谷歌人工智能主管杰夫·迪恩（Jeff Dean）在最近的一次演讲中表示，要创建真正智能的AI，需要解决三个核心问题：对知识的概括；对多类型数据的处理；按任务激活所需资源。迪恩认为，目前解决这些问题的路径已经出现。
当前的AI训练，创建了许多专门的模型，效率低下，因此第一个问题是：“如果你从头开始训练神经网络，就像每次尝试新事物时忘记自己的全部教育经验。这太疯狂了，不是吗？” 迪恩说。因此，他认为，必须通过对知识的概括来开发“掌握数千或数百万个任务”的AI系统。
在创建更通用的AI的过程中，需要解决的第二个问题是处理多种类型的数据，因为它们是人类所掌握的。AI系统主要专注于一种类型的数据，例如文本、图像或视频。迪恩说，正如谷歌和其他公司2021年展示的那样，多模态AI系统就是一个解决方案。
第三个问题是当前 AI 模型效率低下，无论任务是难还是简单，它都会为每项任务激活整个神经网络。“这跟你大脑工作的模式也不一样，我们的大脑能用不同的部位处理不同的事，我们会不断召唤那些与自己的任务相关的部位。”迪恩说。
迪恩表示，如果研究人员设法解决这三个问题，预计会有更强大的 AI 系统出现。根据他的说法，少数通用模型可以处理数千或数百万个任务，它们要么是全功能的，要么是相结合的。为了确保它们有效地行动，它们只激活人工神经网络中特定任务所需的区域。
迪恩相信谷歌设计的Pathways AI 架构是迈向新一代AI的一大步。Pathways 是谷歌去年秋天推出的多功能人工智能系统的蓝图。据介绍，根据 Pathways 原则设计的 AI 模型可以更深入地了解世界，并帮助解决“一些人类最重要的问题”。“我们对此感到非常兴奋，因为我们相信这是人工智能系统的发展之路。”他说。
