Google DeepMind 的研究人员绘制了通往人工智能超级智能 (ASI) 的路径图，确定了可能显著减缓其发展的六个关键的物理和计算瓶颈。他们的分析表明，实现 ASI 需要持续的、每年十倍的有效计算量增长，这挑战了超级智能即将突然出现的观点。研究结果强调，物理定律等基本限制可能会决定 AI 发展的速度。 AI
影响 表明 AI 发展可能受到物理和计算能力的限制，挑战了 ASI 的快速出现。
排序理由 分析人工智能超级智能发展路径的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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