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DeepTech深科技|为何除了马斯克，没人愿意猜通用人工智能何时出现？( 四 )


例如 ， 哈萨比斯和莱格见面时 ， 他正在研究处理记忆的海马体 。 哈萨比斯认为 ， 人脑的通用智能部分来自于海马体与皮质之间的交互作用 。 这个想法造就了 DeepMind 的雅达利游戏人工智能机器 ， 它使用了海马体启发式算法 ， 称为 DNC（差分神经计算机） ， 该算法将神经网络与专用内存组件结合在一起 。
像 DNC 之类的人造大脑组件有时被称为认知架构 。 它们也在其他 DeepMind 的人工智能中发挥作用 ， 例如 AlphaGo 和 AlphaZero ， 它们将两个独立的专用神经网络与搜索树（一种较老的算法形式）结合在一起 ， 有点像决策流程图 。 像 GPT-3 这样的语言模型将神经网络与更专业的神经网络（变压器）结合在一起 ， 后者能处理诸如文本之类的数据序列 。
最终 ， 所有可以建立通用人工智能的方法都归结为两个广泛的思想流派 。 一种是 ， 如果算法正确 ， 你可以随意选择喜欢的认知架构来开发它们 。 像 OpenAI 这样的实验室似乎支持这种方法 ， 它们建立了越来越大的机器学习模型 ， 这些模型可以通过简单粗暴的手段实现通用人工智能 。
另一个流派认为 ， 对深度学习的关注在拖后腿 。 如果通用人工智能的关键是弄清楚人造大脑的各个组件应该如何协同工作 ， 那么过多地关注组件本身（即深度学习算法）就等于见树不见林 。 正确构建认知架构 ， 会让研究人员几乎可以在之后再考虑插入算法 。 这是戈策尔所喜欢的方法 ， 他的 OpenCog 项目试图构建一个开放源代码平台 ， 将不同部分整合到通用人工智能整体中 。 DeepMind 为了 AlphaGo 结合神经网络和搜索树时 ， 也探索了这一方法 。
“我个人的感觉介于两者之间 。 ” 莱格说 ， “我怀疑只有非常少量的精心设计的算法才可以组合在一起 ， 使 AGI 真正强大 。 ”
戈策尔并不同意 。 他说：“谷歌和 DeepMind 对通用人工智能的深入思考给我留下了深刻的印象（两家公司现在都归 Alphabet 所有） ， 如果有任何一家大公司会创造出通用人工智能 ， 那肯定就是他们 。 ”
但是也不要抱太大希望 。 由于几十年来低估了这一挑战 ， 除了马斯克之外 ， 几乎没有其他人愿意猜测通用人工智能何时会出现 。 即使戈策尔也不会冒险为他的目标设定一个特定的时间 ， 他只是会说快了 。 毫无疑问 ， 快速发展的深度学习（尤其是 GPT-3）因为模仿了某些人类的能力而提高了大家的期望 。 但是模仿不是智能 。 AGI 未来的发展道路上仍然有很大的障碍 ， 研究人员仍然没有深入了解它们 ， 更不用说解决这些问题了 。
“但是 ， 如果我们继续快速前进 ， 谁知道未来会发生什么呢？” 莱格认为 ， 在未来几十年内 ， 可能会出现一些非常强大的系统 。
为什么 AGI 备受争议？
没人知道如何开发 AGI 的部分原因是 ， 几乎没有人对它的定义能达成一致 。 不同的方法反映了研究人员的不同目标 ， 有些人希望能研发出多功能工具 ， 有些人则希望能制造出一个超人 。 在让人工智能更通用的方向上 ， 我们迈出了一小步 ， 但一个能够解决不同问题的通用工具 ， 和一个能够解决人类无法解决的问题的工具之间存在着巨大的鸿沟 。 “人工智能领域取得了巨大进步 ， 但这并不意味着 AGI 领域也有进步 ， ” 吴恩达表示 。
由于所有人都没有证据表明 AGI 是否可以实现 ， 这就变成了一个信仰问题 。 托格里乌斯说:“这些争论毫无意义 。 ”
戈策尔不觉得争议是什么大问题 。 “两边都有极端的人 ， ” 他说 ， “但也有很多温和派 ， 而温和派往往不会喋喋不休 。 ”
戈策尔把像吴恩达这样的 AGI 怀疑论者放在一端 ， 把他自己放在另一端 。 从他在 Webmind 开始工作时 ， 就以 AGI 边缘组织的名义向媒体示好 。 2014 年至 2018 年 ， 他还担任了香港汉森机器人技术公司的首席科学家 。 2016 年 ， 这家公司推出了会说话的人形机器人索菲亚 。 比起前沿研究 ， 索菲亚更像是主题公园的人体模特 ， 它为戈策尔赢得了世界各地的新闻头条 。 但就连他自己也承认 ， 索菲亚只是一个 “展示类机器人” ， 而不是人工智能 。 戈策尔独特的作秀风格让许多认真的人工智能研究人员与他保持距离 。


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