對于 AI & AGI,我有 3 個問題

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在人工智能領域,關于通用人工智能(AGI)的討論從未停歇。隨著技術的發展,我們不禁思考:AGI的實現是否需要經歷類似人類慢思考的認知過程?大模型的高級功能,如思維鏈(CoT)和反思機制,是否標志著慢思考的開始?AGI的發展是否需要一種社會達爾文主義的競爭機制來推動自我進化?這些問題觸及了人工智能發展的核心,本文將圍繞這三個問題展開討論,探討它們對AGI未來的影響。

這 3 個問題,我問了很多人,大家的答案都不一樣。

問題一:慢思考是 AGI 的必要前置嗎?

問題

大模型的快速token輸出類似于低等生物的條件反射(快思考),而人類具備深度思考(慢思考)的能力,那么慢思考是否是實現通用人工智能(AGI)的必要條件?

背景

快思考和慢思考是兩種截然不同的認知模式。快思考類似于直覺和本能反應,處理速度快,但容易出錯,例如大模型的token輸出,以及低等生物的條件反射。而慢思考則涉及邏輯推理、深度分析等復雜過程,處理速度較慢,但結果更準確,是人類解決復雜問題時所依賴的重要能力。

目前,大模型在自然語言處理等領域表現出色,但其快速輸出的本質更像是低等生物的條件反射,主要依賴于對大量數據的統計學習。與之相比,人類的慢思考則涉及更深層次的認知過程,如因果推理、抽象概括等,被認為是人類智慧的重要特征。

通用人工智能(AGI)的目標是實現具備或超越人類智能水平的人工智能,使其能夠像人類一樣思考、學習和解決問題。然而,當前大模型主要依賴快思考,是否意味著缺乏慢思考能力將成為制約AGI發展的瓶頸?慢思考是否是實現真正AGI的必要條件?

問題二:CoT 和調用工具,算慢思考嗎?

問題

大模型的思維鏈(CoT)與反思(React)機制,以及調用外部工具的功能(Function Call),是否能被視為慢思考的一種體現?

背景

在人工智能領域,思維鏈(Chain-of-Thought,CoT)和反思(React)是兩種提升大模型推理能力的技術。CoT通過生成中間推理步驟,使模型的思考過程更透明、更具可解釋性。React則讓模型對自己的輸出進行評估和修正,以提高輸出的準確性和可靠性。Function Call功能允許大模型調用外部工具(如計算器、搜索引擎),為模型提供更豐富的信息和更強大的能力。

這些技術在一定程度上模擬了人類慢思考的某些特征,例如CoT類似于人類的逐步推理,React類似于人類的自我反思。然而,這些技術是否真正具備了慢思考的本質,是否能使大模型具備深度思考的能力,仍是一個值得探討的問題。大模型通過這些技術所展現出的“慢思考”跡象,究竟是真正的深度思考,還是僅僅是對人類思維過程的模仿?后續又會怎樣發展呢?

問題三:AGI?需要社會達爾文嗎?

問題

大語言模型是否能在無人類干預的情況下,自發形成類似社會達爾文主義的競爭機制,并通過淘汰其他模型來實現自我進化?

背景

社會達爾文主義認為,人類社會的發展遵循“適者生存”的自然法則,競爭和選擇是推動社會進步的主要動力。在這個過程中,個體的優劣勢決定了其在社會中的地位和影響力,從而影響整個社會的發展方向。大語言模型的訓練過程在某種程度上也存在類似的競爭機制。

例如,在強化學習中,模型通過不斷試錯、評估反饋來優化自身性能,表現優異的模型會被保留和進一步訓練,而表現不佳的模型則會被淘汰。這種優勝劣汰的機制是否能像社會達爾文主義一樣,推動大語言模型的進化,使其不斷接近甚至超越人類智能?

然而,與人類社會不同,大語言模型的進化過程缺乏人類社會中復雜的社會互動、文化傳承等因素。更進一步地,大語言模型能否在人類不參與的情況下,自發形成一套類似社會達爾文主義的競爭機制,通過模型之間的相互競爭、優勝劣汰,實現自我進化?這種進化機制是否會帶來潛在風險,例如模型之間的惡性競爭、壟斷等?

本文由人人都是產品經理作者【賽博禪心】,微信公眾號:【賽博禪心】,原創/授權 發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。

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