Meta对人工通用智能的雄心勃勃计划
观点元CEO对人工智能通用技术抱有雄心勃勃的目标，这项技术既令人激动又令人恐惧，然而仍然大部分未经测试
Mark Zuckerberg的人工智能赌注是一个遥不可及的梦想
🌟 Meta的首席执行官Mark Zuckerberg是全球最大人工智能研究努力之一的负责人，他想要开展更大规模的工作。这是一个相当遥远的想法。上周四，他表示，Meta将升级其工作，不仅要解决人工智能，还要解决所谓的人工通用智能（AGI）。🚀
人工智能和人工通用智能已经是非常模糊的术语，但简而言之，以“通用智能”系统为目标，Zuckerberg希望创建更智能的计算系统，至少能够达到人类的认知能力，如学习、推理、规划、创造和记忆信息。
Meta对超级智能的追求
对于一个渴望塑造计算机未来、吸引最优秀的研究人才并让不安分的股东满意的科技巨头来说，这是一个明智的目标。但对于你和我来说，这不太可能意味着一个超智能机器人将很快通过你的智能眼镜给出建议。😅
这是因为现在的人工智能虽然让计算机科学家和大众兴奋不已，但实际上尚未带来革命。它仍然很难区分事实和幻想。即便如此，它仍然遥不可及，主要存在于研究和推测领域。但这是Zuckerberg的愿景。
Zuckerberg在Meta的Threads社交网络上发文说：“清楚地看到，下一代服务需要建立完全通用智能。”他表示：“建立最佳人工智能助手——为创作者、商家等提供的人工智能——在从推理、规划、编码到记忆和其他认知能力的各个领域都需要取得进展。”
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他对此非常认真，还表示到年底，Meta将拥有35万台顶级的Nvidia GPU——顶级人工智能处理器，每台造价约为3万美元。加上其他GPU，这将带来相当于60万台H100的计算能力，Zuckerberg用这个大胡萝卜引诱人工智能研究人员。😲
为推动结合计算机生成的虚拟世界和现实世界的元宇宙的发展，他提到Meta的Ray-Ban智能眼镜等可穿戴设备可能是一个理想的接口，让人工智能看到你所看到的并帮助你导航现实。
现今的人工智能最佳代表是OpenAI的GPT、Google的Gemini、Anthropic的Claude和Facebook的Llama等大型语言模型（LLM），它们可以在互联网上的大量文本中，如论坛帖子、书籍和新闻文章中找出词语之间的关系。结果就是产生了一种生成式人工智能，可以回答许多问题，使你的求职申请答案听上去更正式等等。但虽然LLM的回答听上去很有道理，但这些人工智能系统并不真正知道任何东西。
人工通用智能到底是什么？
与此相比，人工通用智能更像是你的大脑，一般来说。随着计算能力的稳步提升，有可能在实现人工通用智能后进一步发展到超人类智能。
在接受《The ENBLE》采访时，Zuckerberg没有给出快速定义AGI的答案。他说：“你可以争论通用智能是否类似于人类级别的智能，或者是人类加强版，或者是一种遥远未来的超级智能。”“但对我来说，重要的是其广度，即智能具有各种不同的能力，你必须能够推理并具有直觉。”
OpenAI和Google的DeepMind是追求人工通用智能的企业之一。Zuckerberg希望Meta能成为交付这一理念的公司。
为实现这一目标，他将公司的两个人工智能研究团队合并，即老派的FAIR项目和构建Llama的新型生成式人工智能团队。
我们离实现人工通用智能有多近？
对于今天的大型语言模型（LLM），它们在OpenAI的基于GPT模型的ChatGPT服务推出后就进入了主流意识，关于它们是否是迈向人工通用智能的一步，意见不一。微软研究人员在一篇2023年的论文中得出了这样的结论。
“考虑到GPT-4的广度和深度，我们认为它可以合理地被视为人工通用智能系统的一个早期（尽管尚不完整）版本，”研究人员得出结论。
然而，包括华盛顿大学的Emily Bender在内的批评者对LLM持怀疑态度，她们嘲笑LLM只是“随机鹦鹉”，根据其训练数据中的统计模式随机地复述信息。
Facebook的研究员和人工智能先驱Yann LeCun等人则认为，一个足够复杂的训练过程可以在人工智能模型中构建对真实世界的表示。事实上，一些训练于文本的LLM展现出了一些令人瞩目的能力。
研究人员现在正试图通过更丰富的训练数据推进人工智能发展，这个方向导向了一个能够更深入地捕捉我们环境的“世界模型”。
LLM是在文本上进行训练的，但谷歌的Gemini以及其他一些新的“多模态”人工智能模型还基于视频、照片、音频和其他源数据进行训练。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克认为，他的公司的人形机器人在实际世界中行走时将收集有用的视频训练数据。
然而，如果同样的基本问题也困扰AI，比如根据一种统计上合理但实际上不正确的情况进行行动。许多研究人员认为，单纯提升现有的人工智能今天的AI将是不足以达到通用人工智能（AGI）的。
而且，这还涉及到一个棘手的问题，即是否是一个好主意。监管机构、伦理学家和计算机科学家正在就这个问题进行辩论，但这是一个高度推测性的领域，关于如何控制拥有AGI的机器或者至少将它们与人类福祉保持一致并没有共识。
扎克伯格坚称Meta的人工智能努力正在谨慎地进行，包括他们现在开始训练的Llama 3 LLM。他说：“我们有一个令人兴奋的路线图，我们将继续负责任和安全地进行训练。”这听起来很好，考虑到人工智能的潜在力量和重要性。从隐私削弱、社交媒体虚假信息、身份盗窃以及其他技术问题中，我们可以看出人类遇到了多大的困难，或许我们应该感激扎克伯格至少提前几年警告我们Meta的AGI计划。
🤔 快速问答
Q: 我们离达到通用人工智能（AGI）有多近？
意见各不相同，但一些研究人员认为，像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）可以被视为AGI系统的早期版本。然而，批评者认为LLM就像“随机鹦鹉”，只是简单地复述信息而没有真正理解。实现AGI需要更多的进步，超越当前的人工智能系统。
Q: 人工智能（AI）和通用人工智能（AGI）有什么区别？
AI指的是可以执行特定任务的人工智能系统，而AGI旨在创建计算系统，具有类似于人类认知能力的通用智能，例如学习、推理、规划、创造和记忆。
Q: 发展AGI面临哪些挑战？
开发AGI涉及到定义其能力、将其与人类价值观保持一致以及确保其安全和负责任的部署等挑战。监管机构、伦理学家和计算机科学家之间正在就这些问题展开辩论。
Q: Meta如何为AGI研究做出贡献？
由马克·扎克伯格领导的Meta已经合并了其人工智能研究团队，并投资于一流的人工智能处理器以推进其AGI工作。他们还在探索使用Ray-Ban智能眼镜等可穿戴设备作为人工智能系统的界面。
未来的发展和影响
追求通用人工智能（AGI）是一项雄心勃勃的事业，它可能对计算和整个人类的未来产生重大影响。如果成功，AGI可能会导致具有超人智能和能力的计算系统。然而，从技术和伦理角度来看，仍然有很多挑战需要克服。
随着人工智能和通用人工智能的研究和发展的持续进行，我们需要考虑其潜在影响和后果。确保负责任和安全地发展与人类价值观和福祉相一致的AGI至关重要。这需要研究人员、行业领导者、政策制定者和整个社会的合作。
虽然AGI的愿景可能看起来像是幻想，但正是通过大胆的愿望和努力，技术突破才能被实现。Meta致力于推进人工智能并追求AGI，推动了这个领域的创新。
📚 参考文献
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本文最初发表在ENBLE上。此篇文章是借助人工智能引擎创建的。
