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        AGI新視角:語言學習非必經之路,LLM的未來何去何從?

        AIGC動態9個月前發布 新智元
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        AGI新視角:語言學習非必經之路,LLM的未來何去何從?

        原標題:Bengio、LeCun再喊話:AGI推理不需要先學語言,LLM路走窄了?
        文章來源:新智元
        內容字數:6565字

        AI思考能力的提升:通往AGI的里程碑

        最近,加拿大蒙特利爾大學教授Yoshua Bengio在《金融時報》上發表了一篇文章,強調AI在說話之前可以學會思考,這一能力的提升將成為通往人工智能通用智能(AGI)的重要里程碑。與此觀點相呼應的是,Yann LeCun也多次表達了類似的看法,指出語言并非思考的必要條件。

        推理與思考的關系

        Bengio指出,當前大語言模型(LLM)的發展,尤其是OpenAI的o1模型,正在專注于推理和思考能力的提升。盡管語言能力在某些方面至關重要,但AI的思考能力并不完全依賴于語言。Bengio提到,缺乏深思熟慮能力一直是AI的主要弱點,而提升推理能力有助于解決答案不一致及無法實現長期目標的問題。

        思維鏈的進展

        思維鏈(Chain of Thought,CoT)是一項顯著的進展,通過要求LLM提供思維鏈的方式,模型能夠對復雜問題給出更好的答案。這一方法需要更多的計算資源,從而推動了新的計算擴展形式。與GPT-4o相比,o1在數學和推理任務上的表現顯著提升,顯示出其在推理密集型任務中的潛力。

        語言與思維的復雜關系

        盡管有證據表明,思維和語言可以在一定程度上分離,LeCun提出,語言并不是思考的必要條件。MIT的研究顯示,經歷中風的患者雖然失去了語言能力,但仍能進行推理和解決問題,這進一步證明了思維能力的性。盡管如此,語言在某些認知功能的習得上依然發揮著重要作用。

        未來展望

        Bengio和LeCun的觀點引發了對AI未來發展的深入思考。隨著AI在推理和科學能力上的提升,AGI的實現可能比預期更快。然而,如何有效控制和調整AI的能力仍是一個未解的重大挑戰。未來的AI發展是否會走出與人類截然不同的道路,仍有待觀察。

        總結而言,Bengio在《金融時報》的文章強調了AI思考能力的重要性,并提出了推理和思維之間的復雜關系,展望了AI未來的發展方向。


        聯系作者

        文章來源:新智元
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        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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