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奧特曼:假如給我一千倍算力,我會這樣做

人工智能 新聞
理想中的AGI不需要包含知識——只需要思考、搜索、模擬和解決任何問題的能力。

完美的人工智能是“一個擁有超人推理能力、1萬億個上下文標(biāo)記并可以使用你能想到的所有工具的微型模型”。

這是奧特曼在最新的訪談中對下一代模型的展望。

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他表示,理想中的AGI不需要包含知識——只需要思考、搜索、模擬和解決任何問題的能力。

它應(yīng)該成為一個能夠自主發(fā)現(xiàn)新科學(xué),或者成為人類強大工具,使全球科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度提升數(shù)倍的系統(tǒng)。

也許到那時,我們可能要反過來問問AI我們應(yīng)該怎么做。

此話一出,有網(wǎng)友表示,奧特曼對AGI的理想倒是始終沒有變過:系統(tǒng)能自主探索新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

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但也有網(wǎng)友對此表示懷疑,“詢問AI該怎么做”就好像把我們手中的鑰匙交了出去,令人不安。

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訪談中,奧特曼還對一個一千倍算力的假設(shè)性問題給出了極具概念性的回答。

一起來看看具體內(nèi)容。

平穩(wěn)、快速的進步更重要

AGI的定義其實并不重要,重要的是平穩(wěn)地快速進步。

在主持人問到對AGI的定義時,奧特曼表示,不同的人在不同的時期都會對此有不一樣的理解。

可能在2020年,人工智能領(lǐng)域的發(fā)展還不像如今這樣繁榮的時候,如果出現(xiàn)ChatGPT,大多數(shù)人可能會認(rèn)為這就是AGI。

就像這位網(wǎng)友說的,自己對AGI所有的期望都已經(jīng)被OpenAI實現(xiàn)了。

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不過,人類很擅長調(diào)整預(yù)期,在快速發(fā)展的今天,大家對AGI就有了更高的期待。

如今,有人認(rèn)為AGI必須具備自我改進能力,還有很多人覺得帶有記憶功能的ChatGPT就已經(jīng)很接近AGI了。

甚至有人認(rèn)為如今的LLMs會成為未來AGI調(diào)用的工具之一!

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以奧特曼自己來說:

一個能夠自主發(fā)現(xiàn)新科學(xué),或者成為人類強大工具,使全球科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度提升數(shù)倍的系統(tǒng),就符合我理想中的AGI。

然而,在他看來,這些定義都不重要。

相比之下,究竟是在2026年還是2028年宣布實現(xiàn) AGI,或者在2028年、2030年還是2032年宣布實現(xiàn)超級智能,這些時間節(jié)點遠(yuǎn)不如持續(xù)、快速的發(fā)展趨勢重要。

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也就是說,重要的并不是單一的突破,而是持續(xù)、平穩(wěn)的指數(shù)級進步。

下一代模型

當(dāng)被問到對下一代模型的展望時,奧特曼則表示:

未來一到兩年推出的模型將令人驚嘆,產(chǎn)品還有很大的進步空間和改進潛力。

就像從GPT-3到GPT-4的巨大跨越一樣,企業(yè)將能夠利用新一代模型完成上一代模型完全無法實現(xiàn)的任務(wù)。

比如,芯片設(shè)計公司可以要求模型設(shè)計出比以往更優(yōu)秀的芯片;生物科技公司,能夠讓模型專注于攻克某種疾病。

這些模型將能夠理解企業(yè)提供的所有背景信息,連接各種工具和系統(tǒng),進行深入、出色的推理,并給出答案。

同時,它們還將具備足夠的穩(wěn)定性,企業(yè)可以放心讓其自主完成部分工作。

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奧特曼還說:

這應(yīng)該是一個小型模型,卻具備超越人類的推理能力,運行速度極快,能夠處理一萬億個標(biāo)記的上下文信息,并可以訪問所有能想到的工具。

如果將這些模型僅當(dāng)作數(shù)據(jù)庫使用其實并不高效。

但如果將其視為推理引擎,就可以將企業(yè)的所有信息、個人生活的各種背景,以及所需的任何工具(如物理模擬工具等)都輸入其中,人類就能夠借此完成許多不可思議的事情。

OpenAI正在朝著這個方向發(fā)展。

接著,主持人又問了一個更具假設(shè)性的問題:

如果計算資源增加一千倍,你們會如何利用這些資源?

奧特曼先給出了一個比較概念性的回答:

讓模型決定如何利用計算資源。

他認(rèn)為最合理的做法是利用這些資源大力開展人工智能研究,探索如何構(gòu)建更強大的模型,然后再讓新模型來決定如何利用這些計算資源。

當(dāng)然他也給出了更實用的回答:

在ChatGPT或企業(yè)使用最新模型的過程中發(fā)現(xiàn),增加測試階段的計算資源能帶來顯著回報。

也就是說,

如果讓模型進行更多推理,在難題上多嘗試幾次,就能得到更好的答案。

雖然現(xiàn)實中企業(yè)不會真的這樣做,也很難擁有千倍的計算資源,但這種可能性也為企業(yè)指明了方向——

可以為最棘手、最有價值的問題嘗試投入更多計算資源。

訪談中聊了很多對AI未來的展望,可以肯定的是,如今的大模型已經(jīng)是百科全書了。

隨著算力的發(fā)展以及科技的進步,AI在未來或許真的可以成為一個偉大的思考者。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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