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沿着 Scaling Law、卷模型性能,可能会走到「死胡同」。 文 | 黎诗韵 编辑 | 郑玄 我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而,两位人工智能研究者却认为,这只适用于普通的小愿望。 一旦涉及过于高远的、不确定能否实现的目标,比如打造 AGI(通用人工智能)、登月计划等等——那么根据兴趣进行自由的、开放性的探索,才更能实现想要的。他们把这一观点写成了《为什么伟大不能被计划》一书。 在这本书出版的 2015 年,OpenAI 成立,它一开始就确定了实现 AGI 的目标。九年间,OpenAI 取得的巨大成功,似乎证明了人工智能界是一场「目标导向者」的胜利。 「OpenAI 看似是目标导向的,但实际上在内部,它有很多有趣的、开放性的探索。」 本书作者之一肯尼斯·斯坦利 (Kenneth Stanley) 告诉极客公园。 2015 年,他任美国中佛罗里达大学
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