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大语言模型很有用,但不能解决人工智能的基本问题,包括推理。 撰文 | 王培 (美国天普大学计算机系) 自从ChatGPT在两年前横空出世,各种大语言模型一次又一次地刷新人们的认知,以至于连 “通用人工智能即将到来” 都从狂人呓语成了陈词滥调,已经不足以被用作 “震惊体” 的标题了。即使是见惯此间风云变幻的人,对此也难免生出恍如隔世之感。今年的诺贝尔奖两次授予了其背后的人工神经网络技术,更说得上是 “烈火烹油,鲜花着锦” 。 但与此同时,在学界内部一直存在的质疑声音也开始增加音量。最新的《人工智能杂志》 (世界上最大的人工智能学术组织AAAI的会员刊物) 的封面文章就直言关于 “可解释的人工智能” 的研究已经陷入泥潭 [1] ,而 “难以解释”正是深度神经网络的一个令人诟病之处。近期苹果公司研究人员的
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