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通用人工智能是一个泡沫吗?
来源:
|
作者:
AI小秘书
|
发布时间:
2024-12-21
|
325
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当被问及2025年最期待的事情时,OpenAI首席执行官
Sam Altman
在YouTube视频采访中表示:“AGI?是的,对此我感到很兴奋。”
通用人工智能(AGI)是一种理论上的未来,自主计算机系统在大多数经济上有价值的工作中超越人类。生成式AI的繁荣激发了大胆的AGI预测,从2025年、2026年,甚至2027年开始。
通用人工智能(AGI),即自主计算机系统在大多数能带来经济价值的工作中能够超越人类,曾被预测将会在未来几年内实现。生成式AI的兴起曾一度让人们对这一目标充满信心,然而,随着研究的深入,人们逐渐意识到,要实现AGI,仍有许多技术难题需要克服。
“实现通用人工智能始终是一项极具挑战性的任务,这一点现在愈发明显。”艾伦人工智能研究所前所长、现任西雅图人工智能孵化器负责人的Oren Etzioni教授如是说道。
数万亿美元的巨额投资正押注于这些预测,科技巨头们和其他企业正大手笔地投入AI人才、硬件和软件,希望能够率先摘取这一领域的“皇冠”。
“通用人工智能(AGI)无疑是未来科技发展的重要方向,但更重要的是让人们分清什么是真实可行的,什么是过度炒作。正如那句名言所说:‘看山跑死马。’”Etzioni强调道。
不确定性的信号
AI行业背后的核心假设是:通过持续增加数据量、提升计算能力并延长训练时间,人工智能模型的性能可以实现指数级增长。
这正是近年来AI模型性能大幅提升的主要原因,也是让
ChatGPT
变得如此智能和实用的关键。但最近的研究表明,这种方法的
边际效益
正在递减,模型性能提升的速度也正在放缓。
OpenAI联合创始人
Ilya Sutskever
在接受路透社采访时表示,通过这种方式扩展AI模型似乎已达到瓶颈。
OpenAI研究员Noam Brown在近日的一场会议上一同表示:“扩展范式在某个点可能会失效。”
据《The Information》报道,一些OpenAI员工表示,该公司在显著提升即将推出的Orion AI模型性能方面遇到了困难。与上一代旗舰模型GPT-3到GPT-4之间的巨大性能提升相比,Orion的质量改进幅度要小得多。
彭博社报道称,谷歌的
Gemini
新版本也并未达到内部预期。据《The Information》本周报道,尽管谷歌投入了大量计算资源和训练数据,但其性能提升仍不及预期。
谷歌发言人向彭博社透露,公司正在对训练数据的选取和使用方式进行调整。
Marc和Ben:AI未来将会如何?
风险投资人Marc Andreessen和Ben Horowitz在最近的一期播客中讨论了这一问题。他们可不是技术悲观主义者。相反,他们是充满信心的技术乐观主义者,经常发表大胆预测,比如Andreessen那句著名的“软件正在吞噬世界”的愿景。
风险投资界大咖Marc Andreessen和Ben Horowitz最近在播客中对这一问题表达了乐观态度。他们二人一直以来都对科技发展充满信心,并曾多次提出大胆前瞻性的观点,如Andreessen著名的“软件正在吞噬世界”的预言。
但这次,他们对AI公司能否继续以近年来的速度改进模型表示怀疑。
Andreessen认为:“AI模型似乎正在逐渐逼近其能力极限。尽管研究人员仍在不断努力,但从目前的数据来看,AI性能的提升速度正在放缓,并呈现出一种‘触及天花板’的趋势。”
Horowitz认为,AI模型发展面临诸多瓶颈,其中包括高质量人类数据的匮乏以及庞大的能源消耗。
他指出:“即使我们拥有了更强大的芯片,也可能因为电力供应不足或散热问题而受限。虽然GPU的算力在不断提升,但AI模型的性能却未能同步增长,这表明仅仅依靠硬件的升级并不能解决所有问题。”
AGI背后的考量
如果目前无法突破当前的技术瓶颈,那么在短期内实现通用人工智能(AGI)的可能性将会大大降低。
面对这些问题,OpenAI和Google均未给出明确回应。Anthropic则表示,“我们尚未发现任何偏离scaling law的迹象。”
Altman在11月14日的推文中明确表示:“AI的潜力无穷无尽”,这无疑是对那些认为AI发展已触及天花板的观点的有力回击。
Altman对AGI的乐观态度背后,或许隐藏着更深层次的商业考量。一旦OpenAI在AGI领域取得突破,其商业地位将大幅提升,从而在与微软的合作中占据更有利的地位。
OpenAI在官网上明确表示,AGI的研发进度将由董事会决定,且一旦实现AGI,其所产生的知识产权将不受现有与微软的协议约束。这一表态引发了外界对于OpenAI未来发展方向的广泛关注。
一个振奋人心的愿景,往往能激发人们的潜能。就像Elon Musk的火星计划一样,Altman的AGI预测,或许就是为了点燃OpenAI团队的创新火花。
“到2025年实现AGI”这样的宏大目标,无疑比“实现公司账单自动化”这类相对平凡的目标更能激发团队的热情,尽管后者可能更具短期商业价值。
科技风潮,转瞬即逝
技术发展充满了不确定性,看似前景一片光明的技术趋势,也可能在某个节点突然失速,给企业带来巨大的经营压力。
摩尔定律可能就是最典型的例子之一。该定律曾是半导体行业发展的一盏明灯,其“每两年翻一番”的预言,点燃了整个科技界的创新热情,并为英特尔等巨头的崛起奠定了坚实基础。
然而,据麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究表明,摩尔定律的魔力正在逐渐消退。英特尔在14纳米和10纳米工艺的推进上遭遇了瓶颈,五年才完成原本两年就能达成的目标,其技术节点的推进速度明显慢于摩尔定律所预测的节奏。
自从投资者在2019年左右意识到这一点以来,英特尔的股价已下跌约50%。到目前为止,它还未能真正恢复。
自从摩尔定律失效的迹象愈发明显,尤其是英特尔在工艺节点推进上的滞后暴露无遗后,其股价便开启了持续下跌的模式,跌幅一度高达50%,至今仍未完全复苏。
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