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OpenAI 创始人 Altman :超级人工智能实现仅剩几千天
发布日期:2024-10-01 16:27:26 浏览次数: 1763 来源:DataFunTalk


导读 近日,OpenAI CEO Altman 在个人博客上发表了一篇关于超级人工智能(ASI)的深度剖析,从人类社会基础设施的变革,到大数据和人工智能(AI)的普及,再到对未来 ASI 的预测,Altman 为我们描绘了一个充满挑战与机遇的智能时代,并大胆预测距离ASI的实现仅剩几千天。

ASI 真的能在几千天内实现吗?人工智能的发展从何而来,又将去往何处?

分享嘉宾|DataFun社区编辑:王吉东

出品社区|DataFun


01

从数理统计到 Transformer,AI 的发展将何去何从

社会基础设施的变革始终推动着人类文明的进步,从蒸汽机的发明,到电力、互联网的普及,每一次技术革命都极大地改变了人类的生活方式。如今,我们正站在 AI 这一新的历史节点上,迎接智能时代的到来。

人工智能(AI)的发展历程,如同一条蜿蜒的河流,从最初的数理统计模型到如今的 Transformer 架构,不断演变,不断突破,将我们带入了一个充满无限可能的智能时代。

1. 早期的 AI:数理统计的萌芽

AI 的起源可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时的研究主要集中在基于数理统计的机器学习算法上,通过分析数据中的模式和规律,实现对未知数据的预测和分类;然而,受限于计算能力和数据量,早期的 AI 模型只能处理简单的任务,且泛化能力较弱。

2. 深度学习的崛起:神经网络的重生

随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长,深度学习技术应运而生。深度学习通过模拟人脑神经元结构,构建多层神经网络,从而实现对复杂模式的识别和建模;尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的出现,使得 AI 在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。

3. Transformer 架构:自然语言处理的革命

近年来,Transformer 架构的兴起,大大影响了自然语言处理(NLP)领域的发展。Transformer 通过自注意力机制,捕捉长距离依赖关系,从而更好地理解语言的结构和语义。基于 Transformer 架构结合互联网海量数据,形成以 GPT 为代表的大语言模型,展现出惊人的语言理解和生成能力,将 NLP 技术推向了一个新的高度。

近年来,在大数据和 AI 技术的推动下,我们的生活发生了翻天覆地的变化。从智能家居、自动驾驶,到医疗、教育,AI 已经渗透到各个领域,成为推动社会发展的重要力量。AI 的发展前景广阔,但也面临着诸多挑战。

谷歌 AI 负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)认为,未来的 AI 将朝着以下几个方向发展:

(1)  多模态学习:将视觉、听觉、语言等多种模态信息进行融合,实现更加全面和智能的认知。

(2)  强人工智能:通过强化学习,突破当前AI的限制,实现真正意义上的自主学习和决策,向着ASI的实现更进一步。

Google DeepMind 于 2023 年 12 月 6 日发布人工智能多模态大模型 Gemini,可同时识别文本、图像、音频、视频和代码等类型的信息,可理解和生成主流编程语言(如 Python、Java、C++)的高质量代码,并拥有全面的安全性评估。

基于 Gemini 的发布,谷歌 AI 负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)提出,多模态模型允许用户从不同输入模态中获取更丰富、更有用的输出,使个性化服务成为现实;而将监督学习和强化学习相结合,则会进一步推动 AI 在更多领域的进展。

同时,迪恩也提及了 AI 可能带来的风险,如 AI 有可能带来事关人类生存危机的看法,如 AI 可能会找出对人类不利的方法来实现其目标,以及不同 AI 系统之间可能发生的竞争和资源争夺等。

02

从 AI 到 ASI,我们还缺什么?

ASI 的全称是 Artificial Super Intelligence,是指一种智能水平远超人类大脑的智能体。相较于当前的人工智能,ASI 具备极高的智能水平和广泛的应用能力,可以在短时间内学会人类几千年的知识,解决复杂问题,甚至进行自我创新;这种智能使其在所有的认知任务上都能超越人类的智能,包括科学创新、通识智慧和社交技能等;此外,ASI 还具有自我意识、情感、创造力等人类特有的能力。

AI 技术在近年来已取得突破性进展,当前的大模型在感知和生成方面的能力较强,已经接近或部分超越人类水平,但在规划、推理、学习和记忆方面的能力还有较大的不足。因此,还需要跨越巨大的技术鸿沟。以下是我们迈向 ASI 道路上的几个关键挑战:

首先是算法层面,一方面要持续优化和扩展深度学习算法,以及开发新的学习范式,如无监督学习、迁移学习、强化学习等,以提高 AI 的学习能力和泛化能力;尤其是强化学习,高度模拟了人类大脑在奖励驱动和行为适应方面的学习过程,对于理解人类学习和决策过程方面有着其他算法不可比拟的优势。特斯拉 CEO 埃隆·马斯克(Elon Musk)曾说,我们需要开发新的算法,才能让 AI 实现真正的通用智能。

其次是算力层面,目前基于 Transformer 架构的模型都是使用传统的经典计算架构运行的;然而对于 ASI 来,这样的算力是远远不够的,需要大幅提升计算能力,需要通过高性能计算集群和专门为 ASI 设计的硬件加速器甚至是量子计算,为 ASI 提供所需的巨大算力;目前量子计算技术仍处于相对初级阶段,未来如能将其高效地应用到人工智能领域,算力将得到指数级提升,届时 ASI 将成为可能。

03

总结

ASI 一旦实现,人类将史无前例地进入新智能时代,ASI 将成为企业和个人的“全方位助手”。但由于 ASI 的智能水平远超人类,因此其行为和决策都会变得难以预测,尤其是当 ASI 的目标与人类利益出现分歧时,它可能会采取对人类有害的行动来实现其目标(例如,一个被设定为最大化纸张生产的 ASI 可能会破坏森林和生态系统)。

而一旦 ASI 达到一定的水平和能力,它可能会找到方法来避免人类的控制,导致人类无法停止或修改其行为,从而“反噬”人类,所谓“物极必反”。超级人工智能的临近,既让我们充满期待,也让我们面临前所未有的挑战。

正如前 OpenAI 首席科学家伊尔亚·苏茨克弗(Ilya Sutskever)表示:“超级智能是人工智能发展的下一个重要阶段,我们需要认真思考如何安全地引导其发展。”


参考链接

  1. 博客原文:https://ia.samaltman.com/

  2. https://x.com/GoogleDeepMind/status/1833872938031894632

  3. https://www.youtube.com/watch?v=lH74gNeryhQ

  4. https://venturebeat.com/ai/elon-musk-reveals-xai-efforts-predicts-full-agi-by-2029/

  5. https://zhuanlan.zhihu.com/p/705536996

  6. https://www.ted.com/talks/ilya_sutskever_the_exciting_perilous_journey_toward_agi

  7. https://www.fastcompany.com/90985752/ilya-sutskever-openai-chief-scientist

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