o1核心作者演讲:激励AI自我学习,比试图教会AI每一项任务更重要

o1核心作者演讲:激励AI自我学习,比试图教会AI每一项任务更重要

 

文章摘要


【关 键 词】 AI发展自我学习多任务学习算力提升模型优化

OpenAI研究科学家Hyung Won Chung在MIT的演讲中提出了一个关于人工智能发展的新范式,即“不要教,要激励”。他认为,激励AI自我学习比直接教授具体任务更为重要。Chung强调,由于通用人工智能(AGI)所需的技能繁多,传统的直接教授方法并不可行。他提倡通过大规模多任务学习来激励模型发展通用技能,如语言和推理,而不是单独解决每个任务。

Chung指出,技术人员往往过于关注问题解决本身,而忽视了发现重大问题的重要性。他还提到,硬件的进步是指数级的,软件和算法需要跟上这一步伐。他批评了当前AI领域的一个误区,即试图让AI模仿人类的思考方式,而我们对人类神经元层面的思考方式知之甚少。他主张机器应该有更多的自主性来选择如何学习,而不是被限制在人类理解的数学语言和结构中。

Chung还讨论了模型的可扩展性和算力的重要性,认为大型通用模型能够通过大规模训练快速适应和掌握新任务。他提到,计算能力大约每5年提高10倍,这为机器提供了更多的计算资源来加速学习。他还指出,AI的进步与减少人为结构、增加数据和计算能力紧密相关。

此外,Chung提到了推理成本远低于训练成本的观点,这表明在模型开发过程中,训练阶段的资源消耗非常巨大,而实际使用模型进行推理的成本相对较低。这一观点暗示了未来模型优化的潜力,但也引发了一些争议。

Chung的演讲强调了AI领域范式转变的重要性,并提出了激励AI自我学习和发展通用技能的新方法。他的见解为AI的未来发展提供了新的视角和思考方向。

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【原文链接】 阅读原文 [ 1810字 | 8分钟 ]
【原文作者】 Founder Park
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆

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