人工智能分两类：

1.“弱人工智能”（Weak AI），执行特定任务的能力比人类强大许多，或许将其称为“狭义人工智能”更为妥当。

2.“强人工智能”（Strong AI），即通用人工智能，能模仿人类思维、决策，有自我意识，能自主行动，目前还没有成为现实。

通用人工智能(AGI)【Sora的出现让AGI到来的时间提前：十来年变成两三年】

AGI技术路线：1.信息智能，即“大数据+自监督学习+大算力”。2.博弈智能。在人机交互中训练智能体，使其能进行自主学习和决策。3.类脑智能。通过模仿人脑的运行方式实现AGI。

Sora能模拟物体运动和交互，这种机器对现实的理解和模拟，是实现AGI的核心挑战

Sora的技术缺陷--

目前，Sora模拟方式，与语言模型的原理没有本质区别。尽管Sora能了解表层的运动和交互关系，但仍是数据驱动下的拟合，即模拟人类能看到的物理世界。而真实的物理世界远超人类视觉信息。Sora这种近乎人类的表达，给实现AGI找到了可行路径，真正的AGI还要走很长的路。

挑战1.数据瓶颈：数据限制了深度学习

挑战2.泛化瓶颈：特定任务好，新任务不好

挑战3.能耗瓶颈：模型越复杂，资源和能耗越大