Di luar GPT-3, DeepMind melancarkan Gato kegemaran baharunya, tetapi dipersoalkan sebagai "menggantikan sup tanpa menukar ubat"

Diinspirasikan oleh pemodelan bahasa berskala besar, Deepmind menggunakan pendekatan yang sama untuk membina ejen "generalis" tunggal Gato, yang berbilang modal, berbilang tugas dan berbilang ( penjelmaan) ciri, mampu melaksanakan lebih daripada 600 tugas yang berbeza. Kepintaran buatan ini boleh dikatakan suite pembelajaran mesin semua-dalam-satu yang paling mengagumkan di dunia setakat ini.

DeepMind menjelaskan dalam blog rasmi:

“Gato ialah kecerdasan buatan am berbilang mod, berbilang tugas, berbilang komponen Ia boleh memainkan Ya dalam keadaan rangkaian yang sama Main permainan Dali, tambahkan tajuk pada imej, sembang dengan orang dan kawal lengan robot untuk menyusun blok, dsb. Ia akan memutuskan sama ada untuk mengeluarkan teks, memutar lengan robot, menekan butang atau membuat tanda lain berdasarkan situasi semasa . ”

Walaupun masih belum dapat dilihat sejauh mana prestasi Gato, nampaknya ia lebih daripada apa yang diharapkan oleh GPT-3.

Sumber imej: laman web rasmi DeepMind

Adakah Gato benar-benar mengatasi GPT-3?

GPT-3 ialah model bahasa besar (LLM) yang dihasilkan oleh OpenAI, sebuah syarikat kecerdasan am buatan (AGI) yang dibiayai dengan baik. Bukan sahaja ia mempunyai sokongan berbilion dolar daripada Microsoft, tetapi peraturan kerajaan A.S. membenarkannya melakukan apa sahaja.

Kecerdasan am buatan (AGI) yang difokuskan adalah sejenis kecerdasan buatan yang mempunyai kecerdasan manusia dan boleh melakukan apa-apa tugas intelektual yang boleh dilakukan oleh manusia. Sesetengah penyelidik memanggil kecerdasan buatan am AI kuat (AI kuat) atau AI lengkap (AI penuh), atau bahawa mesin mempunyai keupayaan untuk melakukan tindakan pintar am. Berbanding dengan AI yang lemah, AI yang kuat mempunyai rangkaian penuh kebolehan kognitif manusia.

Pada asalnya, misi OpenAI adalah untuk membangunkan dan mengawal AGI, tetapi realitinya ialah semua yang berjaya dicipta oleh syarikat itu adalah LLM yang sangat mewah, yang agak bertentangan dengan "niat asalnya".

Walaupun GPT-3 sama hebatnya dengan Gato DeepMind, piawaian yang dinilai memerlukan sedikit nuansa.

Oleh kerana OpenAI mengambil laluan LLM dalam perjalanan ke AGI Sebabnya mudah: tiada siapa yang tahu cara membuat AGI berfungsi. Sama seperti ia mengambil banyak masa antara "penemuan api" dan "penciptaan enjin pembakaran dalaman," memikirkan cara untuk beralih daripada pembelajaran mendalam kepada AGI tidak berlaku dalam sekelip mata. Namun, GPT-3 boleh melakukan beberapa perkara yang kelihatan seperti manusia, seperti menjana teks.

Gato, yang menganggap dirinya sebagai "kecerdasan buatan am", melakukan perkara yang hampir sama seperti GPT-3. Ia hanya menyepadukan sesuatu yang berfungsi seperti LLM ke dalam "ahli silap mata" yang boleh melakukan lebih daripada 600 helah. Sorotan menggunakan model jujukan tunggal untuk menyelesaikan semua tugas, tetapi memerlukan peningkatan jumlah dan kepelbagaian data latihan.

Keupayaan Gato untuk melaksanakan pelbagai tugas adalah lebih seperti konsol yang boleh menyimpan 600 permainan berbeza daripada seperti permainan yang boleh anda mainkan 600 cara berbeza. Ia bukan kecerdasan buatan umum seperti yang dikatakan pengenalan, tetapi terdiri daripada sekumpulan model sempit yang telah dilatih dan disatukan dengan kemas.

Sumber imej: laman web rasmi DeepMind

Seperti yang dikatakan Mike Cook dari kumpulan penyelidik Knives and Paintbrushes baru-baru ini kepada Kyle Wiggers dari TechCrunch:

“Memang mengujakan AI seperti Gato boleh melakukan semua tugas yang kelihatan sangat berbeza ini, kerana bagi kami, menulis teks dan mengawal bunyi robot sangat berbeza.

Tetapi pada hakikatnya, ini bukan itu berbeza daripada GPT-3 memahami teks bahasa Inggeris biasa dan kod Python

Bukannya ini mudah dilaksanakan, tetapi bagi pemerhati luar ia mungkin terdengar seperti itu AI yang boleh membuat teh atau belajar sepuluh atau lima puluh dengan mudah tugas lain, tetapi pada hakikatnya, ia tidak boleh melakukan apa-apa daripada perkara itu.” Sistem kecerdasan buatan yang berkuasa, tetapi tiada satu pun daripada mereka mempunyai keupayaan kecerdasan am.

Bilakah zaman AGI akan tiba?

DeepMind telah berkembang ke arah AGI selama lebih daripada sepuluh tahun, dan OpenAI bermula pada 2015. Tetapi kedua-duanya tidak menyelesaikan masalah pertama dalam perjalanan ke AGI: membina AI yang boleh mempelajari perkara baharu tanpa latihan.

Melainkan anda bertaruh bahawa kemunculan AGI adalah hasil tuah, sudah tiba masanya untuk menilai semula kemajuan syarikat-syarikat ini dalam bidang AGI.

Mungkin, Gato mungkin merupakan sistem kecerdasan buatan pelbagai mod yang paling maju di dunia. Tetapi DeepMind menggunakan konsep yang sama untuk menjadikan AGI sebagai jalan buntu seperti OpenAI, dan hanya menjadikannya lebih boleh dipasarkan.

Gato mungkin boleh memenangi lebih banyak daya tarikan dalam pasaran pengguna melalui pemasaran daripada Alexa, Siri atau Google Assistant. Walau bagaimanapun, Gato dan GPT-3 tidak lebih berdaya maju ke AGI daripada pembantu maya yang disebutkan di atas.

Jika ini jenis AI yang anda cari, maka itu bukan perkara yang buruk. Walau bagaimanapun, dalam kertas penyelidikan yang disertakan Gato, tidak ada bukti sama sekali bahawa ia bergerak ke arah AGI yang betul, apatah lagi batu loncatan kepada AGI.

Atas ialah kandungan terperinci Di luar GPT-3, DeepMind melancarkan Gato kegemaran baharunya, tetapi dipersoalkan sebagai "menggantikan sup tanpa menukar ubat". Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!