AGI的路线之争

David John
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IPFS
智能,从哪里来?

OpenAI现在正是当红的小旦,资金、讨论、研究源源不断,openai背后的微软在这条道路的赌博中似乎已经占尽了优势。微软对头的google,从bard到gemini,也在逐渐向微软力大砖飞的线路合并。这种大力出奇迹的AGI研究道路似乎已经成为发展的基石,不再改变。

不过,前两日也看到Yann LeCun和他背后的meta公司的研究方向,从小数据量中掌握规律,再从这些规律中生成内容。

他们对小数据量的自信源于人类的基因,人的所有基因用二进制组合起来也不到8mb的大小,在如此小的数据量内就能表现出人类这样的智能。

相比之下,openai为代表的思路则是大力出奇迹,以巨大的数据量和超强的算力,直接让规律自然浮现,chatgpt和sora视频训练的数据量都是pb级别,10的9次方于meta的设想。

当然,在openai如日中天的当下,对meta路线选择的批评声是更多的。有人认为这个数据量被明显低估了,因为人类的基因不仅是一串二进制表达,还有空间形态等等信息隐含其中。

在我个人看来,openai和meta的根本分歧还在神经科学和脑科学当中。人类的意识研究和人脑研究还尚不完善,openai的训练方法对应人类通过大量的观察自发产生了智能,meta的训练方法对应人类通过少量规则的理解产生了智能。答案或许是两者其一,或是两种融合,抑或是跳脱两者之外。

CC BY-NC-ND 4.0 授权

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David John一个热衷于改变的理想主义者,喜爱人文的非典型理工男。
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