深度学习是否是AI的终极答案 ？
“一天清晨，你的AI助理给我发出了一份访谈邀约，于是我让我的AI助理处理它。后面的事情则是由两个AI系统来完成了，在它们之间经历多轮对话，最终敲定日期，并预定了会议室，全程没有人类参与。”
这是迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）描绘的未来图景。他是英国AI科学家，现任牛津大学计算机科学系教授。
当人工智能可以互相交流时，我们的社会将发生怎样的变化？
在1个小时的对谈过程中，伍德里奇对这个话题兴趣盎然，他是多智能体系统（Multi Agent System）研究的全球顶尖学者之一，“AI之间的协作”是他的重点研究方向。
在伍尔德里奇看来，无论是打败人类的AlphaGO，还是对答如流的ChatGPT，虽然人工智能变得越来越像人类，甚至在一些领域开始超越人类，但我们离真正的人工智能仍有一段很长的距离。
当大多数人沉浸在OpenAI创造的现象级创新时，伍尔德里奇显得冷静许多。ChatGPT在展现神经网络的强大时，也展示了它的瓶颈——其无法解决巨大的功耗和算力问题、无法解决的AI“黑盒”问题，“深度神经网络虽然经常能完美回答我们的问题，但我们并不真正理解它为什么会这样回答。”
超过人类的AI常被称为“强人工智能”，而具有普遍人类智能水平的AI则称为通用人工智能（Artificial general intelligence，AGI）。伍尔德里奇在他的著作《人工智能全传》中这样描述AGI：AGI大致等同于一台拥有一个普通人所拥有的全部智慧能力的计算机，包括使用自然语言交流、解决问题、推理、感知环境等能力，与一个普通人处于同等或者更高等级的智能水准。关于AGI的文献通常不涉及自我意识或者自主意识之类，因此AGI被认为是弱人工智能的弱版本。
然而再“弱”的AGI也与当代的人工智能研究相去甚远。
“ChatGPT是一款成功的AI产品，它非常擅长涉及语言的任务，但仅此而已。我们离AGI还有很长的路要走。”在与虎嗅的对谈中，伍德里奇说，深度学习使我们有能力构建一些几年前无法想象的AI程序。但这些取得非凡成就的AI程序，远算不上推动AI朝着宏伟梦想前进的魔法，也并不是当前AGI发展难题的答案。
迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）是国际人工智能学界领军人物，现任牛津大学计算机学院院长，投身人工智能研究30余年。曾担任2015年-2017年国际人工智能联合会议（IJCAI）主席（该会议是人工智能界顶级会议之一），2020年获颁英国计算机领域至高荣誉——洛芙莱斯奖章，被誉为英国计算机领域具有重要影响力的三位学者之一。
ChatGPT并不是构建AGI的答案
在ChatGPT出现之前多数人认为通用人工智能非常遥远，2018年出版的一本名为《智能架构》的书中，对23位AI领域专家进行了调研，在回答“哪一年能够有50%的机会实现通用人工智能”时，谷歌工程总监Ray Kurzweil认为是2029年，而iRobot联合创始人Rodney Brooks给出的时间则是2200年。所有回答了这个问题的18位专家预测的平均时间点是2099年。
不过Elon Musk在2022年也发表了关于2029年实现AGI的观点，他在Twitter中表示，“2029 feels like a pivotal year. I'd be surprised if we don't have AGI by then.（感觉2029年是关键的一年。如果那时我们还没有AGI，我会很惊讶）”
对此，知名AI学者Gary Marcus提出了五个检验 AGI 是否实现的标准，包括：看懂电影、读懂小说、当厨师、根据自然语言规范或通过与非专业用户的交互，可靠地便携超过10000行无bug代码，以及用自然语言编写的数学文献中任意提取证明，并将其转换为适合于符号验证的符号形式。
现在看来，ChatGPT代表的通用大模型似乎朝AGI迈出了一大步。读懂小说和看懂电影的任务，似乎指日可待了。对此，迈克尔·伍尔德里奇教授认为，目前来看，人类仍然很难在2029年实现AGI。
转载自：虎嗅
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