GPT-3为什么不是通用人工智能AGI! - cmswire

20-09-17 banq

GPT-3也一直在主导近期的技术新闻。GPT-3使用深度学习生成类似人的文本,并代表了OpenAI的巨大成就。不幸的是,GPT-3的能力误导了人们,认为这是迈向通用人工智能(AGI)道路上的重要一步。毫无疑问,事实并非如此。

麻省理工学院的莱克斯·弗里德曼(Lex Fridman)发布了一段录像,即  GPT-3与人脑的对比,在其中,他比较了GPT-3系统和人脑的成本和信息内容。 但是这仅仅意味着通过使用功能更强大的硬件扩展GPT-3,可能会出现真正的智能。

GPT-3被描述为世界上功能最强大的自动完成系统。它是如此强大,以至于只需输入几个单词就可以完成一个(或更多)段落。许多人类也可以这样做,但是人类是从理解的角度来做到这一点的,而GPT-3的工作原理是将某些单词与其他单词相关,并且很可能跟随其他单词来构建与初始输入相关的短语。GPT-3的技术也可以用于其他类似人的能力。例如,给定一个简单应用程序的描述,它可以生成代码。问一个问题,它可以提供答案的特定链接。

但是,尽管GPT-3具有所有功能,但仍缺乏普通三岁儿童的许多功能。 它不了解所有物理对象都存在于三维空间中,并且受动作和元素物理的影响。任何玩积木的孩子都理解这些概念。另一方面,GPT-3没有因果关系和时间流逝的概念-任何孩子都知道您必须先将积木叠好才能将其撞倒。我们也敏锐地意识到,代表事物的单词不是事物本身。文字单词下有一个抽象层次。(名可名非常名)

 

那么,要使用AGI需要什么?我们将如何使计算机了解时间和空间?我们人类擅长融合多种感官的信息。一个孩子会用所有的感官去学习绕过障碍。儿童会体验时间,通过与玩具和世界进行互动来了解时间。 

同样,AGI至少从一开始就需要一个机器人体来学习类似的东西。这些计算机不需要驻留在机器人内部,而是可以远程连接,因为电信号比我们神经系统中的电信号要快得多。但是,机器人提供了学习如何堆叠块、移动对象,随时间推移执行一系列动作以及从这些动作的后果中学习的能力。借助视觉,触摸,操纵器等, AGI可以学会以基于文本的系统根本不可能的方式来理解。

征服基础知识是AGI的关键。在真正理解的基础上添加GPT-3会产生真正令人敬畏的结果。

 

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