專訪諾獎得主：大模型是記憶還是理解？

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原標題：專訪諾獎得主：大模型是記憶還是理解？
關鍵字：華為,因果關系,教授,政策,人工智能
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心原創(chuàng)
作者：聞菲機器之心獨家專訪 2011 年諾貝爾經濟學獎得主托馬斯·薩金特教授物理學家理查德·費曼曾將自然世界比作眾神的游戲，比如國際象棋——我們不知道游戲規(guī)則，但卻可以觀察棋盤，也許只是其中的一角，然后根據(jù)這些觀察，試圖找出游戲規(guī)則。
費曼的比喻，道出了科學研究的核心，也生動描繪了許多經濟學家的工作，他們同樣致力于從紛繁復雜的經濟現(xiàn)象中，洞悉隱藏的模式和規(guī)律。
當我們談及人工智能，尤其是近年來蓬勃發(fā)展的大模型，似乎也能看到同樣的影子。以數(shù)據(jù)為中心的人工智能（Data-Centric AI）正在改變著人類組織和解釋信息的方法，并在某些領域展現(xiàn)出改變信息獲取方式的潛力。那么，大模型能否像伽利略、牛頓、愛因斯坦一樣，從數(shù)據(jù)中提煉出全新的理論，實現(xiàn)真正的科學發(fā)現(xiàn)？
對此，2011 年諾貝爾經濟學獎得主托馬斯·薩金特（Thomas J. Sargent）教授認為，人工智能和機器學習的核心理念可以追溯至伽利略時代，都是通過構建世界模型并基于模型進行預測和決策。機器學習作為人工智能的關鍵組成部分，通過數(shù)據(jù)驅動的方式實現(xiàn)了這一過程。
薩金特教授在寫于 2023 年 10 月的工作論文《S

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