SingularityNET于2026年7月27日启动AGI-26研讨会日，并从旧金山州立大学进行现场直播，召集研究人员围绕通用人工智能的核心问题展开讨论。

该研讨会聚焦于构建真正通用AI系统所需的条件，而不是仅限于大规模模式识别的系统。议程重点包括机器意识、可解释自然语言处理和主动推断，这些领域仍是关于当前AI系统能否迈向更广泛智能形态的讨论核心。

通用人工智能通常指能够跨领域执行广泛认知任务的系统，而不是只擅长狭义定义功能的系统。这一区分是研讨会定位的核心，因为当今许多被广泛使用的AI工具即便在语言、编码或图像生成场景中看起来具备灵活性，仍主要针对特定任务进行优化。

该活动计划于UTC时间下午3:25开始，并采用混合形式举办，包括旧金山州立大学的线下会议以及面向场外参与者的全球直播。SingularityNET作为一个用于AI开发与协作的去中心化平台，将该研讨会定位为以研究为重点的活动，而非产品发布或投资者展示。

Gary Marcus和Ben Goertzel领衔议程

主旨演讲嘉宾包括Gary Marcus和Ben Goertzel，这两位人工智能研究领域的重要人物代表了该领域的不同研究路径。

Marcus是一位认知科学家，以批评过度依赖深度学习本身的方法而广为人知。SingularityNET创始人Goertzel长期主张开发能够以通用人工智能相关方式进行推理、学习和泛化的系统。

他们的参与将不同观点置于同一议程之中。Marcus强调当前AI系统的局限性，以及更强认知科学基础的必要性；Goertzel则倡导直接面向AGI的架构和研究计划。该研讨会的形式为研究人员提供了在技术会议背景下审视这些立场的机会，而不是围绕商业产品发布展开讨论。

研讨会环节聚焦意识、可解释性和主动推断

AGI-26研讨会的技术议程围绕三大主题展开：机器意识、可解释自然语言处理和主动推断。

机器意识探讨人工系统是否可能发展出某种可与主观体验或自我意识相比较的能力。尽管这一话题仍存在争议，但它在AGI研究中经常被讨论，因为它涉及能动性、理解以及智能系统内部状态等问题。

可解释自然语言处理聚焦于提升基于语言的AI系统透明度。当前语言模型常被描述为黑箱系统，因为其内部推理过程可能难以检查或审计。可解释NLP研究寻求相关方法，使开发者、研究人员和用户能够更好地理解系统如何生成输出并得出结论。

主动推断是一个植根于理论神经科学的框架，研究智能系统如何通过持续预测、反馈和适应来建模环境并采取行动。在AGI研究中，该框架被视为实现能够与变化环境互动的系统的一条潜在路径，而不仅仅是对静态提示作出回应。

这些环节共同触及了将狭义AI工具与通用人工智能这一更广泛目标区分开来的问题。该议程将AGI视为涉及认知、感知、推理和可解释性的科学与工程挑战，而不仅仅是扩展现有系统规模的问题。这些议题也与更广泛的AI治理讨论存在交集，因为难以解释或评估的系统可能会给研究人员、开发者以及部署这些系统的机构带来实际问题。

SingularityNET强调其在AGI生态中的研究角色

SingularityNET历来既作为去中心化AI平台受到关注，也因发行SingularityNET token而被市场关注。AGI-26研讨会突出了该组织在更广泛通用人工智能生态系统中的研究导向活动。

根据源报告引用的现有数据，SingularityNET token目前没有显示交易活动，也没有报告价格变动。因此，该研讨会是在未报告任何由token驱动的市场活动背景下举行的。

据Coinfomania报道，SingularityNET此前还曾与MindChildren_AI和AGI Society等组织建立合作关系。这些关系使AGI-26研讨会成为在AGI研究社区中推进协作和建立机构影响力的更广泛努力的一部分。

Altman关于“奇点”的评论凸显活动时机

该研讨会举行前一天，OpenAI CEO Sam Altman在“Relentless”播客中表示，“we are now, like, in the singularity。”据Business Insider报道，Altman将当前时刻描述为他和同事过去曾在午餐时进行猜测性讨论、如今已在现实中到来的状态。

Altman的评论将该研讨会置于一场更广泛的公开辩论之中，即当前AI系统距离变革性智能或通用智能究竟有多近。一种观点认为，AI已经跨越了一个重要门槛。另一种观点则体现在研讨会对意识、可解释性和主动推断的关注上，即基础性问题仍未解决，并需要持续的跨学科研究。

对研究人员而言，AGI-26研讨会等活动提供了一个论坛，用于审视假设、分享实验框架，并推动跨机构合作。这些合作日后是否会影响AI相关市场，与研讨会所声明的研究目的并非同一问题；其研究目的在于推进围绕通用人工智能的讨论和技术工作。