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心智观察所:独家对话|谢耘:AI仍陷“前科学”困局,AGI未来何去何从?
【对话/ 观察者网 心智观察所】
人工智能技术狂飙突进,正以前所未有的速度重塑千行百业。然而,光环之下暗流涌动——深度学习依赖的“暴力计算”能否突破统计局限?通用人工智能(AGI)是触手可及的未来,还是科学幻想?
值此产业躁动与理性思辨交织之际,【心智观察所】独家对话东方通科技股份有限公司首席科学家谢耘,就AI技术狂奔与理论认知等一系列问题做了深入探讨。
心智观察所:AI产业和相关技术演进是业界持续关注的热点,您对目前AI的基本现实有哪些判断?
谢耘:AI迄今依然处于“前科学”状态,其科学理论或称智能科学理论至今没有出现,只有一些零碎的认识。人类从神经生理学和心理学两个角度研究了100年左右,前者是从低向上、后者是从外向内试图解开人类意识/智能之谜,但一直没有能够实现突破。所以人工智能迄今为止依然是一门没有科学理论支撑的、基于经验的、解决具体问题的实用技术,属于现代工匠技艺。
有人认为,这样做下去智能科学原理一定就会出现。但是从历史上看,科学的出现并不是工匠技艺不断积累的一个必然结果。否则中国就不会错过人类科技发展的机遇了。
人工智能在70年的发展历程中,尝试过包括逻辑推理在内的多种方法,效果都不令人满意:通用性差,难以应对复杂情况。2010年随着计算机暴力计算能力的出现,深度学习的统计方法相比其它方法而言,成为了能够适用于更多类型问题的方法,成为当下人工智能的中流砥柱。但统计方法受制于统计样本自身蕴含的信息,无法超越这些信息所能反映的问题范围。
心智观察所:有关AGI(通用人工智能)的范式、路径等问题,业界多有讨论且聚讼不休,您对通往AGI之路的方法论怎么看?
谢耘:AGI包含两方面的含义。第一种含义是,找到一个通用的人工智能方法而不是应用系统,通过对其进行适当的参数设置(学习),构造出不同的应用系统,可以用它们分别去解决几乎所有类型的人工智能问题;第二种含义是,构造出一个应用系统,它是“万能”,可以解决几乎所有类型的人工智能问题。
再谈谈通用人工智能的方法。因为没有科学理论,所以从理论上无法推断出是否存在这样的方法;从实践上看,目前所有的具体方法,包括基于深度学习的大语言模型,都不具有这样的通用能力。是否把不同的方法集成在一起就能够形成这样一种“万能”的方法,因为没有理论支撑,只能依靠未来的实践来回答这个问题。而人类过去的实践没有这样的先例——高精尖的技术,都是基于科学理论发展出来的,靠工匠探索可以形成横向的百花齐放,但是纵向深入的程度有限。
通用人工智能应用系统这个目标从现有的基础来看还无法实现。就人脑来说,人脑在一般的意义上可以说是一个通用的智能“方法”或“平台”,可以通过学习训练解决各种智能活动。但是从具体的一个人来说,也就是当一个大脑成为了一个实际的“应用系统后”,它也不是通用万能的,而是每一个人都有自己的侧重。
由于上述的情况,所以AGI,特别是通用人工智能方法,现阶段作为科学探索比较合适,作为产业应用来开发,还缺少基本的前提条件。
标签 心智观察所- 原标题:独家对话|谢耘:AI仍陷“前科学”困局,AGI未来何去何从? 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 李昊 
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