GPT-4遇曬衣難題，人類助攻破解，AI常識何時來？

探討人工智能發展中具身化和情感因素的關鍵作用。分析這兩個元素對於實現真正智能的重要性,以及它們在AI研究中的潜在影響。具身化和情感因素在人工智能的發展中扮演著至關重要的角色。這兩個元素對於實現真正的智能至關重要,並可能對AI研究產生深遠的影響。具身化指的是將智能系統與物理世界聯繫起來的過程。它強調了身體和環境在認知過程中的重要性。通過具身化,AI系統可以更好地理解和互動with周圍的世界,從而獲得更豐富、更有意義的經驗。這種方法可以幫助AI系統發展出更接近人類的智能,因為它模仿了人類通過身體和感官與世界互動的方式。情感因素則涉及AI系統理解、表達和回應情緒的能力。情感智能對於人類的社交互動和決策過程至關重要,因此將其納入AI系統中可以大大提高它們與人類互動的能力。具有情感智能的AI系統可以更好地理解人類的需求和動機,從而提供更個性化和適當的回應。這兩個元素對於實現真正的智能非常重要,原因如下: 1. 更自然的互動: 具身化和情感智能使AI系統能夠以更自然、更人性化的方式與人類互動。 2. 更好的環境適應: 通過具身化,AI系統可以更好地適應和應對複雜的現實世界環境。 3. 增強學習能力: 具身化和情感因素可以幫助AI系統獲得更豐富的學習經驗,從而提高其學習和適應能力。 4. 提高決策質量: 情感智能可以幫助AI系統做出更全面、更平衡的決策,考慮到情感和社交因素。 5. 增強創造力: 具身化和情感因素可能有助於AI系統發展出更高層次的創造力和問題解決能力。在AI研究中,這兩個元素可能產生以下潜在影響: 1. 研究方向的轉變: 更多研究可能會集中在開發具有具身化和情感智能的AI系統上。 2. 跨學科合作: 這可能促進AI研究與認知科學、心理學和神經科學等領域的更緊密合作。 3. 新的評估標準: 可能需要開發新的方法來評估AI系統的具身化和情感智能水平。 4. 倫理考量: 隨著AI系統變得更像人類,可能會出現新的倫理問題和挑戰。 5. 應用領域擴展: 具有具身化和情感智能的AI系統可能在教育、醫療保健和社交機器人等領域找到新的應用。總之,具身化和情感因素在人工智能發展中扮演著關鍵角色,它們對於實現真正的智能至關重要,並可能對AI研究產生深遠的影響。隨著這些領域的進一步發展,我們可能會看到更加智能、更加人性化的AI系統出現。

在 QuantaMagazine 的這期播客中,主持人採訪了華盛頓大學計算機教授 Yejin Choi。兩人探討了一些有趣的話題,比如 AI 是否必須獲得具身和情感,才能發展出像人類一樣的常識。

目前 GPT-4 已經表現出了一些令人印象深刻的"人性意識"。在這期播客中,Yejin Choi 和主持人 Steven Strogatz 討論了聊天機器人以及構建它們的大語言模型(LLM)的功能和局限性。他們探討了 AI 是否有可能真正理解世界以及它們回答的問題。

早在 20 世紀 60 年代,計算機科學家就夢想著受大腦啟發的計算機能表現出類人智能。隨著互聯網興起、大量文本數據集出現以及計算能力顯著進步,我們似乎已經到達了一個重要時刻。如今的 LLM 看起來已經擁有了接近人類智能的東西。

普林斯頓大學的 Sanjeev Arora 和谷歌 DeepMind 的研究科學家 Anirudh Goyal 提出的理論表明,今天最大的 LLM 並不是隨機鸚鵡。隨著模型變得越來越大,在更多數據上訓練,它們的語言能力提高了,並以一種暗示理解的方式組合技能,發展出了新的能力。

Choi 解釋說,LLM 所做的就是閱讀大量文本並學會預測下一個單詞,但規模非常大。它不一定對訓練數據進行"逐字反省",而是能進行一定程度的泛化。如果文本在互聯網數據上重複得足夠頻繁,它的確就會逐字記住。

訓練 LLM 的過程可以歸結為構建一個非常大的神經網絡,其中有一層又一層的神經元堆積起來,然後按順序輸入互聯網數據。學習過程的目標就是根據前面單詞的順序來預測下一個單詞。

這種訓練方法雖然簡單,卻可以產生強大的成果,讓 LLM 在文本中回答各種問題。但訓練 LLM 的過程和人類了解世界的方式是截然不同的。人類是通過課程和好奇心來學習的,會對世界做出假設。

Choi 認為,LLM 是一種"思想情感湯"。它模仿了人類的情感和意圖,因為人們在寫作中確實投入了情感和意圖。但歸根結底,它並不真正具有人類所擁有的那種真實情感。

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