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Delivery time/ Provide a one-year warranty / Brand New Original Authentic
四大系统备件。
PLC可编程控制系统备件：
Schneider：140CPU
GE：IC697 IC698
Motorola：MVME162 MVME137 MVME147
Xycom：XVME
DCS控制系统备件：
DCS集散控制系统：
Invensys Foxoboro：FBM01 FBM02 FBM09 FBM10 FBM201 FBM209
Invensys Triconex: 3503E 3664 3721 3625 4351D 3700A
ABB bailey：BRC300 BRC400 BRC410 AC800 IMASI23
Westinghouse Ovation：IC31
伺服控制系统备件：
Kollmorgen: SM71K 6SM27 AKV23F 60WKS 65WKS
Seimens: 6DD1606 6SN1118 6FC5203 6RB2000 6SC6508 6FX2007 6FM2805 6AV6542
Bosh Rexroth: HCS02.1E HMS01.1N HLB01.1C MSK060B MKE118B MSM020B MHD071B
SEW: MDX61B0022 MDS60A0040 MDF60A0015 MDV60A0015 MCH42A0220 MCV40A0075
机器人控制系统备件：
KUKA:KRC1 KRC2 KRC4 KPS600 KCP2
ABB:3HAB 3HAA 3HAC DSQC345
FANUC:A02B A03B A04B A05B A06B
Yaskawa:CACR JUSP JZNC JANCD HW
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真正的通用人工智能应该能够执行现有计算机无法实现的人类级别的任务和能力。如今，人工智能可以执行许多任务，但还达不到将其归类为人类或通用智能的成功水平。
AGI系统应该具备以下能力和理解：
- 抽象思维。
- 背景知识。
- 常识。
- 因果。
- 迁移学习。
AGI 功能的实际示例包括以下五个：
- 创造力。理论上，AGI 系统能够读取和理解人类生成的代码并对其进行改进。
- 感官知觉。AGI 擅长颜色识别，这是一种主观感知。它还能够感知静态图像中的深度和三维。
- 精细运动技能。这方面的一个例子包括从口袋里抓起一组钥匙，这涉及一定程度的想象力。
- 自然语言理解（NLU）。人类语言的含义高度依赖于上下文。AGI 系统将拥有一定程度的直觉，可以实现NLU。
- 导航。现有的全球定位系统（GPS）可以定位地理位置。一旦完全开发出来，通用人工智能将能够比现有系统更好地通过物理空间投射运动。
人工智能研究人员还预计 AGI 系统将例如能够执行以下操作：
- 处理各种类型的学习和学习算法。
- 为所有任务创建固定的结构。
- 了解符号系统。
- 使用不同种类的知识。
- 了解信仰系统。
- 参与元认知并利用元认知知识。
通用人工智能（AGI）
什么是通用人工智能（AGI）？
通用人工智能（AGI）是通用人类认知能力在软件中的表现，因此，面对不熟悉的任务，AGI系统可以找到解决方案。AGI 系统的目的是执行人类能够完成的任何任务。
由于不同领域的专家从不同的角度定义人类智能，AGI的定义也有所不同。计算机科学家经常根据实现目标的能力来定义人类智能。另一方面，心理学家经常根据适应性或生存来定义一般智力。
AGI被认为是强人工智能（AI）。强人工智能与弱人工智能或狭义人工智能形成对比，弱人工智能是人工智能在特定任务或问题上的应用。IBM 的沃森超级计算机、专家系统和自动驾驶汽车都是狭义人工智能的例子。通用人工智能能做什么？
计算机科学中的AGI是一种具有全面或完整的知识和认知计算能力的智能系统。截至本文发布时，真正的 AGI 系统并不存在。它们仍然是科幻小说中的内容。这些系统的理论性能与人类的性能没有什么区别。然而，通用人工智能的广泛智力能力将超过人类的能力，因为它能够以令人难以置信的速度访问和处理巨大的数据集。
真正的通用人工智能应该能够执行现有计算机无法实现的人类级别的任务和能力。如今，人工智能可以执行许多任务，但还达不到将其归类为人类或通用智能的成功水平。
AGI系统应该具备以下能力和理解：
- 抽象思维。
- 背景知识。
- 常识。
- 因果。
- 迁移学习。
AGI 功能的实际示例包括以下五个：
- 创造力。理论上，AGI 系统能够读取和理解人类生成的代码并对其进行改进。
- 感官知觉。AGI 擅长颜色识别，这是一种主观感知。它还能够感知静态图像中的深度和三维。
- 精细运动技能。这方面的一个例子包括从口袋里抓起一组钥匙，这涉及一定程度的想象力。
- 自然语言理解（NLU）。人类语言的含义高度依赖于上下文。AGI 系统将拥有一定程度的直觉，可以实现NLU。
- 导航。现有的全球定位系统（GPS）可以定位地理位置。一旦完全开发出来，通用人工智能将能够比现有系统更好地通过物理空间投射运动。
人工智能研究人员还预计 AGI 系统能够执行以下操作：
- 处理各种类型的学习和学习算法。
- 为所有任务创建固定的结构。
- 了解符号系统。
- 使用不同种类的知识。
- 了解信仰系统。
- 参与元认知并利用元认知知识。
AGI 与 AI：有什么区别？
与通用人工智能相比，现有的人工智能能力被称为狭义人工智能。AGI 是理论性的，而狭义人工智能目前已在实际应用中。
理论上，AGI 应该能够执行人类可以执行的任何任务，并在不同领域表现出一系列智能，而无需人工干预。在解决大多数领域的问题时，它的表现应该与人类一样好，甚至更好。
相比之下，弱人工智能擅长完成特定任务或特定类型的问题。许多现有的人工智能系统结合使用机器学习 ( ML )、深度学习（机器学习的子集）、强化学习和自然语言处理 ( NLP ) 来进行自我改进并解决特定类型的问题。然而，这些技术并没有达到人脑的累积能力。
目前使用的人工智能示例包括：
- 客户服务聊天机器人。
- 语音助手，例如苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa。
- Google、Netflix 和 Spotify 等推荐引擎用于向用户推荐内容。
- 由人工智能驱动的业务分析和商业智能 ( BI ) 工具可进行数据分析、评估客户情绪并为用户呈现数据可视化。
- 图像和面部识别应用程序以及它们使用的深度学习模型。
通用人工智能的例子
真正的 AGI 系统尚未上市。然而，也有一些狭隘人工智能系统在某些领域接近甚至超过人类能力的例子。人工智能研究的重点是这些系统以及未来 AGI 的可能性。
以下是这些系统的一些示例：
- IBM 的沃森。沃森和其他超级计算机能够进行普通计算机无法处理的计算。他们将巨大的计算能力与人工智能相结合，执行以前不可能完成的科学和工程任务，例如对宇宙或人脑诞生的大爆炸理论进行建模。
- 专家系统。这些基于人工智能的系统模仿人类的判断。例如，他们可以根据患者数据推荐药物并预测分子结构。
- 自动驾驶汽车。这些人工智能引导的车辆可以识别道路上的其他车辆、人和物体，并遵守驾驶规则和规定。
- 罗斯情报。ROSS是一个法律专家系统，也称为AI律师。它可以从约 10 亿个文本文档中挖掘数据，分析信息并在不到三秒的时间内对复杂的问题提供答案。
- 阿尔法狗。这是狭义智力擅长解决特定类型问题的另一个例子。AlphaGo 是一个可以玩围棋棋盘游戏的计算机程序。围棋是一项复杂的游戏，人类很难掌握。
- 语言模型生成预训练 Transformer。GPT-3和GPT-4是OpenAI的一个程序的发布版本，可以自动生成人类语言。该技术始终能够模拟一般人类智能。在某些情况下，文本与人类输出无法区分；然而，人工智能的输出往往存在缺陷。
- 音乐人工智能。Dadabots 是一种人工智能算法，给定现有音乐主体，可以生成自己近似该音乐的流。
如果将 AGI 应用于前面的一些示例，则可以改进它们的功能。例如，自动驾驶汽车需要有人在场才能在模棱两可的情况下做出决策。音乐制作算法、语言模型和法律系统也是如此。这些领域包括人工智能可以自动化的任务，但也包括需要更高水平的抽象和人类智能的任务。
AGI的未来是什么？
许多进行人工智能研究的专家对通用人工智能的实现持怀疑态度。有些人质疑这是否值得。
英国理论物理学家、宇宙学家和作家斯蒂芬·霍金在2014 年接受英国广播公司采访时警告了 AGI 的危险。“人工智能的全面发展可能意味着人类的终结，”他说。“它会自行起飞，并以越来越快的速度重新设计自己。人类受到缓慢的生物进化的限制，无法竞争并会被取代。”
一些人工智能专家预计AGI将继续发展。在 2017 年西南偏南会议上接受采访时，发明家兼未来学家雷·库兹韦尔 (Ray Kurzweil) 预测，到 2029 年，计算机将达到人类的智能水平。库兹韦尔还预测，人工智能将以指数级速度进步，带来突破，使其能够在一定水平上运行超出人类的理解和控制。人工智能的这一点被称为奇点。通用人工智能是有助于人工智能发展的人工智能类型之一。
2022 年，在席卷全球的生成式人工智能发展的推动下，这一愿景更加接近现实。随着 ChatGPT 于 2022 年 11 月亮相以及其他用户友好的生成式 AI 界面的出现，世界各地的用户亲眼目睹了人工智能软件可以理解人类文本提示并回答看似无限范围的主题问题，尽管并不总是准确。这些生成式人工智能模型已证明它们可以生成大量内容类型，从诗歌和产品描述到代码和合成数据。像 Dall-E 这样的图像生成系统也颠覆了视觉景观，除了医学图像、物体 3D 模型和视频之外，还生成模仿
艺术家作品或照片的图像。
然而，尽管它们的功能令人印象深刻，但它们的缺陷和危险在这一点上已经为用户所熟知，这意味着它们仍然达不到完全自主的 AGI。无论是因为此类工具容易产生不准确和错误信息，还是因为它们无法获取信息，仍然需要人工监督来减轻对社会的潜在危害。
