硅兔荐书｜超越人脑，AI尚需跨越的三大里程碑（内含福利）

主要观点总结

本文选自雷·库兹韦尔的《奇点更近》，主要讨论了人工智能（AI）在模拟人脑、情境记忆、常识理解能力以及社交互动等方面的进展和挑战。文章指出，AI在记忆处理能力、计算性价比提升等方面取得了积极进展，但在常识理解和社交互动方面仍需突破。作者乐观预期，基于计算性价比的提升、训练数据的增多和算法的改进等三个并行指数级增长趋势，AI将在各方面逐步缩小与人类技能的差距。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题

本文主要讨论人工智能（AI）在模拟人脑方面的进展和挑战，包括情境记忆、常识理解能力和社交互动等关键领域的里程碑。

关键观点2: 情境记忆

AI在处理复杂上下文关系方面存在挑战，计算量随概念数量指数增长。好消息是，计算性价比的指数级提升和研究者在设计更高效关注上下文信息的AI方面的进展，使得未来计算成本将大幅下降。

关键观点3: 常识理解能力

AI在理解现实世界和因果推理方面仍需进步。虽然AI越来越频繁地展示出惊人的洞察力，但在常识方面仍在挣扎，因为它尚未构建一个关于现实世界如何运作的强力模型。

关键观点4: 社交互动

AI在社交互动的微妙之处，如讽刺的语调等方面仍有待提高。但AI在这一领域已经取得了显著的进展，如LaMDA等模型已经能够正确回答关于心智理论的问题。

关键观点5: 计算性价比的提升和训练数据的增多

作者基于三个并行的指数级增长趋势——计算性价比的提升、训练数据变得更多更广泛以及算法的改进——对AI的未来发展持乐观态度。

文章预览

《奇点更近》 [美] 雷·库兹韦尔（Ray  Kurzweil）著 超人类AI，将如何发展？《奇点更近》作者雷·库兹韦尔认为，在AI最近几年的发展中，我们已经在大步朝着重建新皮质能力的道路前进。然而，今天的AI还存在一些不足之处。在模拟甚至超越人脑之前，还需跨越三大里程碑。 #01 情境记忆 在一段对话或一篇文章中，我们需要理解并跟踪不同想法之间复杂且不断变化的关系。当我们试图连接的上下文范围扩大时，这些想法间的关系网络会以指数形式暴增。正如本章一开始提到的“复杂性的上限”所描述的，要让大语言模型处理更大的上下文范围，计算量会变得相当庞大。例如，一个句子中有10个类词概念（即符号），它们的子集之间可能形成的关系就有210-1，即1023种。如果一个段落有50个这样的单元，那么它们之间可能的上下文关系可以达到近1.12千 ………………………………