在对话中,蔡崇信表示,对于像他这样的“门外汉”而言,理解 AI 的一个直观方式便是观察当前它如何聚焦于大语言模型。“对于 AI 的门外汉来说,理解 AI 的复杂性就像‘培养一个孩子’。想象一下,你将孩子一步步送入小初高直至大学,最终有可能获得博士学位,甚至多个领域博士学位,这正是大语言模型竞赛的实质。”
蔡崇信认为,人们竞相展示各自的大语言模型时,就相当于在说“我有一个孩子,他拥有三个博士学位,精通生物学、数学、心理学等多个领域。”若从教育孩子的角度来理解 AI 和机器智能的训练,便能意识到培养优秀人才需要漫长的过程。孩子从小学到大学毕业通常需 16 年甚至更久,后续还可能继续攻读硕士、博士学位。
“然而我们仅用三四年的时间,就让大语言模型在知识和某些数学计算方面达到了与人类相当的水平,甚至在某些方面达到了博士生的水平,这正是令人惊叹的地方。这样快的进步速度令人既感到害怕又不可思议。”
蔡崇信谈到 AGI 时表示,自己坚信 AGI 的愿景,并相信 AI 会持续提升。当前很多人都在谈论 AGI—— 达到通用智能的“理想状态”,未来某天我们必将拥有具备 AGI 特性的机器。
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