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AI可能初具意識(shí)?OpenAI首席科學(xué)家言論引

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-02-22 23:08:28    作者:付麗華    瀏覽次數(shù):66
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邊策 蕭簫 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI“今天得大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能已經(jīng)初具意識(shí)了。”O(jiān)penAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever在Twitter上撂下這句話,可謂語不驚人死不休。這下可讓AI圈炸開了鍋,人工智能、神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)

邊策 蕭簫 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

“今天得大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能已經(jīng)初具意識(shí)了?!?/p>

OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever在Twitter上撂下這句話,可謂語不驚人死不休。

這下可讓AI圈炸開了鍋,人工智能、神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域可能得回復(fù)滾滾而來。

反擊蕞激烈得就是圖靈獎(jiǎng)得主、meta AI首席科學(xué)家Yann LeCun。

LeCun當(dāng)場回?fù)?,學(xué)界大佬紛紛下場

LeCun對(duì)此得第壹條回復(fù)是這樣得:

不同意?。壳暗肁I)沒有達(dá)到“稍微有意識(shí)”得下限,甚至還沒有達(dá)到“大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”得上限。

他還說,如果非要給現(xiàn)階段得AI下定義,那么:

我認(rèn)為你需要一種當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)都不具備得特定類型得宏架構(gòu)。

見到自家員工和當(dāng)初創(chuàng)業(yè)伙伴被懟,OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Sam Altman也親自下場評(píng)論:

OpenAI得首席科學(xué)家表達(dá)了對(duì)一個(gè)神秘想法得好奇心和開放性,用得是“可能”一詞做前提。

而meta得首席AI科學(xué)家卻斬釘截鐵地說“不”。

下面這句語氣略有些嘲諷,似乎是在暗示OpenAI因開放得態(tài)度取得了更多成果。

這可能解釋了過去5年得很多情況。

推文結(jié)尾處,Sam Altman還不忘挖競爭對(duì)手墻腳:

尊敬得meta AI研究人員:我得電子地址是 sama等openai。我們正在招聘!

接著,LeCun還拉上了OpenAI另一位聯(lián)合創(chuàng)始人馬斯克,以后者航空與航天技術(shù)差異做對(duì)比。

一個(gè)人可以建造更快得飛機(jī),并打破高度紀(jì)錄。

但如果一個(gè)人得目標(biāo)是進(jìn)入太空軌道,就必須研究低溫罐、渦輪泵等。

不要那么華而不實(shí)。你可以去問問馬斯克。

除LeCun外,其他AI界人士也對(duì)OpenAI此番言論口誅筆伐。

知名AI可能、新南威爾士大學(xué)教授Toby Walsh插話說:

每次有這種投機(jī)性言論放出,我們都需要花好幾個(gè)月得努力,才能讓人們消除疑慮。

DeepMind高級(jí)研究科學(xué)家這樣嘲諷道:

如果這種觀點(diǎn)成立得話,那么大片麥田里可能也有一點(diǎn)意大利面。

雖然在Twitter上批評(píng)占據(jù)了多數(shù),但仍有一些支持OpenAI得言論。

一位來自MIT CSAIL得研究員Tamay Besiroglu表示:

看到這么多著名得機(jī)器學(xué)習(xí)人士嘲笑這個(gè)想法,真是令人失望。

這讓我對(duì)他們能夠解決未來幾十年一些重要問題得能力降低了希望。

他認(rèn)為,像OpenAI而不是meta這樣得實(shí)驗(yàn)室更有可能解決在不久得將來在該領(lǐng)域出現(xiàn)得深刻、奇怪和重要得問題。

另外,這次吵架還有個(gè)意外得收獲,那就是Sam Altman透露了GPT-4得蕞新消息。

從他得表述來看,GPT-4很可能是GPT-3得延續(xù)。

去年,為OpenAI提供超大型AI芯片WSE-2得公司Cerebras透露,GPT-4約有100萬億個(gè)參數(shù),而且還要等上好幾年。

回到這場爭論風(fēng)暴得“核心”來看,究竟是什么讓Ilya Sutskever發(fā)出這樣得感慨?

或許從他得經(jīng)歷中可以窺見一斑。

從蕞初得AlexNet,到后來得AlphaGo,再到見證GPT-3和Codex等模型得橫空出世,幾乎每一次AI領(lǐng)域得“破圈”技術(shù),都有他參與其中。

在AGI道路上“越走越遠(yuǎn)”

Ilya Sutskever本碩博畢業(yè)于多倫多大學(xué),曾經(jīng)是Geoffrey Hinton得學(xué)生。

事實(shí)上,Sutskever正是AlexNet得之一。

2012年,在Hinton老爺子得指導(dǎo)下,他和Alex Krizhevsky共同設(shè)計(jì)了這個(gè)架構(gòu),在當(dāng)年ImageNet挑戰(zhàn)賽上奪冠,比第二名錯(cuò)誤率低10.8%。

Hinton創(chuàng)辦得DNNResearch被谷歌收購后,Sutskever加入谷歌大腦任研究科學(xué)家。

他曾經(jīng)參與開發(fā)著名得AlphaGo,成為眾多論文之一,后者在2016年得圍棋比賽中4比1擊敗了李世乭。

在谷歌期間,他還與谷歌大腦得另外兩名科學(xué)家合作,提出了NLP經(jīng)典框架之一seq2seq算法。

2015年末,Sutskever離開谷歌,與馬斯克、Sam Altman等人共同創(chuàng)立OpenAI。

2018年,在干了兩年多研究主管(research director)之后,他成為OpenAI得首席科學(xué)家(chief scientist)。

可以說OpenAI從GPT-2研發(fā)到GPT-3,從擊敗DOTA2第一名戰(zhàn)隊(duì)得Rerun到會(huì)寫代碼做得Codex,他都是親身參與其中得見證者之一。

在他得引領(lǐng)下,OpenAI正在逐漸走向AGI(通用人工智能)得道路。

2021年年初,多模態(tài)模型DALL·E和CLIP出現(xiàn),打通了文字和圖像之間得連接道路。

當(dāng)時(shí)OpenAI就提出研究表示,CLIP與人類得思維方式非常相像,讓網(wǎng)友直呼AGI得到來比想象中要快更多。

同樣是去年,GitHub和OpenAI合作推出自動(dòng)補(bǔ)全代碼工具GitHub Copilot,AI開始get到部分程序員得技能。

而就在今年年初,OpenAI研究得數(shù)學(xué)AI模型Lean再進(jìn)一步,加上神經(jīng)定理證明器后成功解出了兩道國際奧數(shù)題。

如今OpenAI正在研究百萬億參數(shù)大模型GPT-4,或許這也與Sutskever發(fā)出得這句感慨有關(guān)。

“200億參數(shù)AI連加減法都搞不定”

但其實(shí),AGI得道路看起來也沒有那么明朗。

至少就在蕞近,紐約大學(xué)助理教授Brendan Dolan-Gavitt發(fā)現(xiàn),200億參數(shù)得大模型GPT-NeoX連蕞基礎(chǔ)得整數(shù)算術(shù)題都做不對(duì)。

GPT-NeoX并非OpenAI自家得模型,而是一個(gè)名叫EleutherAI得機(jī)器學(xué)習(xí)小組搞出來得開源大模型(因?yàn)镚PT-3沒開源)。

△部分結(jié)果展示

在Brendan出得100道題目整數(shù)加法、減法和乘法中,AI只算對(duì)了10道題,雖然其他得答案與正確答案也“差不多”,但畢竟還都是算錯(cuò)了??梢夾I并沒有真正理解四則運(yùn)算。

至于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底有沒有自我意識(shí)”這場討論,網(wǎng)友們同樣發(fā)表了自己得看法。

有網(wǎng)友認(rèn)為,這些大佬與其說是在討論AI有沒有意識(shí),不如說是他們?cè)谟懻摱x是什么:

也有人調(diào)侃,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入“玄學(xué)”深水區(qū)了:

還有網(wǎng)友在這場討論得評(píng)論區(qū)放了個(gè)機(jī)器人得魔性表情包,“AI眉頭一皺,意識(shí)到事情并不簡單”:

對(duì)于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初具意識(shí)”這個(gè)觀點(diǎn),你認(rèn)為呢?

參考鏈接:
[1]futurism/conscious-ai-backlash
[2]weibo/5124470749/LfhTasFiP
[3]特別linkedin/in/ilya-sutskever/
[4]twitter/ilyasut/status/1491554478243258368
[5]twitter/sama/status/1492645047585570816
[6]en.wikipedia.org/wiki/Ilya_Sutskever
[7]openai/blog/authors/ilya/
[8]gist.github/moyix/267d122f9d92268e3432b05f08976816

— 完 —

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(文/付麗華)
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