在无数科幻片中,机器人拥有了人一样的智能,甚至最终统治人类。这类机器人远远超越了普通AI层面,实现了AGI(通用人工智能),即拥有人一样的智能,可以像人一样学习、思考、解决问题。
苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克为AGI提出了一种特殊测试方案——“咖啡测试”。将机器带到普通的家庭中,让它在没有任何特定的程序帮助下,进入房间并煮好咖啡。它需要主动寻找所需物品,明确功能和使用方法,像人类一样,操作咖啡机,冲泡好饮品。能够做到这一点的机器,即通过了“AGI测试”。
相比之下,普通AI机器,只能完成物品识别、剂量确认等单个、简单的任务,而不具备举一反三、推理能力。
对于AGI,业内出现了严重分歧。一派以OpenAI为首,笃信AGI是未来,不惜花下血本,一派如Meta,对AGI概念并不感冒。
OpenAI认为,强大计算能力是迈向 AGI 的必经之路,也是 AI 能够学习人类所能完成的任何任务的必经之路。
其研究表明,2012至2018年6年间,在最大规模的人工智能模型训练中所使用的计算量呈指数级增长,其中有3.5个月的时间计算量翻了一倍,比摩尔定律每18个月翻一倍的速度快得多。
在强大计算力的加持之下,OpenAI模型也得以越炼越大。据透露,GPT-4的尺寸将超过GPT-3的500倍,将拥有100万亿个参数。相比之下,人类大脑有大约 80-1000 亿个神经元和大约 100 万亿个突触,也就是说,下一代AI大模型,参数数量级将堪比人类大脑突触的水平。
OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever在2020年表示,“到2021年,语言模型将开始了解视觉世界。仅文字就可以表达关于世界的大量信息,但它是不完整的,因为我们也生活在视觉世界中。”
这也许是下一代AI大模型最大的看点所在——其将不仅能处理语言模型,大概率将更是一个能处理语言、视觉、声音等多任务的多模态AI模型。
而这也意味着,AI大模型距离能够多任务处理、会思考的通用人工智能更近了一步。
与OpenAI相反,Meta人工智能副总裁罗姆?佩森蒂,掌管着数百名科学家和工程师的资深高管,自始至终对AGI不感兴趣。他认为,人类的智力本身就不是一个统一的问题,更不会有真正的模型能靠自己不断进化智力。“即便是人类都不能让自己变得更聪明。我认为人们对 AGI 的追捧有点像是对某种议程的追捧。”
反对者可以找到更多的佐证理由。2010年,DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯提出了两种接近AGI的方向:
一是通过描述和编程体系模仿人类大脑的思考体系,但操作难度太大,没有人能描述清楚人脑的结构;
二是以数字形式复制大脑物理网络结构,但即便是还原大脑物理功能,也无法解释人类思考的运转规则。
不管是效仿大脑结构,还是试图描述清楚人类智慧的原理,都迈不过“因果关系推理”的鸿沟。迄今为止,没有一个AI模型突破这一难题。
AI大模型能带来强人工智能吗?当模型参数一次次被突破,达到远超人脑突触的数量级时,也许会出现突破“因果关系推理”难题的“奇点”,带领我们进入强人工智能时代,但也许这仅仅是一个幻想。
不过目前,看起来,AI大模型是通往强人工智能最有可能的一条通道。赌一次,值了。
AI大模型能带来强人工智能吗 这是值得思考的问题
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