登月计划app (登月计划-OpenAI-剑指AI!LeCun提出AGI之路七阶段-打造世界模型是首位)

文章编号:2984 更新时间:2024-01-14 分类:互联网资讯 阅读次数:

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通用AGI,或许近在咫尺。

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下一步「登月计划」,就是实现人类期待已久的人工智能,而到达这一步的前提是——解决AI对齐问题。

就在前几天,首席科学家Ilya带头OpenAI对齐团队取了的实质性成果。他们发表的本文,确定了AI对齐的研究方向:

实证表明,GPT-2可以用来激发GPT-4的大部分能力,能够达到GPT-3.5的性能。甚至还可以泛化到小模型失败难题上。

其中,官方博客的句便是:我们相信智能可能会在未来10年内出现。

再加上传闻中即将面世的GPT-4.5,以及或许会在明年诞生的GPT-5,OpenAI似乎已经准备好迎接人工智能到来了。

然而,在LeCun看来,「超人AI」的发展不会一蹴而就,而是要经历多个阶段逐渐完成。

阶段:学习世界运作方式

是构建能像小动物一样学习世界运作方式的系统——可以观察环境并从中学习,为发展更的AI能力打下基础。而这也是AI进化的关键一步。

相比之下,如今的语言模型如GPT-4或Gemini,主要关注的还是文本数据,这显然远远不够。

LeCun经常嘲讽当前AI的一句话是,「如今大模型的智力连猫狗都不如」。甚至在他看来,通往AGI路上,大模型就是在走歪路。

一直以来,他坚信世界有一种「世界模型」,并着力开发一种新的类似大脑的AI架构,目的是通过更真实地模拟现实世界来解决当前系统的局限性,例如幻觉和逻辑上的缺陷。

这也是想要AI接近人类智力水平,需要像婴儿一样学习世界运作的方式。

这个世界模型的架构,由6个独立的模块组成:配置器模块、感知模块、世界模型模块、成本模块、短期记忆模块,以及参与者模块。

其中,核心是世界模型模块,旨在根据来自感知模块的信息预测世界。能够感知人在向哪移动?汽车是转弯还是继续直行?

世界模型必须学习世界的抽象表示,保留重要的细节,并忽略不重要的细节。它必须在与任务水平相适应的抽象级别上提供预测。

LeCun认为「联合嵌入预测架构」(JEPA)能够解决这个难题。JEPA支持对大量复杂数据进行无监督学习,同时生成抽象表示。

今年6月,基于「世界模型」的愿景,他又提出了一个全新架构I-JEPA。

本文地址:https://ai.meta.com/blog/yann-lecun-ai-model-i-jepa/

不过,LeCun更高层次的愿景留下了许多未解决的问题,例如关于世界模型的架构和训练方法的细节。

二阶段:目标驱动且有保护措施的系统

是构建目标驱动并在一定的保护措施下运作的机器。

这些保护措施将确保AI系统在追求目标时仍然安全可控。

第三阶段:规划与推理

随着AI系统的不断成熟,它们将发展出规划和推理的能力,从而在遵守安全规范的前提下,实现既定目标。

这将使AI系统能够基于对世界的理解做出更明智的决策,并采取合适的行动。第四阶段:分层规划

再进一步,AI系统将能够进行分层规划,从而大幅提升决策能力。

这将使AI系统更加高效地处理复杂任务和难题。

第五阶段:增强机器智能

随着AI的进化,这些系统的智能将从最初的老鼠提升至类似狗或者乌鸦的水平。

在此过程中,为确保AI系统保持可控和安全,将需要不断对其保护措施进行调整。

第六阶段:更广泛的训练与微调

当AI系统达到一定的智能水平时,就需要将它们放在不同环境和任务中接受训练,使其更加灵活,能够应对各种挑战。

随后,还需要对AI系统进行微调,以便在特定任务上表现出色。

第七阶段:超人类AI的时代

总有一天,我们开发的AI系统将达到超人类的水平。

标签: OpenAI

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