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纽约大学神经科学名誉教授 Gary Marcus:人工智能泡沫会破裂吗?后续会如何发展?
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Gary Marcus 教授重温了他在 AGI-21 上的主题演讲,指出尽管人工智能取得了重大进展,但他当时强调的许多问题在今天仍然具有现实意义。 Gary Marcus 批评了当前的大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能不可靠、容易产生幻觉以及无法真正理解概念。 Marcus 认为,人工智能领域正在经历当前方法的收益递减,尤其是“扩展假设”,即只需添加更多数据和计算就能实现 AGI。 他提倡将深度学习与符号人工智能相结合的混合人工智能方法,强调需要具有更深层次概念理解的系统。 Marcus 强调了开发具有对空间、时间和因果关系等概念的先天理解的人工智能的重要性。 他对硅谷的道德沦丧以及在没有足够保障的情况下急于部署可能有害的人工智能技术表示担忧。 马库斯预测,由于估值过高、盈利能力不足以及行业过度炒作的承诺,可能即将迎来“人工智能寒冬”。 他强调需要更好地监管人工智能,包括训练数据的透明度、测试的全面披露以及人工智能系统的独立审计。 马库斯提议成立国家和全球人工智能机构来监督人工智能技术的开发和部署。 最后,他强调了跨学科合作的重要性,专注于具有深刻理解的强大人工智能,并为人工智能和通用人工智能实施智能、敏捷的治理。 ------关于作者------ GARY MARCUS 是人工智能领域的领军人物。他是一名科学家、畅销书作家和连续创业者(Robust.AI 和 Geometric.AI 的创始人,被 Uber 收购)。他以挑战当代人工智能而闻名,提前几十年预见了许多当前的限制,并在人类语言发展和认知神经科学方面进行了研究。 他是纽约大学心理学和神经科学名誉教授,著有五本书,包括《代数思维》、《克鲁格》、《心灵的诞生》和《纽约时报》畅销书《吉他零》。他经常为《纽约客》、《连线》和《纽约时报》撰稿。他与 Ernest Davis 合著的最新著作《重启人工智能》是福布斯人工智能领域 7 本必读书籍之一。 ------时间轴------ 00:00:01 介绍 00:02:34 Ben G 介绍 00:05:17 Gary Marcus 开始演讲 00:07:38 批评人工智能的现状 00:12:21 人工智能关键挑战缺乏进展 00:16:05 人工智能持续存在的可靠性问题 00:19:54 人工智能行业面临的经济挑战 00:25:11 需要混合人工智能方法 00:29:58 硅谷的道德沦丧 00:34:59 当前生成式人工智能的风险 00:40:43 需要人工智能监管和治理 00:49:21 总结性想法 00:54:38 问答:人工智能炒作和寒冬的周期 01:00:10 预测潜在的人工智能寒冬 01:02:46 关于跨学科方法的讨论 01:05:46 关于监管的问题AI 01:07:27 Ben G 对 AI 寒冬的看法
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