی کنند. به عنوان مثال، یک مدل پردازش زبان طبیعی که از AGI استفاده می‌کند قادر است از دانش دنیای واقعی برای درک تفاوت بین “شیر” و “شیر” استفاده کند.

راه دیگر که AGI می‌تواند در پردازش زبان طبیعی مفید واقع شود توسعه مدل‌های NLP است که می‌توانند به شکل خلاقانه تولید زبان طبیعی کنند. این مدل‌ها می‌توانند با یادگیری از الگوهای موجود در دنیای واقعی، محتوای منحصر به فردی تولید کنند. به عنوان مثال، یک مدل NLP که از AGI استفاده می‌کند قادر به ساخت داستان‌ها یا شعرهای جدید است.

به کارگیری بینایی ماشین برای خودکارسازی

بینایی ماشین یکی دیگر از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که بر پردازش تصاویر و فیلم‌ها تمرکز دارد. بینایی ماشین می‌تواند برای خودکارسازی بسیاری از وظایف استفاده شود، از جمله این وظایف به موارد زیر باید اشاره کرد:

• تشخیص اجسام: بینایی ماشین می‌تواند برای شناسایی اجسام در محیط اطراف استفاده شود و می‌تواند برای کارهایی مانند شناسایی محصولات در یک انبار یا شناسایی چهره افراد در مکان‌های عمومی استفاده شود.
• تشخیص چهره: بینایی ماشین می‌تواند برای شناسایی چهره افراد استفاده شود که می‌تواند برای کارهایی مانند کنترل دسترسی یا تشخیص چهره در یک ویدیو استفاده شود.
• تشخیص پلاک خودرو: این فناوری در زمینه شناسایی پلاک خودرو نیز کاربرد دارد و می‌تواند برای کارهایی مانند کنترل ترافیک یا شناسایی خودروها در یک پارکینگ استفاده شود.
• تشخیص حرکت: یکی دیگر از کاربردهای جالب توجه این فناوری در ارتباط با تشخیص حرکت در یک محیط استفاده است که می‌تواند برای کارهایی مانند تشخیص افراد در یک فروشگاه یا تشخیص اشیا در حال حرکت در یک خط تولید استفاده شود.
• تجزیه و تحلیل ویدیو: در حوزه تجزیه و تحلیل ویدیویی، فناوری فوق می‌تواند برای کارهایی مانند تشخیص رفتارهای غیرعادی در یک جمعیت یا ردیابی اشیا در یک ویدیو استفاده شود.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که بینایی ماشین در حال حاضر در بسیاری از صنایع و زمینه‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، از بینایی ماشین برای خودکارسازی وظایف در صنایع تولیدی، خرده فروشی، حمل و نقل و مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود. با پیشرفت در این حوزه، انتظار می‌رود که این فناوری نقش مهم‌تری در خودکارسازی ایفا کند. به عنوان مثال، بینایی ماشین می‌تواند برای خودکارسازی وظایفی مانند مراقبت‌های بهداشتی از راه دور و خدمات مشتری استفاده شود.

چالش‌های پژوهش در حوزه AGI چیست؟

پژوهش در حوزه هوش مصنوعی عمومی با چالش‌های مختلفی روبرو است که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

• مشخص کردن ماهیت AGI: هنوز تعریف دقیقی از AGI وجود ندارد و دانشمندان و محققان در مورد اینکه AGI چه چیزی را باید شامل شود اختلاف نظر دارند. این عدم توافق می‌تواند بر جهت‌گیری پژوهش در این حوزه تاثیر بگذارد.
• توسعه مدل‌های AGI: توسعه مدل‌های AGI که می‌توانند در دنیای واقعی کار کنند، چالش بزرگ بعدی است. این مدل‌ها باید بتوانند از طریق تجربه یاد بگیرند و انعطاف‌پذیر باشند و بتوانند با پیچیدگی دنیای واقعی کنار بیایند.
• آزمون و ارزیابی AGI: ارزیابی عملکرد مدل‌های AGI چالش بعدی است. هیچ روش استانداردی برای ارزیابی AGI وجود ندارد و دانشمندان و محققان در مورد اینکه چگونه عملکرد AGI را اندازه‌گیری کنند اختلاف نظر دارند.
• ملاحظات اخلاقی AGI: توسعه AGI می‌تواند ملاحظات اخلاقی متعددی داشته باشد. به عنوان مثال، برخی از افراد نگران هستند که AGI می‌تواند منجر به بیکاری گسترده یا حتی خطر برای بشریت شود.

• مساله محاسباتی: توسعه مدل‌های AGI که می‌توانند در دنیای واقعی عمل کنند، به محاسبات زیادی نیاز دارد که می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا محاسبات قدرتمند و مقرون به صرفه به سرعت در دسترس قرار نمی‌گیرند.
• مساله داده‌ها: توسعه مدل‌های AGI که بتوانند از طریق تجربه یاد بگیرند، به داده‌های زیادی نیاز دارد. این امر می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های لازم برای آموزش مدل‌های AGI زمان‌بر و پُرهزینه است.
• مساله تصادفی بودن: مدل‌های AGI اغلب از روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند که می‌توانند تصادفی باشند. این امر می‌تواند منجر به نتایج غیرقابل پیش‌بینی شود و ارزیابی عملکرد مدل‌های AGI را دشوار کند.

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی عمومی

در حال حاضر، هیچ سیستم هوش مصنوعی عمومی وجود ندارد که بتواند تمام وظایف انسانی را انجام دهد. با این حال، برخی از سیستم‌ها وجود دارند که می‌توانند وظایف خاصی را انجام دهند که به طور سنتی توسط انسان‌ها انجام می‌شدند. برخی از نمونه‌های تقریبا هوش مصنوعی عمومی به شرح زیر هستند:

• دستیاران مجازی: دستیاران مجازی مانند سیری، الکسا و گوگل هوم می‌توانند کارهایی مانند تنظیم یادآوری‌ها، پخش موسیقی و کنترل دستگاه‌های هوشمند را انجام دهند.
• ربات‌های صنعتی: ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف تکراری و خطرناک در کارخانه‌ها استفاده می‌شوند.
• خودران‌ها: خودران‌ها با استفاده از سنسورها و یادگیری ماشین توانایی هدایت یک خودرو را دارند.

• سیستم‌های تشخیص پزشکی: این سیستم‌ها می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و اسکن‌های MRI را برای تشخیص بیماری‌ها تجزیه و تحلیل کنند.
• سیستم‌های خدمات مشتری: این سیستم‌ها می‌توانند به پرسش‌های مشتریان پاسخ دهند و مشکلات آن‌ها را حل کنند.
• سیستم‌های آموزش آنلاین: این سیستم‌ها می‌توانند به دانش‌آموزان در یادگیری مفاهیم پیچیده کمک کنند.

البته لازم به توضیح است که این سیستم‌ها هنوز در حال توسعه هستند، اما نشان می‌دهند که هوش مصنوعی عمومی می‌تواند برای انجام وظایف پیچیده‌ای استفاده شود که قبلا توسط انسان‌ها انجام می‌شدند.

مزایای AGI چیست؟

مزایای هوش مصنوعی عمومی گسترده و متنوع است. این فناوری می تواند برای بهبود زندگی انسان در بسیاری از زمینه‌ها استفاده شود. اولین مورد در ارتباط با بهبود بهره‌وری و کارایی است. AGI می‌تواند برای خودکارسازی وظایف تکراری و خطرناک استفاده شود که می‌تواند به بهبود بهره‌وری و ایمنی در صنایع مختلف کمک کند. به عنوان مثال، AGI می‌تواند برای خودکارسازی وظایف در کارخانه‌ها، مزارع و حمل و نقل استفاده شود.

AGI می‌تواند برای حل مشکلات پیچیده استفاده شود که برای انسان‌ها دشوار یا غیرممکن است و می‌تواند به بهبود درک ما از جهان و توسعه راه‌حل‌هایی برای مشکلات جهانی مانند تغییرات آب و هوایی و بیماری کمک کند. به عنوان مثال، AGI می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و توسعه مدل‌های پیش‌بینی استفاده شود.

بد نیست بدانید که فناوری فوق در ارتقای آموزش و یادگیری نیز مفید خواهد بود و می‌تواند به دانش‌آموزان در یادگیری مفاهیم پیچیده کمک کند و به معلمان در ارائه آموزش موثرتر مشاوره دهد. در نهایت افزایش کیفیت زندگی را باید یکی دیگر از مزایای AGI توصیف کنیم که می‌تواند به افراد در انجام وظایف روزمره کمک کند و به آن‌ها در دست‌یابی به اهداف خود کمک کند. به عنوان مثال، AGI می‌تواند برای توسعه ربات‌های خانگی و مراقبت‌های بهداشتی از راه دور استفاده شود.

خطرات AGI چیست؟

هوش مصنوعی عمومی یک فناوری قدرتمند با پتانسیل تاثیرگذاری عمیق بر جامعه است. با این حال، AGI دارای خطراتی است که باید مورد توجه قرار گیرد. اولین مورد بیکاری گسترده است. AGI می‌تواند منجر به بیکاری گسترده شود، زیرا سیستم‌های AGI می‌توانند بسیاری از وظایف را انجام دهند که در حال حاضر توسط انسان‌ها انجام می‌شوند که در بلندمدت منجر به ناآرامی اجتماعی و نابرابری اقتصادی می‌شود. مورد بعدی ستفاده مخرب است که می‌تواند برای اهداف مخرب مانند ایجاد سلاح‌های خودکار یا غیره استفاده شود. رویکردی که منجر به افزایش جرم و خشونت شود.

سیستم‌های AGI ممکن است خطاهای سیستمی ایجاد کنند که می‌تواند منجر به آسیب یا مرگ شود. این خطرات می‌تواند به ویژه در سیستم‌هایی که در محیط‌های خطرناک یا حساس استفاده می‌شوند، مانند رانندگی خودکار یا مراقبت های بهداشتی، جدی باشد.

برخی از دانشمندان نگران هستند که AGI ممکن است در نهایت به خودآگاهی برسد که می‌تواند منجر به ایجاد هوش مصنوعی شود که از کنترل انسان خارج شده و تهدیدی برای بشریت باشد.

آینده AGI چیست؟

آینده هوش مصنوعی عمومی (AGI) نامشخص است. برخی از کارشناسان معتقدند که AGI ممکن است در دهه آینده به دست آید، در حالی که برخی دیگر معتقدند که دست‌یابی به AGI ممکن است دهه‌ها یا حتی قرن‌ها طول بکشد.

اگر AGI در آینده نزدیک به دست آید، می‌تواند تاثیر عمیقی بر جامعه داشته باشد. AGI می‌تواند برای بهبود زندگی انسان در بسیاری از زمینه‌ها استفاده شود، از جمله بهبود بهره‌وری و کارایی، حل مشکلات پیچیده، ارتقای آموزش و یادگیری و افزایش کیفیت زندگی. با این حال، AGI مخاطراتی را به همراه دارد که باید مورد توجه قرار گیرد. برخی از خطرات بالقوه AGI عبارتند از بیکاری گسترده، استفاده مخرب، خطاهای سیستم و خودآگاهی.

مهم است که خطرات و مزایای AGI را در نظر بگیریم و اقداماتی را برای کاهش خطرات و افزایش مزایا انجام دهیم. برخی از اقداماتی که می‌توان برای کاهش خطرات AGI انجام داد توسعه اخلاقی هوش مصنوعی، نظارت بر توسعه AGI و آموزش عمومی در مورد AGI است. واقعیت این است که چند سناریو احتمالی برای آینده AGI وجود دارد. اولین مورد استفاده ایمن و مسئولانه و توسعه در راستای خدمت به بشریت است که بهبود زندگی انسان را به همراه خواهد داشت. AGI می‌تواند برای خودکارسازی وظایف تکراری و خطرناک، حل مشکلات پیچیده و توسعه راه‌حل‌هایی برای مشکلات جهانی مانند تغییرات آب و هوایی و بیماری استفاده شود.

در سویی دیگر، این فناوری ممکن است به طور غیرمسئولانه توسعه یابد و منجر به بیکاری گسترده، استفاده مخرب و خطرات دیگر می‌شود. با توجه به این که روند توسعه هوش مصنوعی عمومی گام به گام است این احتمال وجود دارد که محققان راهکارهایی برای کنترل آن در نظر بگیرند، اما حقیقت مهمی که وجود دارد این است که شرکت‌ها پیوسته در حال تحقیق و توسعه در زمینه دست‌یابی به هوش مصنوعی عمومی هستند.

آیا هوش مصنوعی عمومی باهوش‌تر از انسان است؟

پاسخ به این سوال به تعریف هوش و هوش مصنوعی بستگی دارد. اگر هوش را توانایی انجام وظایف پیچیده تعریف کنیم، هوش مصنوعی عمومی می‌تواند باهوش‌تر از انسان باشد، به این دلیل که هوش مصنوعی عمومی می تواند از طریق یادگیری ماشین و پردازش اطلاعات به طور خودکار یاد بگیرد و انعطاف پذیر باشد. به بیان دقیق‌تر، هوش مصنوعی عمومی می‌تواند وظایفی را انجام دهد که برای انسان‌ها دشوار یا غیرممکن است.

با این حال، اگر هوش را توانایی درک و پاسخگویی به دنیای اطراف تعریف کنیم، هوش مصنوعی عمومی ممکن است هرگز به اندازه انسان باهوش نباشد. به این دلیل که انسان‌ها دارای توانایی‌های ذهنی و عاطفی منحصر به فردی هستند که هوش مصنوعی عمومی هنوز نمی‌تواند آن‌ها را تقلید کند. به عنوان مثال، انسان‌ها توانایی درک زبان، احساسات و زیبایی را دارند که هوش مصنوعی عمومی هنوز نمی‌تواند به طور کامل از آن‌ها تقلید کند.

در نهایت، این‌که آیا هوش مصنوعی عمومی باهوش‌تر از انسان است یا خیر، سوالی است که نمی‌توان به آن به طور قطع پاسخ داد. این سوالی است که با پیشرفت هوش مصنوعی در آینده پاسخ داده خواهد شد.

بخوانید: جرم شناسی دیجیتالی چیست و چگونه انجام می‌شود؟