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|新超级人工智能GPT-3，和技术奇点之间，可能只有三个差距

【|新超级人工智能GPT-3，和技术奇点之间，可能只有三个差距】
最复杂的人工智能
超级人工智能GPT-3注定是2020年人工智能领域最重要的突破之一 ， 它是目前全球最复杂的人工智能语言模型 ， 由著名人工智能开放平台Open AI开发 。
GPT-3到底有多复杂？技术上 ， 衡量深度神经网络复杂程度最重要的标准 ， 是深度神经网络的参数数量 ， 而GPT-3的参数数量达到了1750亿个 ， 是微软的超级人工智能“图灵NLG”的10倍 。
|新超级人工智能GPT-3，和技术奇点之间，可能只有三个差距
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GPT-3是一个纯语言模型 ， 输入输出是文字 ， 训练GPT-3使用的也都是纯文字 。 GPT-3的训练足足使用了45TB的纯文本 ， 数据的庞大程度 ， 基本等于阅读了互联网上能找到的所有书籍、文章、文档、计算代码手册等等各种文字信息 。 据说GPT-3仅对这45TB文字进行一次完整训练 ， 就需要花费1200万美元 。
GPT-3已经懂了大部分的基本文字逻辑 ， 可以非常顺畅的与人进行对话 ， 甚至可以进行准确的逻辑推理 。 目前重要的应用 ， 包括可以通过简单的口头语言 ， 让GPT-3自动生成复杂的编程代码、进行UI设计；还可以写文章、总结名著内容、进行物理推论、进行法律语言转换等等 ， 未来还会实现更多与文本有关的功能 。
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GPT-3和奇点的距离又大？
美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔曾经预言 ， 随着人工智能加速发展 ， 未来将会出现人工智能的奇点 。 奇点是人工智能发展到极致的状态 ， 彻底超越现有所有人类智慧和电脑计算能力 。
|新超级人工智能GPT-3，和技术奇点之间，可能只有三个差距
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那现在的GPT-3又距离奇点有多远呢？可能只有三个差距 。
(1)更多感受的能力 。 GPT-3只是一个纯粹的语言模型 ， 显然这对认知世界 ， 是绝对不够的 。 还需要输入视觉、触觉、听觉、嗅觉、味觉等感受 ， 以至于从图像中识别到人物、动物、物体、事件等抽象内容才行 。 有了多种感觉 ， 才能让人工智能真正识别文字的分量 ， 才有机会通过图灵测试 。
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(2)不断学习的能力 。 GPT-3还需要可以随时学习和训练 ， 这样才能让知识不断增加 ， 换句话说 ， 就是不断进行各种文字和感觉的输入 ， 不断进行学习训练 。 目前的人工智能 ， 同一个时间只能单独处于训练模式或使用模式；只能对限定的输入内容进行学习 ， 而不是不断的 ， 随时的学习 。
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(3)基础意识能力 。 奇点是一个有意识的主体 ， 而意识的一个重要表现 ， 就是会自己向自己提问 ， 并且自己回答 ， 还需要可以自我对回答的问题进行判断 。 只有这样 ， 才能形成完整的个体意识 ， 而意识是奇点最重要的能力之一 。
目前来看 ， 上面三个条件虽然还很遥远 ， 但是我们已经看得到可能性 。 比如人工智能已经可以实现 ， 在视频或图像中识别人物、物品等；另外 ， 目前来看 ， 随时开启并不断喂养给人工智能 ， 其实也并非不可能；而人工智能自己向自己提问并回答 ， 也并非完全不可能 。 说不定 ， 人工智能奇点会比我们想象中来得更快 。
参考文献：
01.《GPT-3：一个令人震惊的人工智能模型》万维钢
02.《GPT-3的50种玩法告诉你 ， 它很酷 ， 但是没有通过图灵测试》AI科技评论
03.《GPT-3开始收费！OpenAI官宣：我们只是完成伟大使命的必要成本》新智元


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