拓尔思是通用人工智能吗
拓尔思（Turing）是一种测试人工智能是否具有智能的方法，而不是一种通用人工智能。拓尔思测试是通过模拟人类智能的方式，来评估计算机的智能水平，它的核心思想是：如果一台计算机能够表现出与人类无法区分的智能，那么它就可以被认为是具有人工智能。拓尔思测试通常是通过让人类与计算机进行问答和交互，来测试计算机的智能水平。如果计算机能够表现出与人类无法区分的智能，那么它就被认为是通过了拓尔思测试，具有了人工智能。因此，拓尔思测试是对人工智能的一种评估方法，而不是一种通用人工智能。
PS画笔和AI画笔通用吗
AI里的画笔从CS开始，也是很多的， 需要自己载入。
PS里的一些好的画笔不能直接被AI使用，可以将PS里的画笔，转化为路径，然后粘贴到AI里面，就可以作为画笔了 想***，看你要什么效果针对某个名字，全套素材一般是没有免费给你下的，所以你想要某一个素材，搜索一下，资源很多，载入就行了，目录就不用管了。
通用人工智能为什么实现不了
技术挑战：
模拟人类思维：通用人工智能需要模拟人类复杂的思维过程，包括情感、理性、直觉等多个方面。然而，目前的人工智能技术还无法完全模拟人类大脑的工作机制，这导致通用人工智能的实现面临巨大挑战。
数据采集：通用人工智能需要大量的高质量数据进行训练。然而，获取这些数据并非易事，因为不同场景、环境、情境下，人们所表现出的行为也会有所不同。这增加了数据采集的难度和成本。
智能学习：通用人工智能需要具备智能的学习能力，即自我学习、自我优化的能力。然而，目前的人工智能系统在学习能力方面还存在一定局限，无法完全实现智能学习。
伦理与道德问题：
通用人工智能的伦理和道德问题也是其实现不了的重要原因之一。例如，如何确保通用人工智能的行为符合人类的伦理和道德标准，如何防止其滥用和误用等。这些问题需要在技术发展之前进行深入的探讨和制定相应的规范。
认知架构的挑战：
通用人工智能需要建立完备的认知架构，以实现与人类的四个对齐（Alignment）：共同的态势感知（Shared situation）、共同的演化模型（Shared predictive model）、共同的行动规范（Social norm）、共同的价值观（Shared value）。然而，目前的人工智能系统还无法完全实现这一认知架构的构建。
现实应用的限制：
尽管深度学习等技术在某些特定任务上取得了显著进展，但它们仍然受到现实应用的限制。例如，深度学习需要大量的标注数据进行训练，但在某些领域，如医疗、法律等，获取大量标注数据是非常困难的。此外，深度学习模型通常对新的、未见过的数据表现不佳，这限制了其在现实世界中的应用。
通用人工智能是真正的AI实现之路吗
这个不能这么说，因为人工智能还不是谁家的一亩三分地，说实现就实现。人工智能是人类的一项伟大的尝试，目前来看，它的意义可能超过历史上任何一次科技革命，比如电、互联网。但是，这只是人类的构想而已。在实践中我们仍然只处在弱人工智能的初期阶段。
不过可以肯定的是，通用人工智能之前的人工智能，都只能是弱人工智能。所以，这句话如果理解为通用人工智能是实现AI或者强人工智能AI的必经之路，那是肯定的。现在的弱人工智能它也是真正的实现了的AI。
我们先来看通用人工智能的意义。据腾讯副总裁姚星称，未来要做的通用人工智能，它具备处理多种类型的任务和适应未曾预料的情形的能力。它和围棋阿尔法狗不一样的地方，它不局限于围棋，除了IQ，它必须具有一定EQ，也就是情商。只有IQ的机器人，它不知道执行任务之外的对和错，它只能和你一问一答，而不能主动找到问题和研究新的问题，它不能给你以任何启迪。
建构通用人工智能必须更新人工智能的知识结构，赋予它逻辑学和人文的东西，在思考问题时让它具备更多的选择项和灵活性。如果没有通用人工智能，一些问题可能找不到答案，比如我们应不应该研究神学，弱人工智能对此无解。现在腾讯公司已经把研发通用人工智能当作核心战略之一，国外Deep Mind等公司也在发展通用人工智能。
美国的专家甚至称未来十年可实现通用人工智能；但通用人工智能是否就是强人工智能，这个还没有专家出来认证。我想，他们现在也无法给你认证的，也得摸着石子过河，走一步看一步。结论就是：通用人工智能是AI领域的难题，很可能是通往强人工智能的入口，是AI界的圣杯。所以，腾讯表示：希望在这方面能引领国内AI基础研究的潮流。
