人腦耗能跟燈泡一樣,ChatGPT卻是10萬家庭的電量!AI想超越人類,要突破哪些限制?

2023-10-15 09:10
AI想超越人類,要突破哪些限制?(示意圖/取自pixabay)
AI想超越人類,要突破哪些限制?(示意圖/取自pixabay)

到目前為止,人工智慧的發展已經跨越了以規則為基礎(rule based)的AI(例如社群媒體平台篩選與推送訊息的AI等等)、內容覺察與留存處理AI(context awareness & retention)的時期(例如Siri及Alexa等等),而到特定領域(domain-specific)專用型AI(例如下棋的AlphaGo、蛋白質結構摺疊的AlphaFold等等)。

GPT算是一個集大成的AI,因為它是基於內容覺察與留存處理的Transformer架構所開發出的超級接龍機器人,也就是一種專用型的聊天機器人;更由於它在被訓練的時候也使用到程式設計師平台GitHub的內容,所以它也是一個不錯的程式設計師-近期OpenAI為了GPT推出的外掛程式Code Interpret就說明了這一點。正因為它駕馭語言的能力超乎之前的想像,所以常被誤認為通用型的AI。那麼新AI從現在的GPT到未來的超級AI(通用型AI)的到來之前,需要突破的技術或其他門檻,又有哪些?

.學習並掌握人類的思考與形成想法(thinking & reasoning):當前的深度學習模型,通常依賴於人類設定的目標和獎勵信號。要使機器超越人腦的思維框架,可能需要讓它們具有自主學習和設定目標的能力。這可能涉及到研究新的強化學習方法,以及如何讓機器從環境中自動發現有趣和有價值的目標。在這個階段,AI可以真正讀懂一本書,並能如人類一般地理解與精心策畫計謀。

.社會智慧和情感智慧:要讓深度學習超越人腦,以便在人類社會中更好地交流和協作,這需要研究如何讓模型理解和模擬人類的情感、意圖和信念,以及如何根據這些訊息做出適當的行為決策。人類與AI將可運用我們在第二部說明的認知拓展方式,一起攜手並進。

.可擴展性和泛化能力:這是為了超越人類思維,以便在各種不同的任務和環境中取得高性能。這可能涉及研究新的機器學習方法,譬如元學習(meta-learning)、遷移學習(transfer learning)和多任務學習(multi-task learning),以及開發更有效的模型架構和訓練策略。在這個階段的AI,基本上已經掌握了人類的思考與認知能力,所以也可以被稱為強AI或AGI,因為此時AI已掌握人類所有面向的智慧。

.能源效率和計算資源:要使深度學習超越人腦,機器需要在有限的能源和計算資源下實現高性能。這可能需要研究新的硬體設計和神經網路結構,以及開發更高效的算法和優化技術。目前的人工智慧在計算上的能源效率比起人腦還差了幾個數量級,例如讀者可能也常聽到GPT每個月的電費都是天文數字,而人類的大腦功能無所不包,但用到的能量幾乎只等同於一個20瓦的燈泡。因此,讓AI跨越這個能量效率的門檻,以達到接近甚至超越人腦的運作效能,將極為重要。 (相關報導: 生成式AI不再無法可管!讀賣新聞:G7擬針對生成式AI開發者制訂行動規範 更多文章

.可解釋性和可信賴性:這可能涉及到研究新的可解釋性技術以及開發方法,來評估和提高模型的可解釋性、可信賴性和安全性。人類對於新AI的各種擔憂與恐慌,其實常常來自於其深度學習與頓悟的背後猶如黑盒子一般的神祕。為了達到人類與AI雙贏的未來,可解釋性與可信賴性將是更廣泛協作必須跨越的重要門檻。

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