DeepMind创始人讲解AGI发展

想象一个机器可以像我们一样思考、学习和理解的世界。谷歌DeepMind的关键人物肖恩·莱格(ShaneLegg)揭示了创建此类智能机器(称为通用人工智能(AGI))的历程。AGI不仅仅是一台复杂的计算机;它也是一台复杂的计算机。它是关于打造一台能够像我们一样甚至比我们更好地处理任何智力任务的机器。

了解我们距离实现通用人工智能有多远并不容易。智力是一个广泛的概念，不仅仅是一个简单的衡量标准，例如跳高运动员可以跨越的高度。这不仅仅是快速解决谜题;它涉及掌握故事、从发生在我们身上的事情中学习以及理解世界。为了真正衡量机器的智能，我们需要一系列反映人类认知全部范围的认知基准，而不仅仅是我们现在经常使用的狭隘测试。

以情景记忆为例。这是我们记住过去的事件并从中学习的能力，这是智力的关键部分。然而，我们当前的人工智能却在努力解决这个问题。他们发现很难像我们一样记住和使用特定的经历。这就是样本效率的想法发挥作用的地方。这是从很小的事情中学到很多东西——就像一个孩子在接触过热炉之后就学会了远离热炉一样。我们的机器需要在这方面做得更好。

另一个障碍是理解流视频。我们可以观看视频并了解故事、情感和微妙的细节。但当前的人工智能系统往往无法做到这一点。他们努力以我们能做到的无缝方式将叙事线索整合在一起。

通用人工智能

像GPT-3这样的大型语言模型(LLM)因其生成看起来像是人类编写的文本的能力而引起了轰动。但它们也有其局限性。他们并不真正理解自己在写什么。为了克服这些限制，我们可能需要重新思考如何构建。这可能意味着创建能够创造性地搜索信息的系统，而不仅仅是重复输入的信息。

在我们前进的过程中，深入理解、考虑道德并确保强有力的推理至关重要。我们必须确保人工智能系统符合人类价值观。这不仅仅是为了避免错误;更是为了避免错误。这是为了引导人工智能做出对每个人都有利且公平的选择。

可解释性也很关键。如果我们无法理解人工智能如何做出决策，我们如何信任它?我们需要监督这些系统，使用红队来测试它们，并为它们的运行方式制定规则。这些都是我们必须对这些智能系统采取的重要安全步骤。

深脑人工智能

DeepMind在推动人工智能发展方面发挥了重要作用，但能力越大，责任也越大。AGI对我们的经济和社会可能产生巨大的影响。它可以改变行业、我们的经济运作方式以及我们的日常生活。但我们必须小心处理。

展望未来，人工智能将不仅仅局限于处理文本。多模态——结合文本、图像、声音和其他类型的数据——是下一个重大事件。这将为新的人工智能用途打开大门，从更容易交谈的虚拟助手，到更像我们一样看待世界的机器。

当您探索不断变化的人工智能领域时，请记住，进步不仅仅是制造更智能的机器。它是关于建立让我们的生活更美好并坚持我们的价值观的系统。在DeepMind的ShaneLegg和他的团队处于最前沿的情况下，人工智能的未来将既令人兴奋又复杂，通用人工智能可能指日可待。您还可以在Apple上收听播客。