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人工智能|AI大模型，AI赛道一场不能输的“钞”能力军备竞赛？( 三 )


然而，由于训练成本过于昂贵，模型修正并不容易 。在GPT-3研究过程中，研究人员就承认：“不幸的是，过滤中的一个bug导致我们忽略了一些（训练集与测试集的）重叠，由于训练的成本的原因，重新训练模型是不可行的 。” 
模型最大的意义，反过来成了约束其发展的瓶颈所在，对于这些问题，业内尚没有特别有效的解决方案 。
03、AI大模型能带来强人工智能吗？人工智能|AI大模型，AI赛道一场不能输的“钞”能力军备竞赛？
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（图片来源：Evoconscience-Facebook）
在无数科幻片中，机器人拥有了人一样的智能，甚至最终统治人类 。这类机器人远远超越了普通AI层面，实现了AGI（通用人工智能），即拥有人一样的智能，可以像人一样学习、思考、解决问题 。
苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克为AGI提出了一种特殊测试方案——“咖啡测试” 。将机器带到普通的家庭中，让它在没有任何特定的程序帮助下，进入房间并煮好咖啡 。它需要主动寻找所需物品，明确功能和使用方法，像人类一样，操作咖啡机，冲泡好饮品 。能够做到这一点的机器，即通过了“AGI测试” 。
相比之下，普通AI机器，只能完成物品识别、剂量确认等单个、简单的任务，而不具备举一反三、推理能力 。
对于AGI，业内出现了严重分歧 。一派以OpenAI为首，笃信AGI是未来，不惜花下血本，一派如Meta，对AGI概念并不感冒 。 
OpenAI认为，强大计算能力是迈向 AGI 的必经之路，也是 AI 能够学习人类所能完成的任何任务的必经之路 。 
其研究表明，2012至2018年6年间，在最大规模的人工智能模型训练中所使用的计算量呈指数级增长，其中有3.5个月的时间计算量翻了一倍，比摩尔定律每18个月翻一倍的速度快得多 。 
在强大计算力的加持之下，OpenAI模型也得以越炼越大 。据透露，GPT-4的尺寸将超过GPT-3的500倍，将拥有100万亿个参数 。相比之下，人类大脑有大约 80-1000 亿个神经元和大约 100 万亿个突触，也就是说，下一代AI大模型，参数数量级将堪比人类大脑突触的水平 。
OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever在2020年表示，“到2021年，语言模型将开始了解视觉世界 。仅文字就可以表达关于世界的大量信息，但它是不完整的，因为我们也生活在视觉世界中 。”
这也许是下一代AI大模型最大的看点所在——其将不仅能处理语言模型，大概率将更是一个能处理语言、视觉、声音等多任务的多模态AI模型 。 
而这也意味着，AI大模型距离能够多任务处理、会思考的通用人工智能更近了一步 。 
与OpenAI相反，Meta人工智能副总裁罗姆?佩森蒂，掌管着数百名科学家和工程师的资深高管，自始至终对AGI不感兴趣 。他认为，人类的智力本身就不是一个统一的问题，更不会有真正的模型能靠自己不断进化智力 。“即便是人类都不能让自己变得更聪明 。我认为人们对 AGI 的追捧有点像是对某种议程的追捧 。”
反对者可以找到更多的佐证理由 。2010年，DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯提出了两种接近AGI的方向： 
一是通过描述和编程体系模仿人类大脑的思考体系，但操作难度太大，没有人能描述清楚人脑的结构；
二是以数字形式复制大脑物理网络结构，但即便是还原大脑物理功能，也无法解释人类思考的运转规则 。
不管是效仿大脑结构，还是试图描述清楚人类智慧的原理，都迈不过“因果关系推理”的鸿沟 。迄今为止，没有一个AI模型突破这一难题 。 

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