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从Google Gemini到OpenAI Q*：生成式AI研究领域全面综述( 四 )

Google Gemin


文章插图
在蓬勃发展的AI领域中，备受期待的Q项目被视为潜在突破的灯塔，预示着可能重新定义AI能力格局的进步（见图5） 。
A. 增强的通用智能
Q在通用智能领域的发展代表了从专业化到整体化AI的范式转变，表明了模型认知能力类似于人类智能的扩展 。这种高级形式的通用智能涉及整合多种神经网络架构和机器学习技术，使AI能够无缝地处理和综合多方面的信息 。通用适配器方法，模仿像T0这样的模型 ， 可能赋予Q快速吸收来自各个领域知识的能力 。这种方法允许Q*学习适应性模块插件，增强其处理新数据类型的能力，同时保留现有技能，从而形成一个将狭窄专业化结合成为全面、适应性和多功能推理系统的AI模型 。
B. 高级自学与探索
在高级人工智能（AI）开发领域，Q*预计将代表自学习和探索能力的显著进化 。有人猜测它将使用复杂的策略神经网络（NNs） ， 类似于AlphaGo中的那些，但对于处理语言和推理任务的复杂性进行了实质性的增强 。预计这些网络将采用高级的强化学习技术，如近端策略优化（PPO） ， 这稳定了策略更新并提高了样本效率，这是自主学习中的一个关键因素 。将这些NNs与尖端搜索算法结合，可能包括思维树或思维图的新型迭代版本，被预测为使Q能够自主导航和吸收复杂信息 。这种方法可能会利用图神经网络来增强元学习能力，使Q能够迅速适应新任务和环境 ， 同时保留先前获得的知识 。
C. 卓越的人类水平理解
有人猜测，Q实现卓越的人类水平理解的愿望可能依赖于多个神经网络的高级集成，其中包括价值神经网络（VNN），与AlphaGo等系统中的评估组件相似 。这个网络将不仅仅限于评估语言和推理过程中的准确性和相关性，还会深入探讨人类沟通的微妙之处 。该模型的深度理解能力可以通过先进的自然语言处理算法和技术来增强，比如在DeBERTa等Transformer架构中找到的那些 。这些算法将使Q能够解释不仅仅是文本，还包括意图、情感和潜在含义等微妙的社交情感方面 。通过结合情感分析和自然语言推理，Q*可以浏览各种社交情感洞察，包括共情、讽刺和态度 。
D. 高级常识推理
有人预测 ， Q在高级常识推理方面的发展将整合复杂的逻辑和决策算法，可能结合了符号AI和概率推理的元素 。这种整合旨在赋予Q对日常逻辑的直观理解，以及与人类常识类似的理解，从而弥合人工智能和自然智能之间的重要差距 。Q推理能力的增强可能涉及到图结构化的世界知识 ， 包括物理和社交引擎，类似于CogSKR模型中的引擎 。这种以物理现实为基础的方法预计能够捕捉并解释当代人工智能系统经常缺乏的日常逻辑 。通过利用大规模知识库和语义网络，Q可以有效地应对复杂的社交和实际场景 ， 使其推理和决策更贴近人类的经验和期望 。
E. 广泛的现实世界知识整合
有人猜测 ， Q整合广泛的现实世界知识的方法可能涉及使用先进的形式验证系统，这将为验证其逻辑和事实推理提供坚实的基础 。当与复杂的神经网络架构和动态学习算法相结合时，这种方法将使Q能够深入参与现实世界的复杂性，超越传统人工智能的限制 。此外，Q*可能会使用数学定理证明技术进行验证，确保其推理和输出不仅准确，而且在伦理上有基础 。在这个过程中加入伦理分类器进一步增强了其能力，以提供可靠和负责任的对现实世界情景的理解和互动 。
结论
这份综述调查着手探索了生成式AI研究中的变革性趋势，特别关注了像Q*这样的推测性进展以及向人工通用智能（AGI）的进步步伐 。
论文的分析突出了一个关键的范式转变，由混合专家模型（MoE）、多模态学习和对AGI的追求等创新所驱动 。这些进步预示了一个未来，AI系统在推理、上下文理解和创造性问题解决方面的能力可能显著提升 。
尽管有这些进步，仍然存在一些未解决的问题和研究空白 。
这些包括确保先进AI系统与人类价值观和社会规范的伦理一致性，这一挑战因它们日益增长的自主性而变得更为复杂 。
在多样化环境中AGI系统的安全性和健壮性也仍是一个重大研究空白 。应对这些挑战需要多学科方法 ， 融合伦理、社会和哲学视角 。
这项调研强调了AI未来跨学科研究的关键领域，强调伦理、社会和技术视角的整合 。这种方法将促进协作研究，弥合技术进步与社会需求之间的差距，确保AI发展与人类价值观和全球福祉保持一致 。


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