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深度学习不是AI的终极答案( 二 )

深度学习


这种模式相当于对人对“思维”进行建模，主导了从二十世纪五十年代到八十年代末的人工智能发展，并最终演变成了“专家系统” 。如果你想让人工智能系统做一件事，比如将英语翻译成中文，你需要先掌握人类翻译家的专业知识，再使用编程语言，将这些知识传递给计算机 。
这种方法存在很大的局限性，他不能解决与“感知”相关的问题 。感知是指你理解周围世界、解释周围事物的能力 。比如，我现在正看着电脑屏幕，我旁边有一个书架，有一盏灯 。我的人类智能可以理解这些事物、环境，也可以把它们描述出来 。但是，让计算机进行这个过程非常困难 。这就是符号人工智能的局限，它在知识积累型的问题上表现良好，但在理解问题上表现不佳 。

深度学习不是AI的终极答案

文章插图
AI把猫识别成狗
另一种方法是基于心智模型的人工智能 。如果你在显微镜下观察动物的大脑或神经系统，你会发现大量的神经元互连接 。研究人员从这种庞大的网络和神经结构中汲取了灵感，尝试给动物大脑中的结构建模，设计了一种与动物大脑相似的神经网络 。在这个过程中我们不是在建模思维，而是在建模大脑 。
“建模思维”的符号人工智能和“建模大脑”的神经网络，是两种主要的人工智能模式 。在今天大数据和大算力的支持下，神经网络的发展速度更快，OpenAI的ChatGPT就是神经网络的一个典型例子 。
ChatGPT的成功更增强了人们对深度神经网络期待，甚至有一些人认为AGI就要来了 。的确，AGI是很多人工智能研究者的目标，但我认为我们离AGI还有很长的路要走 。虽然ChatGPT在涉及语言问题时表现的通用能力很强，但它并不是AGI，它不存在于现实世界中，也无法理解我们的世界 。
举个例子，如果你现在开始与ChatGPT进行对话，说完一句之后就去度假了 。当你出游一周回来时，ChatGPT仍然在那里耐心地等待你输入下一个内容，它不会意识到时间已经过去或者世界发生了哪些变化 。
虎嗅：你认为2029年实现AGI的预言会成真吗？
迈克尔·伍尔德里奇：虽然ChatGPT在某种程度上可以被视为通用AI的一部分，但它并不是构建AGI的答案 。它只是为了执行特定的、狭隘领域的任务而构建和优化的软件组合 。我们需要更多的研究和技术进步才能实现AGI 。
我对2029年实现AGI这个观点持怀疑态度 。人类智能的基础是“能够生活在物质世界和社交世界中” 。比如，我可以用手感知到我的咖啡杯，我可以吃早餐，我也可以和任何人互动交流 。但很遗憾，AI不仅做不到这些，而且也不能理解其中任何一项的含义 。在AI能够感知现实世界之前，AGI还有很长的路要走 。
虽然计算机的感知和理解能力有限，但是它仍在经验中学习，并成为人类决策的助手 。目前来看，只要AI能像“真人助手”一样解决问题，那争辩一个计算机系统是否能够“感知和理解”，又有什么意义呢？
我们终将看到一个完全由AI构建的世界
从无人驾驶汽车，到人脸识别摄像头，从AI绘画、AI数字人，到AI写代码、写论文，用不了多久，只要是涉及技术的领域，不论是教育、科学、工业、医疗还是艺术，每个行业都会看到人工智能的身影 。
在谈到是否经常使用ChatGPT时，伍尔德里奇教授表示，ChatGPT是他研究的一部分，所以肯定会经常使用 。不过在使用过程中，他发现ChatGPT确实是基础工作的好帮手，在很多重复工作方面可以节省大量时间 。
虎嗅：您在工作中会使用ChatGPT吗？对于ChatGPT Plus的订阅模式怎么看？
迈克尔·伍尔德里奇：我经常使用ChatGPT 。我认为在未来几年中，ChatGPT以及通用大模型可能还会涌现出上千种不同的用途，甚至逐渐成为通用工具，就像网络浏览器和电子邮件客户端一样 。
我也是ChatGPT Plus的订阅用户 。不过对于25美元的价格，我认为仁者见仁，智者见智 。每个用户只有亲自尝试之后，才知道ChatGPT是否适合他们，是否有必要付费订阅增强版 。对于一些人来说，他们可能只是觉得有趣，而在工作中他们更愿意自己做事情 。对于我来说，我发现它非常有用，可以处理很多日常重复的案头工作 。不过，目前我更多地是将其作为我研究的一部分 。
虎嗅：今天的AI市场上正在形成一种以大模型能力为核心的新型PaaS商业模式 。OpenAI的GPT-3催生了Jasper，ChatGPT则吸引了Buzzfeed 。您认为围绕通用大模型是否会形成新的AI生态？


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