通用人工智能的道路可能漫长而不确定

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上个月,科技巨头Alphabet的子公司DEEPMIND宣布了Gato,这可能是现存最通用的人工智能模型,引起了硅谷的热烈讨论。被誉为“通才”,Gato可以执行600多项不同的任务。它可以驱动机器人、字幕图像、识别图片中的对象等等。这可能是地球上最先进的人工智能系统,它并不专门用于单一功能。而且,对于一些计算专家来说,有证据表明,该行业即将达到一个期待已久、大肆宣传的里程碑:通用人工智能(Artificial General Intelligence——简称AGI)。

与常规的人工智能不同,通用的人工智能不需要大量数据来学习任务。普通的人工智能必须经过预先训练或编程才能解决一组特定的问题,而通用人工智能可以通过直觉和经验学习。

如果给予同样的信息访问权,AGI在理论上能够学习人类能够学习的任何东西。基本上,如果你把AGI放在芯片上,然后把芯片放进机器人,机器人就可以像你我一样学习打网球:通过挥动球拍来感受比赛。这并不一定意味着机器人会有知觉或有认知能力。它并不是有思想或情感,它只会非常擅长在没有人类帮助的情况下学习做新任务。

这对人类来说意义是非常大的。想想看,如果你有一台具有人类相近学习智能、并且跟犬类一样忠诚的机器,还可以在物理上适应任何目的,这将会非常有用。这就是AGI的承诺。这是没有情感的C-3PO,没有好奇心的Lt. Commander Data,没有个性的Rosey机器人。在一些的开发人员手中,它是以人为本的AI的集中体现。

但AGI的梦想到底有多近?Gato真的让我们离它更近了吗?

一部分科学家和开发人员认为,Gato和基于深度学习Transformer模型的类似系统一样,建立在为我们提供了构建AGI的蓝图。本质上,这些Transformer模型使用庞大的数据库和数十亿或万亿可调参数来预测序列中接下来会发生什么。

正如创建Gato的团队成员Nando de Freitas最近在推特上所说:“现在一切都与规模有关!没得玩了!这是为了让这些模型更大、更安全、计算效率更高、采样速度更快、内存更智能......”De Freitas和公司明白,他们将不得不创建新的算法和架构来支持这种增长,但他们似乎也相信,如果继续让像Gato这样的模型变得更大,AGI就会自行出现。

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