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|什么是強大的人工智能，為什么它還沒有被創造出來

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強人工智能現在還不存在 ， 但在概念層面上 ， 它意味著它能夠自我學習 ， 為自己確定目標并選擇實現這些目標的手段 。 這意味著一個強大的人工智能應該在認知能力方面處于一個人的水平 ， 并考慮到技術和計算能力 ， 甚至超越人類 。 目前的人工智能基本上解決了各種不同的具體問題 。 您的手機中有一個“智能”搜索 ， 從手機的圖片中可以找到一個類似于您在朋友智能手機屏幕上看到的袋子的物體 。 或者你有一個語音助手 。 這也是弱AI的一個例子 。

創建強大的AI的難度有多大？許多人說他們正在構建強大的人工智能 ， 但基本問題仍未解決 。 大多數AI模型都基于神經網絡 ， 神經網絡有一整套問題 。 例如 ， 所謂的“災難性遺忘” 。 人工智能忘記了他們學習的例子 ， 不能給出完全相同的結果 。 還有一個泛化能力差的問題——在一個圖片數據集上訓練的神經網絡不能很好地適應在不同條件下拍攝的另一個圖片數據集 。



想象一下 ， 您有兩個功能需要優化 。 例如 ， 您希望對象分類良好 ， 并且它們在圖片中定位良好 。 如何訓練這樣的模型？在兩種邪惡之間做出選擇 ， 你會選擇：“我希望它們的平均數量能給出一個最小的錯誤 。 但是沒有完美的平衡 ， 你必須選擇 ， 而一個人卻在做 。 此外 ， 現有的架構和解決方案方法不允許我們教人工智能設定新的目標 ， 實現它們并評估結果的質量 。 到目前為止 ， 我們實際能做的是最弱的人工智能 ， 它將模仿人類 ， 甚至可能做得更好 ， 比如下棋 。

另一點是對高性能計算資源的有限訪問 ， 量子計算機的缺乏以及對超級計算機操作原理的限制 。 要知道 ， 訓練一個可以在星際爭霸中擊敗一個人的成熟模型的成本約為3000萬美元 ， 據您了解 ， 普通研究人員無法訪問此類模型的訓練 ， 并且在大型語言模型的情況下 ， 甚至可以從開源運行經過訓練的模型 。



這些是云計算的資源 ， 不僅是硬件 ， 還需要構建集群 ， 額外的軟件可以讓您并行計算 ， 使其高效 。 據我所知 ， 我們國家現在想要布局的最新模型 ， 擁有超過100萬億個參數 ， 對于9萬張視頻卡訓練神經網絡來說是一個天文數字 ， 并且編寫了單獨的軟件只是為了建立整個集群綜合體 。 這需要巨大的資源投資 ， 需要能夠生產適應神經網絡訓練的處理器 ， 并擁有更多的技能將所有這些連接到由現代模型集成的單個軟件中 。


訓練最簡單的神經網絡大約需要多少GB的數據？通常 ， 數據不是以千兆字節為單位 ， 而是以相同圖像或樣本的數量進行訓練 。 例如 ， 要識別手寫的十位數字 ， 您需要的數據非常少 。 總共可以在1000張圖像中識別10個手寫數字 。 在大多數情況下 ， 這意味著為了使神經網絡正常工作 ， 您需要有一個平衡的數據樣本 ， 并且它們的變量越多越好 。 例如 ， 我們希望神經網絡通過嘴唇來確定我說什么以及如何說 。 然后 ， 我們需要大量具有照明條件的數據 。 如果我戴著眼鏡 ， 會發生什么？如果神經網絡從未見過我戴眼鏡 ， 它就無法識別我傳遞的情緒 ， 它無法獲取這些信息 ， 我們不能保證它會正常工作 。 【|什么是強大的人工智能，為什么它還沒有被創造出來】

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