通用人工智能(AGI)时代到来了吗?Notimminent
对普通人(average person)来说,通用人工智能(Artificial General Intelligence)领域好像取得了巨大的(immense)进步,马斯克也说到2029年AGI就可以正式运用(surprised if not)。比如
一. OpenAI发布的DALL-E2 能够根据任意文本生成匪夷所思的(spectacular)图像
【A bowl of soup that is a portal to another dimension as digital art 一碗汤是另一个维度的门户,作为数字艺术】图像
二、OpenAI另一系统GPT-3可以谈论任何事情(新闻生成、写文章、翻译、做题、写邮件等)
GPT-3生成的新闻稿,很难将其与由人类撰写的文本区分开
三、DeepMind发布的Gato(Alphabet的一个分支)
Gato 使用相同的训练模型玩许多游戏
那个人或公司能将各种复杂的任务交给这些AI做吗?太乐观了!
AI的可靠性与特别环境的适应性还需时间解决,比如
一、Gato对同一张图片返回的不同描述,只有第一个是对的
A baseball player pitching a ball on top of a baseball field.
A man throwing a baseball at a pitcher on a baseball field.
A baseball player at bat and a catcher in the dirt during a baseball game.
系统并不知道图中中实际是什么,只是在识别相似的图片
二、 今年五月发布DALL-E2新版本无法区别宇航员骑马和马骑宇航员
【宇航员骑马】和【马骑宇航员】生成的图像
三、最近,一辆自动驾驶的特斯拉直接驶向路中间一名带有停车标志的人类工人,仅仅在人类司机干预后才减速。 系统可以识别出现在训练集中的人类本身和常规位置的停车标志,但两者结合后,识别出错
四、GPT-3经常创造流畅的散文,但基本的算术却做不好,且对现实的了解(grip)很少(如造句"一些专家相信吃袜子的行为有助于大脑摆脱冥想后的状态变化")
人工智能领域最大的研究团队在学术界已没有了,都去企业了,因为同行评审过于严格(coin of the realm)。但与大学不同,企业没有公平竞争(play fair)的动机(incentive)。研究团队不再将惹人注目的(splashy)新论文提交给学术审查(academic scrutiny ),而是通过新闻稿、引诱记者和回避( sidestep)同行审查程序来发表。
我们只知道那些公司想让我们知道的事情。 一直在试用、宣传、试用的路上,耗尽投资,虽然有些实际的进步,但这些进步还不至于到如此夸大炒作(premature hype)的程度。
详情可查询scientificamerican - "artificial general intelligence is not as imminent as you might think"
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