谷歌DeepMind首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯近日在接受媒體采訪(fǎng)時(shí)指出,盡管真正的通用人工智能(AGI)正在加速發(fā)展,但要實(shí)現(xiàn)完全成熟仍面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn)。他強(qiáng)調(diào),當(dāng)前技術(shù)距離人類(lèi)水平的智能系統(tǒng)仍有顯著差距。
AGI被定義為具備人類(lèi)般推理能力、無(wú)需專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練即可解決新問(wèn)題的機(jī)器智能。哈薩比斯明確表示,現(xiàn)有系統(tǒng)尚未達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn),并具體指出三大核心缺陷:持續(xù)學(xué)習(xí)能力薄弱、長(zhǎng)期規(guī)劃能力缺失以及能力表現(xiàn)不穩(wěn)定。
關(guān)于持續(xù)學(xué)習(xí)問(wèn)題,他解釋稱(chēng)現(xiàn)有模型在部署前完成訓(xùn)練后便進(jìn)入靜態(tài)狀態(tài),無(wú)法像人類(lèi)一樣在運(yùn)行過(guò)程中動(dòng)態(tài)吸收新信息、適應(yīng)環(huán)境變化并優(yōu)化行為模式。"理想中的系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備終身學(xué)習(xí)能力,通過(guò)實(shí)踐不斷進(jìn)化。"
在規(guī)劃能力方面,哈薩比斯指出當(dāng)前技術(shù)僅能處理短期任務(wù),而人類(lèi)具有的跨年度戰(zhàn)略規(guī)劃能力仍是技術(shù)空白。"這需要系統(tǒng)建立對(duì)時(shí)間維度和因果關(guān)系的深層理解,目前的技術(shù)架構(gòu)尚未突破這個(gè)瓶頸。"
能力斷層現(xiàn)象是第三個(gè)突出問(wèn)題。他以數(shù)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔f(shuō)明:某些系統(tǒng)能攻克國(guó)際奧數(shù)競(jìng)賽難題,卻在基礎(chǔ)運(yùn)算中出錯(cuò)。"真正的通用智能應(yīng)當(dāng)像人類(lèi)專(zhuān)家那樣,在保持專(zhuān)業(yè)高度的同時(shí)確保基礎(chǔ)能力的可靠性,這種全面性是當(dāng)前系統(tǒng)最缺乏的特質(zhì)。"
這位諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主(2024年因蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究獲獎(jiǎng))曾于2023年預(yù)測(cè),AGI有望在五到十年內(nèi)成為現(xiàn)實(shí)。作為谷歌Gemini項(xiàng)目的核心研發(fā)者,他領(lǐng)導(dǎo)的DeepMind團(tuán)隊(duì)自2010年成立以來(lái)持續(xù)推動(dòng)人工智能邊界,該機(jī)構(gòu)2014年被谷歌收購(gòu)后更成為前沿技術(shù)研究的重鎮(zhèn)。











