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“GPT-4和后續(xù)的AI模型可能會以有益和有害的方式對社會產(chǎn)生重大影響！”這是OpenAI團隊在ChatGPT-4的技術(shù)報告中的一句話，而這也是讓大家人心惶惶的開始。
3月28日，GPT-4發(fā)布兩周后，一封埃隆·馬斯克(Elon Musk)以及上千名科技界人士，包括蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人以及圖靈獎得主簽署了一封公開信并在網(wǎng)上發(fā)布，這封公開信呼吁所有人工智能實驗室立即暫停比GPT-4更強大的人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練至少6個月。信中拋出了一系列問題，包括是否接受自動化進行所有工作的準備，是否認可發(fā)展最終可以超越人類并取代人類的非人類思維，是否應(yīng)該冒險失去對我們的文明的控制等。
但最近的一則研究，或許讓人們稍微從恐懼中拉回一些。根據(jù)謝菲爾德大學(xué)研究團隊的研究，通過機器人將人工智能系統(tǒng)連接到現(xiàn)實世界并使用進化原理設(shè)計它們是人工智能獲得類人認知能力的最可能方式。換句話說，人工智能不太可能獲得類似人類的認知，除非通過機器人與現(xiàn)實世界相連。
該大學(xué)計算機科學(xué)系的Tony Prescott教授和Stuart Wilson博士在Science Robotics發(fā)表的一篇論文中表示，除非AI系統(tǒng)有實體載物，不然無論AI系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)集有多大，都不太可能類似于真實的大腦處理任務(wù)。
謝菲爾德大學(xué)認知機器人學(xué)教授兼謝菲爾德機器人研究所所長Tony Prescott教授指出，機器人將會是AI系統(tǒng)發(fā)展的重要載體之一：“如果AI系統(tǒng)構(gòu)建的架構(gòu)能夠以與人腦類似的方式學(xué)習(xí)和改進，利用其與現(xiàn)實世界的聯(lián)系，那么人工智能系統(tǒng)更有可能發(fā)展出類似人類的認知能力。機器人技術(shù)可以為人工智能系統(tǒng)提供這些連接——例如，通過相機和麥克風(fēng)等傳感器以及輪子和抓手等執(zhí)行器，人工智能系統(tǒng)將能夠感知周圍的世界，并像人腦一樣學(xué)習(xí)。”
以最出名的大模型ChatGPT-4為例，ChatGPT-4是不同于Siri等智能語音助手的，它并不直接使用搜索引擎檢索問題，從檢索的答案中選擇回答。ChatGPT是一個語言模型，其原理是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)語言模式，以便生成和理解自然語言。
盡管這些模型與人腦有相似之處，但謝菲爾德研究人員表示，也存在重要差異，這些差異阻礙了它們獲得類生物智能。
首先，真正的大腦體現(xiàn)在直接感知世界并在世界中行動的物理系統(tǒng)——人體。具身化使大腦過程變得有意義，而無形的AI則無法做到這一點，它們可以學(xué)習(xí)識別和生成數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，但缺乏與物理世界的直接聯(lián)系，因此，AI不了解它周圍的世界。
其次，人類的大腦由多個子系統(tǒng)組成，這些子系統(tǒng)以特定的架構(gòu)組成，這在從魚類到人類的所有脊椎動物中都是相似的，但在AI中則不同。
謝菲爾德團隊的研究表明，生物智能的發(fā)展是由這種特定的結(jié)構(gòu)以及它如何利用其與現(xiàn)實世界的聯(lián)系達成的，例如如何克服困難，并從中學(xué)習(xí)和改進，但根據(jù)這項研究表明，目前的人工智能并沒有過多把這種進化和發(fā)展之間的交互設(shè)計到系統(tǒng)中。
Tony Prescott教授說：“ChatGPT 和其他大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是AI領(lǐng)域令人興奮的發(fā)展，這表明學(xué)習(xí)人類語言結(jié)構(gòu)等真正艱巨的挑戰(zhàn)，然而，如果繼續(xù)使用相同的方法設(shè)計這些類型的人工智能系統(tǒng)，它們不太可能發(fā)展到完全像人腦一樣思考的程度。”
謝菲爾德大學(xué)認知機器人學(xué)教授兼謝菲爾德機器人研究所所長Tony Prescott教授指出，機器人將會是AI系統(tǒng)發(fā)展的重要載體之一：“如果AI系統(tǒng)構(gòu)建的架構(gòu)能夠以與人腦類似的方式學(xué)習(xí)和改進，利用其與現(xiàn)實世界的聯(lián)系，那么人工智能系統(tǒng)更有可能發(fā)展出類似人類的認知能力。機器人技術(shù)可以為人工智能系統(tǒng)提供這些連接——例如，通過相機和麥克風(fēng)等傳感器以及輪子和抓手等執(zhí)行器，人工智能系統(tǒng)將能夠感知周圍的世界，并像人腦一樣學(xué)習(xí)。”
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