發(fā)布時間:2023-11-30 19:37:36 瀏覽量:258次
編輯:編輯部
LeCun一段近5分的視頻,引起了全網(wǎng)300+萬人的關(guān)注。
視頻中,他再次重提對開源人工智能的幾點(diǎn)看法:
- 未來將出現(xiàn)超越人類智能的人工智能
- 這些人工智能將受到我們的控制
- 它們不會成為我們的主宰,也不會對我們構(gòu)成威脅
- 它們將成為我們與數(shù)字世界互動的中介
- 因此,這些人工智能需要是開放的平臺,這樣每個人都能參與進(jìn)來,幫助它們學(xué)習(xí)和優(yōu)化。
對此,馬斯克表示,我們的數(shù)字上帝將以csv文件的形式出現(xiàn)。LeCun回應(yīng)道,如果它是開源的,無論你選擇什么格式,都會有導(dǎo)入過濾器。
COSS創(chuàng)始人Joseph Jack調(diào)侃道,我們能不能直接讓LeCun擔(dān)任AI總統(tǒng),然后就此結(jié)束今天的討論。
以下是視頻中,LeCun個人提出的觀點(diǎn)。
智能與統(tǒng)治毫無干系,開源是必然
在未來的某個時刻,也許是幾十年后,我們將擁有智能與人類相媲美的AI系統(tǒng)。
因?yàn)槿祟愒诓煌I(lǐng)域有各自的專長,這些AI系統(tǒng)不僅同樣如此,而且在人類擅長的領(lǐng)域中,甚至可能都要比人類聰明。
現(xiàn)在你可能會想,「天吶!這樣的系統(tǒng)會不會掌控世界?」
No!智能與統(tǒng)治之間并沒有必然的聯(lián)系。
就拿人類來說,人類中有一部分人有控制欲,但并非人人都有,并且,想要統(tǒng)治的并不是我們當(dāng)中最聰明的人。
其實(shí),國際政治舞臺上的各種事件都在證明這一點(diǎn)。這背后的原因可能來自自然進(jìn)化,不夠聰明的人需要依賴他人,因此也會應(yīng)影響他人,但聰明的人可以獨(dú)立生存。
第二個觀點(diǎn)是,我們習(xí)慣于比自己更聰明的人一起工作。對于我來說,我曾經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)過的一個研究實(shí)驗(yàn)室,只雇傭比我聰明的人,與聰明的人一起工作的感覺很棒。
我們與未來AI助手的關(guān)系,它會在日常生活中幫助我們。
想象一下,未來10-20年,AI助手會在日常生活中幫助我們,而且可能會比我們更聰明。但它們的存在,是為了讓我們更聰明。
我們命令它們,便會聽命于我們。并不是因?yàn)樗鼈兟斆?,就想要統(tǒng)治。
而這種統(tǒng)治欲其實(shí)源于,我們是社會性物種的本性。因此,我們需要有能力去影響他人。這也就是統(tǒng)治和服從的來源。
我們是一個有等級秩序的社會性物種,這也是進(jìn)化論賦予我們的特征,像黑猩猩、狒狒狼等社會性動物一樣。
但即便是猩猩這樣的物種,智力接近人類,卻沒有被賦予控制他人的特征。
因此,控制和智能完全沒有關(guān)系。
我們可以設(shè)計一個極其智能但不具備統(tǒng)治欲的系統(tǒng),且非常聰明,也就是說,你給它們一個目標(biāo),就能幫你實(shí)現(xiàn)。
設(shè)定目標(biāo)由我們?nèi)祟悂碜?,而這些系統(tǒng)會制定子目標(biāo)。至于如何做到這一點(diǎn)的技術(shù)問題還沒有解決,我們只是在想象未來的事情。
包括我之前談到的「目標(biāo)驅(qū)動的AI」,這只是未來。
想象一下,如果未來我們與數(shù)字世界、信息世界所有交互都是通過AI智能體來完成。
這些AI智能體將成為所有人類知識的寶庫,與一個能進(jìn)行對話和推理的「超級百科」類似,但知識比維基百科更豐富。
這將成為一個像現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)一樣的公共平臺,它必須是開放的,而不是專有的,因?yàn)檎莆赵谏贁?shù)公司的超級AI將是非常危險的。
如果少數(shù)人控制著超級AI,便可以左右每個人的觀點(diǎn)、文化等等。
所以,唯一的解決方案就是開源基礎(chǔ)架構(gòu)。這也是Meta開源Llama2的原因之一,因其是基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。
在此之前,Meta還發(fā)布了PyTorch,一個構(gòu)建AI系統(tǒng)的軟件系統(tǒng),ChatGPT就是基于PyTorch構(gòu)建的。
因此,這些系統(tǒng)必須是開源的,并且訓(xùn)練方式也必須是眾包的,以確保它們成為所有人類的知識庫。
這樣,所有人類都可以為其中做貢獻(xiàn),而不是僅僅貢獻(xiàn)給OpenAI、Meta或其他公司的專有系統(tǒng)。
它必須是開源的,無論聽起來有多危險,但這是未來的必然趨勢。
我們需要世界模型
對于超級AI的發(fā)展,LeCun一直以來都站在開源隊(duì)列中。
就在本月初,他曾號召1700+位人工智能領(lǐng)域的專家和研究人員簽署了一封聯(lián)名信,呼吁AI更加開放。
在LeCun看來,當(dāng)前自回歸模型的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類,甚至都不如阿貓阿狗。
當(dāng)被TED負(fù)責(zé)人問道,有沒有一個理論能夠證明人類大腦,而不是LLM能夠推理。
LeCun表示,LLM以每個token的固定計算量生成答案。它們沒有辦法投入更多(可能是無限的)「時間和精力」來解決難題。這非常類似于人類快速和潛意識的「系統(tǒng)1」決策過程。
真正的推理和計劃將允許系統(tǒng)搜索解決方案,使用潛在的無限時間。這種迭代推理過程更類似于人類有意識「系統(tǒng)2」。
這就是人類和許多動物在新情況下找到新問題的新解決方案的原因。
一些人工智能系統(tǒng)具有規(guī)劃能力,即玩游戲或控制機(jī)器人的系統(tǒng)。AlphaGo、AlphaZero、Libratus和Cicero等游戲AI系統(tǒng)具有規(guī)劃能力。與動物和人類相比,這些系統(tǒng)的規(guī)劃能力仍然相當(dāng)有限。
為了實(shí)現(xiàn)更通用的規(guī)劃能力,人工智能系統(tǒng)需要擁有一個「世界模型」,即一個可以預(yù)測動作序列后果的子系統(tǒng):給定時間t的世界狀態(tài),以及我可以采取的想象行動,在時間t+1時世界的合理狀態(tài)是什么。通過世界模型,系統(tǒng)可以計劃一系列行動以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
如何建立和訓(xùn)練這樣的世界模型仍然是一個懸而未決的問題。更復(fù)雜的是如何將一個復(fù)雜的目標(biāo)分解為一系列子目標(biāo)。
這將實(shí)現(xiàn)分層規(guī)劃,這是人類和許多動物可以毫不費(fèi)力地做到的,但仍然完全超出了人工智能系統(tǒng)的能力范圍。
網(wǎng)友熱議
馬庫斯看后表示,他的每一句話中非常肯定,給人留下了深刻的印象。但如果他的一些前提(再次)被證明是錯誤的怎么辦?
更多智能并不意味著更多危險。人工智能的威脅取決于編寫損失函數(shù)的人是誰。
LeCun的演講金句已被畫出。
參考資料:
https://twitter.com/ylecun/status/1728515719535489484
https://www.youtube.com/watch?v=EGDG3hgPNp8
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