GPT-4遇晒衣难题,人类帮忙解决,AI常识何时到来?

探讨人工智能发展中具身化和情感因素的关键作用。分析这两个元素对于实现真正智能的重要性,以及它们在AI研究中的潜在影响。 具身化和情感因素在人工智能的发展中扮演着至关重要的角色。这两个元素对于实现真正的智能至关重要,并且在AI研究中具有深远的影响。 具身化: 1. 具身化强调智能与物理环境的交互。它认为认知过程不仅仅发生在大脑中,还涉及整个身体与环境的互动。 2. 对AI来说,具身化意味着将智能系统嵌入到真实世界中,使其能够感知和操作环境。 3. 这种方法可以帮助AI系统更好地理解和适应复杂的现实世界情况。 4. 具身化AI可能在机器人技术、自动驾驶汽车和智能家居等领域产生重大突破。 情感因素: 1. 情感在人类认知和决策中起着关键作用。将情感因素纳入AI系统可以使其更接近人类智能。 2. 情感AI可以更好地理解和回应人类的情感状态,从而改善人机交互。 3. 在医疗保健、教育和客户服务等领域,具有情感智能的AI系统可能特别有价值。 4. 然而,在AI中实现真正的情感理解和表达仍然是一个重大挑战。 这两个元素的重要性: 1. 具身化和情感因素可以帮助AI系统更好地模拟人类智能,从而实现更自然、更有效的人机交互。 2. 它们可以使AI系统更好地适应和应对复杂的现实世界情况。 3. 这些元素有助于开发更全面、更灵活的AI系统,能够处理各种任务和情境。 在AI研究中的潜在影响: 1. 具身化和情感AI的研究可能会推动新的算法和架构的发展。 2. 这些研究可能会促进跨学科合作,结合认知科学、心理学和机器人学等领域的知识。 3. 它们可能会引发关于AI伦理和社会影响的新讨论,特别是在情感AI方面。 4. 这些研究可能会导致AI应用的新领域和用途的开发。 总之,具身化和情感因素在AI发展中扮演着关键角色。它们不仅对实现真正的智能至关重要,还可能彻底改变我们对AI的理解和应用方式。随着研究的深入,这些元素可能会推动AI技术向更加人性化和适应性强的方向发展。

在QuantaMagazine的这期播客中,主持人采访了华盛顿大学计算机教授Yejin Choi。两人探讨了一些有趣的话题,比如AI是否必须获得具身和情感,才能发展出像人类一样的常识。

目前GPT-4已经表现出了一些令人印象深刻的"人性意识"。在这期播客中,Yejin Choi和主持人Steven Strogatz讨论了聊天机器人以及构建它们的大语言模型(LLM)的功能和局限性。他们探讨了AI是否有可能真正理解世界以及它们回答的问题。

早在20世纪60年代,计算机科学家就梦想着受大脑启发的计算机能表现出类人智能。随着互联网兴起、大量文本数据集出现以及计算能力显著进步,我们似乎已经到达了一个重要时刻。如今的LLM看起来已经拥有了接近人类智能的东西。

普林斯顿大学的Sanjeev Arora和谷歌DeepMind的研究科学家Anirudh Goyal提出的理论表明,今天最大的LLM并不是随机鹦鹉。随着模型变得越来越大,在更多数据上训练,它们的语言能力提高了,并以一种暗示理解的方式组合技能,发展出了新的能力。

Choi解释说,LLM所做的就是阅读大量文本并学会预测下一个单词,但规模非常大。它不一定对训练数据进行"逐字反省",而是能进行一定程度的泛化。如果文本在互联网数据上重复得足够频繁,它的确就会逐字记住。

训练LLM的过程可以归结为构建一个非常大的神经网络,其中有一层又一层的神经元堆积起来,然后按顺序输入互联网数据。学习过程的目标就是根据前面单词的顺序来预测下一个单词。

这种训练方法虽然简单,却可以产生强大的成果,让LLM在文本中回答各种问题。但训练LLM的过程和人类了解世界的方式是截然不同的。人类是通过课程和好奇心来学习的,会对世界做出假设。

Choi认为,LLM是一种"思想情感汤"。它模仿了人类的情感和意图,因为人们在写作中确实投入了情感和意图。但归根结底,它并不真正具有人类所拥有的那种真实情感。

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