相比之下 ， 普通AI机器 ， 只能完成物品识别、剂量确认等单个、简单的任务 ， 而不具备举一反三、推理能力 。
对于AGI ， 业内出现了严重分歧 。 一派以OpenAI为首 ， 笃信AGI是未来 ， 不惜花下血本 ， 一派如Meta ， 对AGI概念并不感冒 。
OpenAI认为 ， 强大计算能力是迈向 AGI 的必经之路 ， 也是 AI 能够学习人类所能完成的任何任务的必经之路 。
其研究表明 ， 2012至2018年6年间 ， 在最大规模的人工智能模型训练中所使用的计算量呈指数级增长 ， 其中有3.5个月的时间计算量翻了一倍 ， 比摩尔定律每18个月翻一倍的速度快得多 。
在强大计算力的加持之下 ， OpenAI模型也得以越炼越大 。 据透露 ， GPT-4的尺寸将超过GPT-3的500倍 ， 将拥有100万亿个参数 。 相比之下 ， 人类大脑有大约 80-1000 亿个神经元和大约 100 万亿个突触 ， 也就是说 ， 下一代AI大模型 ， 参数数量级将堪比人类大脑突触的水平 。
OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever在2020年表示 ， “到2021年 ， 语言模型将开始了解视觉世界 。 仅文字就可以表达关于世界的大量信息 ， 但它是不完整的 ， 因为我们也生活在视觉世界中 。 ”
这也许是下一代AI大模型最大的看点所在——其将不仅能处理语言模型 ， 大概率将更是一个能处理语言、视觉、声音等多任务的多模态AI模型 。
而这也意味着 ， AI大模型距离能够多任务处理、会思考的通用人工智能更近了一步 。
与OpenAI相反 ， Meta人工智能副总裁罗姆?佩森蒂 ， 掌管着数百名科学家和工程师的资深高管 ， 自始至终对AGI不感兴趣 。 他认为 ， 人类的智力本身就不是一个统一的问题 ， 更不会有真正的模型能靠自己不断进化智力 。 “即便是人类都不能让自己变得更聪明 。 我认为人们对 AGI 的追捧有点像是对某种议程的追捧 。 ”
反对者可以找到更多的佐证理由 。 2010年 ， DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯提出了两种接近AGI的方向：
一是通过描述和编程体系模仿人类大脑的思考体系 ， 但操作难度太大 ， 没有人能描述清楚人脑的结构；
二是以数字形式复制大脑物理网络结构 ， 但即便是还原大脑物理功能 ， 也无法解释人类思考的运转规则 。
不管是效仿大脑结构 ， 还是试图描述清楚人类智慧的原理 ， 都迈不过“因果关系推理”的鸿沟 。 迄今为止 ， 没有一个AI模型突破这一难题 。
AI大模型能带来强人工智能吗？当模型参数一次次被突破 ， 达到远超人脑突触的数量级时 ， 也许会出现突破“因果关系推理”难题的“奇点” ， 带领我们进入强人工智能时代 ， 但也许这仅仅是一个幻想 。
不过目前 ， 看起来 ， AI大模型是通往强人工智能最有可能的一条通道 。 赌一次 ， 值了 。
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