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扩展模型的规模即能实现通用AI?Yann LeCun不这么看

只需扩展模型的规模即能实现通用人工智能吗?Meta 首席人工智能科学家、2018年图灵奖得主Yann LeCun不这么看。“没有 AGI 这样的东西。达到‘人类级别的人工智能’可能是一个有用的目标,但即使是人类也是专业的。”他说。

OpenAI 的 DALL-E 2、谷歌的 PaLM和DeepMind的 Flamingo等大型 AI 模型最近取得的成功引发了关于它们对通用AI进步的意义的争论。主要发生在Twitter 上的公开辩论最近得到了DeepMind的新AI模型Gato的特别推动。

Gato 是一个Transformer模型,接受过文本、图像、本体感觉和关节力矩等多种数据模式上的训练,因此可以撰写文本、描述图像、玩电子游戏和控制机械臂。DeepMind训练了Gato的三种变体。具有相对较少的 11.8 亿个参数的最大变体远远领先于较小的模型。这与在GPT-1 以来的众多AI模型中观察到的现象相似:随着参数数量的增加,模型的性能有时会突飞猛进。

鉴于具有数千亿参数的大型AI模型在性能上的飞跃,DeepMind将 Gato 视为通向通用 AI 模型的重要一步,并认为只要扩大规模,即可实现通用AI 的目标。DeepMind研究总监南多·德·弗雷塔斯(Nando De Freitas)甚至说:“现在一切都与规模有关!游戏结束了!”

对此,Yann LeCun表示,像Flamingo 或 Gato 这样的模型表明研究界正在朝着人类水平的人工智能取得一些进展。然而,LeCun 不认为会有“通用人工智能”这样的东西。

根据 LeCun 的说法,对于未来仍然缺少一些基本的想法。其中一些比其他的更接近实现,例如广义自我监督学习。但是,尚不清楚有多少想法仍然是必要的——只有显而易见的想法是已知的。“因此,我们无法预测人工智能需要多长时间才能达到人类水平。”他说。

LeCun表示,单靠扩展并不能解决问题,它需要新的想法。机器必须:

  • 通过像婴儿一样观察来了解世界是如何运作的;
  • 学习和预测如何通过行动影响世界;
  • 学习能够在抽象空间中进行长期预测的分层表示;
  • 妥善处理世界并非完全可预测的事实;
  • 预测一系列行动的影响,以便他们能够有逻辑地思考和计划;
  • 分层计划并将复杂任务分解为子任务;
  • 并且所有这些都与基于梯度的学习兼容。

LeCun 说,所有这些问题的解决方案并非迫在眉睫。因此,规模化是必要的,但不足以取得进一步的进展。

显然,在LeCun 看来,游戏远没有结束。与德·弗雷塔斯相比,Meta 的 AI 负责人得出的结论要清醒得多:“我们必须消除许多障碍,但我们不知道该怎么做。”

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