AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：李飛飛：更大的語言模型也不會帶來感知能力
關(guān)鍵字：報告,字節(jié)跳動,人工智能,模型,政策
文章來源：AI前線
內(nèi)容字數(shù)：0字

內(nèi)容摘要：

作者 | FEI-FEI LI ，JOHN ETCHEMENDY 譯者 | 平川 策劃 | 褚杏娟
這篇短文始于 WhatsApp 群聊，旨在駁斥 LLM 可能已經(jīng)具備感知能力的觀點。這篇文章不會進行全面的分析。我們的主要觀點是反駁“有感知能力的人工智能”陣營最常提供的辯解之詞。該陣營的主要依據(jù)是 LLM 報告“主觀體驗”的能力。
通用人工智能（AGI）是一個術(shù)語，用于描述在人類展現(xiàn)（或可以展現(xiàn)）智能的所有方面都至少與人類一樣聰明的人工智能體。這就是我們過去所說的人工智能，一直到我們開始創(chuàng)建毋庸置疑的“智能”程序和設(shè)備，但只限于有限的領(lǐng)域——下棋、翻譯語言、打掃客廳。
之所以覺得需要添加“G”是因為 AI 驅(qū)動系統(tǒng)的激增，不過主要還是集中在單個或數(shù)量非常少的任務(wù)上。IBM 早先的國際象棋程序“深藍”（Deep Blue）擊敗了世界冠軍 Garry Kasparov，可謂令人印象深刻，但即使房間著火了，它也不會停止下棋。
現(xiàn)在，通用智能的概念或許是錯誤的，我們只是自詡擁有它。在動物世界中，我們可以找到很多智能行為的例子，它們?nèi)〉玫慕Y(jié)果遠遠好于我們在類似任務(wù)中取得的結(jié)果。我們的智能并不完全

原文鏈接：李飛飛：更大的語言模型也不會帶來感知能力

聯(lián)系作者

文章來源：AI前線
作者微信：ai-front
作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實踐案例，助你全面擁抱AIGC。