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“GPT-4和后續(xù)的AI模型可能會(huì)以有益和有害的方式對(duì)社會(huì)產(chǎn)生重大影響！”這是OpenAI團(tuán)隊(duì)在ChatGPT-4的技術(shù)報(bào)告中的一句話，而這也是讓大家人心惶惶的開始。
3月28日，GPT-4發(fā)布兩周后，一封埃隆·馬斯克(Elon Musk)以及上千名科技界人士，包括蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人以及圖靈獎(jiǎng)得主簽署了一封公開信并在網(wǎng)上發(fā)布，這封公開信呼吁所有人工智能實(shí)驗(yàn)室立即暫停比GPT-4更強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練至少6個(gè)月。信中拋出了一系列問題，包括是否接受自動(dòng)化進(jìn)行所有工作的準(zhǔn)備，是否認(rèn)可發(fā)展最終可以超越人類并取代人類的非人類思維，是否應(yīng)該冒險(xiǎn)失去對(duì)我們的文明的控制等。
但最近的一則研究，或許讓人們稍微從恐懼中拉回一些。根據(jù)謝菲爾德大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)的研究，通過機(jī)器人將人工智能系統(tǒng)連接到現(xiàn)實(shí)世界并使用進(jìn)化原理設(shè)計(jì)它們是人工智能獲得類人認(rèn)知能力的最可能方式。換句話說，人工智能不太可能獲得類似人類的認(rèn)知，除非通過機(jī)器人與現(xiàn)實(shí)世界相連。
該大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Tony Prescott教授和Stuart Wilson博士在Science Robotics發(fā)表的一篇論文中表示，除非AI系統(tǒng)有實(shí)體載物，不然無(wú)論AI系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)集有多大，都不太可能類似于真實(shí)的大腦處理任務(wù)。
謝菲爾德大學(xué)認(rèn)知機(jī)器人學(xué)教授兼謝菲爾德機(jī)器人研究所所長(zhǎng)Tony Prescott教授指出，機(jī)器人將會(huì)是AI系統(tǒng)發(fā)展的重要載體之一：“如果AI系統(tǒng)構(gòu)建的架構(gòu)能夠以與人腦類似的方式學(xué)習(xí)和改進(jìn)，利用其與現(xiàn)實(shí)世界的聯(lián)系，那么人工智能系統(tǒng)更有可能發(fā)展出類似人類的認(rèn)知能力。機(jī)器人技術(shù)可以為人工智能系統(tǒng)提供這些連接——例如，通過相機(jī)和麥克風(fēng)等傳感器以及輪子和抓手等執(zhí)行器，人工智能系統(tǒng)將能夠感知周圍的世界，并像人腦一樣學(xué)習(xí)。”
以最出名的大模型ChatGPT-4為例，ChatGPT-4是不同于Siri等智能語(yǔ)音助手的，它并不直接使用搜索引擎檢索問題，從檢索的答案中選擇回答。ChatGPT是一個(gè)語(yǔ)言模型，其原理是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式，以便生成和理解自然語(yǔ)言。
盡管這些模型與人腦有相似之處，但謝菲爾德研究人員表示，也存在重要差異，這些差異阻礙了它們獲得類生物智能。
首先，真正的大腦體現(xiàn)在直接感知世界并在世界中行動(dòng)的物理系統(tǒng)——人體。具身化使大腦過程變得有意義，而無(wú)形的AI則無(wú)法做到這一點(diǎn)，它們可以學(xué)習(xí)識(shí)別和生成數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，但缺乏與物理世界的直接聯(lián)系，因此，AI不了解它周圍的世界。
其次，人類的大腦由多個(gè)子系統(tǒng)組成，這些子系統(tǒng)以特定的架構(gòu)組成，這在從魚類到人類的所有脊椎動(dòng)物中都是相似的，但在AI中則不同。
謝菲爾德團(tuán)隊(duì)的研究表明，生物智能的發(fā)展是由這種特定的結(jié)構(gòu)以及它如何利用其與現(xiàn)實(shí)世界的聯(lián)系達(dá)成的，例如如何克服困難，并從中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，但根據(jù)這項(xiàng)研究表明，目前的人工智能并沒有過多把這種進(jìn)化和發(fā)展之間的交互設(shè)計(jì)到系統(tǒng)中。
Tony Prescott教授說：“ChatGPT 和其他大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是AI領(lǐng)域令人興奮的發(fā)展，這表明學(xué)習(xí)人類語(yǔ)言結(jié)構(gòu)等真正艱巨的挑戰(zhàn)，然而，如果繼續(xù)使用相同的方法設(shè)計(jì)這些類型的人工智能系統(tǒng)，它們不太可能發(fā)展到完全像人腦一樣思考的程度。”
謝菲爾德大學(xué)認(rèn)知機(jī)器人學(xué)教授兼謝菲爾德機(jī)器人研究所所長(zhǎng)Tony Prescott教授指出，機(jī)器人將會(huì)是AI系統(tǒng)發(fā)展的重要載體之一：“如果AI系統(tǒng)構(gòu)建的架構(gòu)能夠以與人腦類似的方式學(xué)習(xí)和改進(jìn)，利用其與現(xiàn)實(shí)世界的聯(lián)系，那么人工智能系統(tǒng)更有可能發(fā)展出類似人類的認(rèn)知能力。機(jī)器人技術(shù)可以為人工智能系統(tǒng)提供這些連接——例如，通過相機(jī)和麥克風(fēng)等傳感器以及輪子和抓手等執(zhí)行器，人工智能系統(tǒng)將能夠感知周圍的世界，并像人腦一樣學(xué)習(xí)。”
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