如果我们有了这些突破,我们是否能够通过深度学习技术接近人类的智力?
是的。尤其是突破性的进展可以让大量的向量实现诸如推理的事情,但是我们也需要大幅度的扩大参数规模。人类的大脑有大约100万亿个参数,或者说突触,而我们现在所说的一个真正的大模型,像 GPT-3,有1750亿。它比大脑小一千倍。GPT-3现在可以产生看似合理的文本,但与大脑相比仍然很小。
你说的规模,是指更大的神经网络,更多的数据,还是两者兼而有之?
两者都有。在计算机科学和人类之间存在着某种差异。与感官接收到的数据量相比,人类大脑中有更大量的参数,而神经网络也出人意料地善于处理数量相当少的数据,但人类可以做到更好。
有些人仍然相信符号表示是人工智能的方法之一,您同意吗?
我有像赫克托 · 莱维斯克这样的好朋友,他真的相信符号表征的方法,并且在这方面做了很大的工作。不过我不同意他的观点,但是这种符号学的方法是一种完全合理的尝试。
但我的猜想是,最终我们会意识到符号只存在于外部世界,本质是我们对向量进行各种内部操作。
对于人工智能的未来,你认为你最非主流的观点是什么?
我曾经有一些非主流的观点,而五年后,它们成了主流。我在20世纪80年代的大多数非主流观点现在已经被广泛接受,所以现在很难找到不同意这些观点的人。所以,我现在已经没有多少非主流观点了。
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