GPT-3為什麼不是通用人工智慧AGI！ - cmswire

banq發表於2020-09-17
GPT人工智慧

GPT-3也一直在主導近期的技術新聞。GPT-3使用深度學習生成類似人的文字，並代表了OpenAI的巨大成就。不幸的是，GPT-3的能力誤導了人們，認為這是邁向通用人工智慧（AGI）道路上的重要一步。毫無疑問，事實並非如此。
麻省理工學院的萊克斯·弗裡德曼（Lex Fridman）釋出了一段錄影，即  GPT-3與人腦的對比，在其中，他比較了GPT-3系統和人腦的成本和資訊內容。 但是這僅僅意味著透過使用功能更強大的硬體擴充套件GPT-3，可能會出現真正的智慧。
GPT-3被描述為世界上功能最強大的自動完成系統。它是如此強大，以至於只需輸入幾個單詞就可以完成一個（或更多）段落。許多人類也可以這樣做，但是人類是從理解的角度來做到這一點的，而GPT-3的工作原理是將某些單詞與其他單詞相關，並且很可能跟隨其他單詞來構建與初始輸入相關的短語。GPT-3的技術也可以用於其他類似人的能力。例如，給定一個簡單應用程式的描述，它可以生成程式碼。問一個問題，它可以提供答案的特定連結。
但是，儘管GPT-3具有所有功能，但仍缺乏普通三歲兒童的許多功能。 它不瞭解所有物理物件都存在於三維空間中，並且受動作和元素物理的影響。任何玩積木的孩子都理解這些概念。另一方面，GPT-3沒有因果關係和時間流逝的概念-任何孩子都知道您必須先將積木疊好才能將其撞倒。我們也敏銳地意識到，代表事物的單詞不是事物本身。文字單詞下有一個抽象層次。（名可名非常名）
 
那麼，要使用AGI需要什麼？我們將如何使計算機瞭解時間和空間？我們人類擅長融合多種感官的資訊。一個孩子會用所有的感官去學習繞過障礙。兒童會體驗時間，透過與玩具和世界進行互動來了解時間。 
同樣，AGI至少從一開始就需要一個機器人體來學習類似的東西。這些計算機不需要駐留在機器人內部，而是可以遠端連線，因為電訊號比我們神經系統中的電訊號要快得多。但是，機器人提供了學習如何堆疊塊、移動物件，隨時間推移執行一系列動作以及從這些動作的後果中學習的能力。藉助視覺，觸控，操縱器等， AGI可以學會以基於文字的系統根本不可能的方式來理解。
征服基礎知識是AGI的關鍵。在真正理解的基礎上新增GPT-3會產生真正令人敬畏的結果。
 
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