漆远认为,scaling law还有红利,但是基于transformer(注:变压器)自回归架构的大模型不足够走到通用人工智能,无论是从AI技术本身角度还是从能耗的角度而言。未来要要把人工智能的逻辑推理为代表的符号主义和深度学习为代表的联结主义结合在一起,融合知识规则、数字世界与物理世界里的数据,去探索与发现世界里的未知规律。今天的深度学习是对数据的模拟和压缩,擅长对观测数据的概率内插预测,并不擅长对数据之外的外插推演,更不擅长多步的逻辑推演。而爱因斯坦的大脑,作为人类智能一个巅峰体现,结合有限的物理观测数据、自己的“合成数据”和黎曼几何等数学工具,提出狭义和广义相对论,适用于广阔的宇宙。漆远认为实现通用人工智能的最好标志之一就是实现 “AI爱因斯坦”,发现复杂世界的未知规律。
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网友评论更多
697柯平翠n
【社论】打击极端言论,平台要守土尽责☂❫
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1793许颖妮988
规范落实春节返乡疫情防控要求(国务院联防联控机制发布会)🍔🆕
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521季儿昭zp
不敢想象!银河证券首席也跳楼?🈴🗣
2024/07/03 不推荐
解贵灵uz:上海出台专项计划,将建市级白玉兰文化公园,助市花“逆袭”🕠
186****5189 回复 159****9568:熊猫学院招50本科生🏻