Bengio预言o1无法抵达AGI！Nature权威解读AI智能惊人进化，终极边界就在眼前

主要观点总结

文章主要讨论了人工智能（AI）距离实现人类级智能（AGI）的进展和现状。通过介绍最新一期Nature文章的内容，阐述了AI在智能化道路上的突破与局限，尤其是大型语言模型（LLM）在AGI问题上的探讨。文章指出，尽管AI在某些任务上表现出色，但仍然存在诸多限制和挑战，如数据耗尽、缺乏世界模型、缺乏内部反馈等问题。同时，文章还探讨了AGI的可能实现方式和时间。

关键观点总结

关键观点1: AGI离实现还有多远

文章讨论了人工智能距离实现人类级智能的进展和现状，指出目前还没有达成共识，估计需要几年到至少十年不等的时间。

关键观点2: LLM在AGI问题上的突破和局限

文章介绍了LLM在AGI问题上的最新进展，包括其突破性的表现，如o1模型在推理任务中的卓越表现，但也指出了其局限性，如数据耗尽、缺乏世界模型和内部反馈等问题。

关键观点3: 世界模型的建立和挑战

文章讨论了建立世界模型的重要性，以及当前AI系统在学习世界模型方面的不可靠性。同时，介绍了神经科学家对AGI进展的观点，以及世界模型在智能体中的作用。

关键观点4: AGI的可能实现方式

文章提出了一些实现AGI的可能方式，包括创建具有内部反馈能力的AI系统、使用生成流网络等架构、赋予系统决定从环境中采样多少数据的能力等。

文章预览

   新智元报道   编辑：桃子 【新智元导读】 人类离AGI究竟还有多远？最新一期Nature文章，从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。 AI究竟距离人类级水平的智能还有多远？ Nature最新一篇长文，从人类一直在思考的AGI问题入手，探究了o1掀起的新范式。 不过，这条新路终究无法到达AGI那天。 Bengio预言：o1无法抵达AGI 3个月前，OpenAI重磅推出推理模型o1，代表着AGI路线二级能力的实现。 相较于之前的大模型，凭借着强化学习+CoT，o1得以以人类的思维方式去解决问题。 也正是o1的诞生，为持续数十年来的一场辩论注入了新的燃料：究竟要到什么时候，机器才能胜任人类大脑所能处理的所有认知任务？ 这其中包括从一项任务到另一项任务的泛化、抽象推理、规划以及选择对世界的哪些方面进行研究和学习？ AGI真正来 ………………………………