在OpenAI的ChatGPT誕生一年之際，全球頂尖人工智能領(lǐng)域的科技公司領(lǐng)導(dǎo)人開始討論人工智能何時(shí)可以超越人類。但他們的意見似乎相差很遠(yuǎn)。
meta首席科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）近日在meta公司為基礎(chǔ)人工智能研究團(tuán)隊(duì)舉行的10周年媒體慶典上表示，人工智能要“進(jìn)化”到人類智能的水平之前，可能還需要經(jīng)歷很多年“貓狗水平”的人工智能。他預(yù)測，當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)距離達(dá)到某種人類的感知能力還需要幾十年的時(shí)間。
而就在上周，黃仁勛在紐約舉行的DealBook大會(huì)上預(yù)測，未來5年內(nèi)人工智能將有望在某種程度上達(dá)到與人類智能相當(dāng)?shù)乃?。黃仁勛稱，AI在許多腦力密集型任務(wù)上可以擊敗人類。
在LeCun看來，英偉達(dá)之所以對具備超級智能的人工智能保持激進(jìn)，是因?yàn)樵摴臼芤嬗谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展。“這是一場人工智能戰(zhàn)爭，而英偉達(dá)正在提供’武器’。”LeCun表示。
英偉達(dá)一直是生成式AI的最大受益者，其昂貴的GPU成為用于訓(xùn)練大規(guī)模語言模型的標(biāo)準(zhǔn)工具。meta通過16000個(gè)英偉達(dá)的A100 GPU來訓(xùn)練其AI大型語言模型Llama。
OpenAI等公司的目標(biāo)以安全的方式構(gòu)建通用人工智能（AGI），AGI的實(shí)現(xiàn)意味著人工智能可以達(dá)到人類智能的同等水平。而在這一過程中，GPU不可或缺。“如果你認(rèn)為AGI已經(jīng)流行，你就必須購買更多的GPU。”LeCun在談到技術(shù)人員試圖開發(fā)AGI時(shí)說道。
黃仁勛表示，大模型的發(fā)展速度雖然很快，但這并不等同于AGI，雖然它們很相關(guān)。他說道：“科技行業(yè)距離通用人工智能還有數(shù)年時(shí)間的原因之一是，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)目前擅長識別和感知等任務(wù)，但它還無法執(zhí)行多步推理，這對公司和研究人員來說是首要任務(wù)，每個(gè)人都在為此努力，技術(shù)的發(fā)展很快。”
OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家蘇茨克維爾（Ilya Sutskever）此前也表示，AGI可以幫助人類做很多令人感到不可思議的事情，比如自動(dòng)化醫(yī)療保健，成本可以便宜一千倍，效果可以提升一千倍。“超級人工智能”會(huì)更深入地看待事物，會(huì)看到人類看不到的東西，但人類并不確定這到底意味著什么。
11月30日，微軟總裁布拉德?史密斯（Brad Smith）也表示，具有超級智能水平的人工智能（AI）不太可能在一兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)，這需要耗時(shí)數(shù)年甚至數(shù)十年。史密斯還否認(rèn)了OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼被罷免和超級智能有關(guān)的說法。
而在LeCun看來，科技行業(yè)目前僅關(guān)注用語言模型和文本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI，這并不足以創(chuàng)建人們幾十年來夢想的先進(jìn)“類人人工智能”系統(tǒng)。
“文本是一種非常貧乏的信息來源。”LeCun解釋道，“人類可能需要2萬年時(shí)間才能閱讀用于訓(xùn)練現(xiàn)代語言模型的大量文本。這相當(dāng)于用2萬年的閱讀材料來訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)，而他們?nèi)匀徊幻靼追浅：唵蔚牡览?，例如，如果A與B相同，那么B就與A相同。”LeCun用這一例子來說明，世界上有很多非?；镜氖虑?，人工智能無法通過訓(xùn)練來理解。
因此，LeCun一直在帶領(lǐng)meta研究如何定制用于創(chuàng)建ChatGPT等應(yīng)用程序的Transformer模型，以處理各種數(shù)據(jù)，包括音頻、圖像和視頻信息。他們認(rèn)為，人工智能系統(tǒng)越能發(fā)現(xiàn)這些不同類型的數(shù)據(jù)之間可能存在的數(shù)十億個(gè)隱藏的關(guān)聯(lián)，它們就越有可能實(shí)現(xiàn)人類智能，這種系統(tǒng)也被稱為“多模式人工智能”，代表了人工智能的下一個(gè)前沿領(lǐng)域。
在被問到開發(fā)這種多模式的復(fù)雜人工智能系統(tǒng)是否意味著未來需要更多的人工智能硬件，例如GPU？LeCun表示，GPU技術(shù)仍然是人工智能的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但未來的計(jì)算機(jī)芯片可能不叫GPU。“你將有望看到新出現(xiàn)的芯片，它們不是GPU，它們只是神經(jīng)深度學(xué)習(xí)的加速器。”他說道。
目前，英偉達(dá)、微軟、谷歌、IBM和AWS等科技巨頭都在加大量子計(jì)算領(lǐng)域的資源投入，希望推動(dòng)藥物發(fā)現(xiàn)等數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域的進(jìn)步。最新的進(jìn)展來自AWS，AWS高級副總裁Peter DeSantis在上周的reInvent大會(huì)上發(fā)布了一款全新的超導(dǎo)量子芯片，量子糾錯(cuò)的效率是標(biāo)準(zhǔn)糾錯(cuò)方法的6倍，這意味著商用級的量子計(jì)算機(jī)可能會(huì)在更早的時(shí)間面世。
但meta并沒有加入量子計(jì)算的研發(fā)大軍，LeCun對量子計(jì)算存在懷疑。他認(rèn)為，目前用量子計(jì)算可以解決的問題數(shù)量，用經(jīng)典計(jì)算機(jī)可以更有效地解決。“量子計(jì)算是一個(gè)令人著迷的科學(xué)話題，但目前還不清楚實(shí)際制造真正有用的量子計(jì)算機(jī)的可能性。”LeCun表示。
