谷歌人工智能主管杰夫·迪恩(Jeff Dean)在最近的一次演讲中表示,要创建真正智能的AI,需要解决三个核心问题:对知识的概括;对多类型数据的处理;按任务激活所需资源。迪恩认为,目前解决这些问题的路径已经出现。
当前的AI训练,创建了许多专门的模型,效率低下,因此第一个问题是:“如果你从头开始训练神经网络,就像每次尝试新事物时忘记自己的全部教育经验。这太疯狂了,不是吗?” 迪恩说。因此,他认为,必须通过对知识的概括来开发“掌握数千或数百万个任务”的AI系统。
在创建更通用的AI的过程中,需要解决的第二个问题是处理多种类型的数据,因为它们是人类所掌握的。AI系统主要专注于一种类型的数据,例如文本、图像或视频。迪恩说,正如谷歌和其他公司2021年展示的那样,多模态AI系统就是一个解决方案。
第三个问题是当前 AI 模型效率低下,无论任务是难还是简单,它都会为每项任务激活整个神经网络。“这跟你大脑工作的模式也不一样,我们的大脑能用不同的部位处理不同的事,我们会不断召唤那些与自己的任务相关的部位。”迪恩说。
迪恩表示,如果研究人员设法解决这三个问题,预计会有更强大的 AI 系统出现。根据他的说法,少数通用模型可以处理数千或数百万个任务,它们要么是全功能的,要么是相结合的。为了确保它们有效地行动,它们只激活人工神经网络中特定任务所需的区域。
迪恩相信谷歌设计的Pathways AI 架构是迈向新一代AI的一大步。Pathways 是谷歌去年秋天推出的多功能人工智能系统的蓝图。据介绍,根据 Pathways 原则设计的 AI 模型可以更深入地了解世界,并帮助解决“一些人类最重要的问题”。“我们对此感到非常兴奋,因为我们相信这是人工智能系统的发展之路。”他说。