理想中的开放域智能体系统应该如何落地?

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理想中的开放域智能体系统应该如何落地?

 

文章摘要


【关 键 词】 大模型智能体开放域应用智能体发展三方对齐评估基准

李鹏教授在AICon 2024北京的演讲中深入探讨了大模型智能体在开放域问题中的应用和发展前景。大模型智能体作为人工智能领域的一个颠覆性创新,其与传统智能体的核心区别在于面向开放域的能力。李鹏教授通过多个案例分析,指出了大模型智能体在通用性、自主性和有效性方面的潜力与挑战。

智能体的发展历史悠久,其定义为具备感知环境的传感器和执行机构的系统。大模型智能体如AutoGPT,与传统的专用智能体如AlphaStar相比,展现出无需特定任务训练、能够完成任何人类提出的任务的通用性。然而,目前大模型智能体仍处于初级阶段,尚未实现真正的突破。

要实现开放域中的大模型智能体,需要考虑其通用性、自主性和有效性。例如,GPTs展现了一定程度的自主性,但仍主要遵循预设流程;斯坦福小镇系统具有高自主性,但在模拟大规模人类行为和行为可信度方面存在不足;AI化学家系统虽有效,但缺乏通用性;AutoGPT在通用性和自主性上表现出色,但在实际任务完成上存在差距;Voyager虽有出色的自主性和有效性,但依赖特定API,限制了通用性。

李鹏教授提出,为构建理想的开放域智能体系统,需要实现智能体、人类和环境三者之间的统一对齐。这包括智能体与自身的对齐,考虑时间、金钱等限制;与人类的对齐,准确理解意图;以及与环境的对齐,适应动态性和随机性。目前,评估基准和方法在三方对齐方面尚不全面,开发综合方法是未来研究的重要课题。

清华大学在这一领域进行了初步探索,包括代价敏感的大模型智能体、领域增强的大模型智能体和环境感知的大模型智能体。其中,代价敏感智能体在工具学习中考虑行为对环境的影响和成本,现有方法在考虑代价后性能下降,表明需要进一步研究。

总之,大模型智能体在开放域问题中的应用前景广阔,但仍面临通用性、自主性和有效性的挑战。实现智能体、人类和环境的统一对齐,以及开发能够全面考虑三方对齐的评估基准和方法,将是推动大模型智能体发展的关键。

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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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