在最新的採訪中,谷歌 DeepMind 的首席執行官德米斯・哈薩比斯(Demis Hassabis)表示,預計在未來五到十年內,人工通用智能(AGI)將迎來首個形態的誕生。然而,他也指出,當前在技術上仍面臨許多重要挑戰。
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哈薩比斯在 DeepMind 位於倫敦的辦公室接受了媒體的採訪。他強調,儘管現在的人工智能系統在特定任務上表現出色,但它們仍然缺乏許多基本能力。他將 AGI 定義爲 “能夠展現出人類所有複雜能力的系統”。在他看來,實現 AGI 的關鍵在於讓 AI 系統真正理解物理世界。
哈薩比斯提到,儘管研究者們在創造用於自主規劃和問題解決的能力方面取得了進展,但將這些能力遷移到現實場景中仍然是一項艱鉅的挑戰。他表示:“關鍵是我們能多快將規劃思路和代理行爲進行概括,並將其應用於真實世界,同時還要建立對周圍世界的模型。”
在談到世界模型時,哈薩比斯認爲,雖然近期研究者們在這一領域取得了一定進展,但找到將世界模型與規劃算法有效結合的最佳方法依然是一個關鍵難題。與哈薩比斯持相似謹慎態度的還有 Meta 的首席 AI 研究員揚・勒昆(Yann LeCun),他也在積極探索自己的發展思路。
哈薩比斯的最新觀點與他在2024年8月時的看法相一致,他當時認爲,當前的 AI 能力往往被過高估計,而該技術的長期潛力卻被低估。根據 Metaculus 預測平臺用戶的中位數預期,AGI 將在2030年前後問世。
目前,AI 行業對 AGI 的到來方式存在越來越多的質疑。根據一項最新調查,大多數 AI 研究者認爲,單靠大規模語言模型(LLM)無法實現 AGI。OpenAI 最近也改變了之前的觀點,認爲 AI 模型的突發能力不會直接導致 AGI 的迅速突破,而是將 AGI 的發展視爲一個持續演化的漸進過程。微軟首席執行官薩提亞・納德拉(Satya Nadella)則對 AGI 的預測表示質疑,稱這種觀點是 “毫無意義的基準黑客”,他更希望 AI 的發展能夠集中於提供實際的經濟利益。
劃重點:
🌟 AGI 有望在未來五到十年內實現,但技術挑戰依然存在。
🧠 當前 AI 系統在特定任務上表現優異,但缺乏人類的複雜能力。
📊 行業內對 AGI 實現方式的看法逐漸謹慎,認爲不能僅靠大規模語言模型。