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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