早些時(shí)候，深度思維發(fā)布了一款名為“加托”的新的“通才”型人工智能模型。母公司為Alphabet的人工智能實(shí)驗(yàn)室深度思維表示，這一模型可以完成玩雅達(dá)利視頻游戲、理解圖像內(nèi)容、聊天、以及用物理的機(jī)器人手臂來堆棧塊等各種任務(wù)。總而言之，加托可以完成604個(gè)不同的任務(wù)。

毫無疑問，這款“加托”模型有著十分強(qiáng)大的能力，而且在它發(fā)布僅僅一周之后，許多研究人員就已經(jīng)對(duì)它有些癡迷了。

深度思維公司的頂級(jí)研究人員之一，同時(shí)也是有關(guān)“加托”的論文的合著者的南多·德·弗雷塔斯就是其中的一名，談到加托他難掩自己的興奮。他發(fā)表推文說：“游戲要通關(guān)”，也就是說通過“加托”，人們現(xiàn)在找到了通往人工通用智能——即AGI的道路，AGI這一概念是指達(dá)到類似人類或超人類級(jí)別的人工智能。他說，現(xiàn)在要想實(shí)現(xiàn)AGI所要解決的主要是有關(guān)規(guī)模的問題：即怎樣讓類似“加托”的模型規(guī)模更大，能力更強(qiáng)。

而德·弗雷塔斯的這一聲明不出意外地引發(fā)了媒體的廣泛報(bào)道，稱深度思維公司正在達(dá)到“接近”人類水平的人工智能。而且這已經(jīng)不是媒體第一次就超越現(xiàn)實(shí)進(jìn)行炒作了。

其實(shí)許多其他很強(qiáng)大的新發(fā)布的人工智能模型也發(fā)布過類似的宏偉聲明，例如Open AI公司的文本生成器GPT-3模型和圖像生成器DALL-E模型。但是很遺憾的是這種吸引人眼球的“宏偉聲明”導(dǎo)致該領(lǐng)域的許多人忽略了人工智能中的其他重要的研究領(lǐng)域。而對(duì)于“加托”模型來說，也是如此。

目前的一些人工智能模型中已經(jīng)開始混合不同的技能：例如，DALL-E模型可以從文本描述中生成圖像。還有其他模型可以通過相對(duì)單一的訓(xùn)練技術(shù)來同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖片和句子的識(shí)別。此外深度思維公司的阿爾法零模型已經(jīng)既學(xué)會(huì)了下圍棋、也學(xué)會(huì)了下國際象棋和將棋。

但阿爾法零與“加托”的關(guān)鍵區(qū)別之處是：阿爾法零一次只能學(xué)習(xí)一項(xiàng)任務(wù)。在學(xué)會(huì)下圍棋之后，如果它想學(xué)習(xí)一門新的棋類，必須先忘記之前學(xué)會(huì)的一切。也就是說，它不能同時(shí)學(xué)習(xí)玩兩種游戲。

而這里就顯示“加托”的強(qiáng)大之處：“加托”可以同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)不同的任務(wù)，這意味著它可以在不同技能的訓(xùn)練之間切換，而在學(xué)習(xí)另一種技能之前不需要忘記之前所學(xué)的技能。盡管這看上去只是一個(gè)小小的進(jìn)步，但意義重大。

不過“加托”也有缺點(diǎn)，那就是不能同時(shí)執(zhí)行不同種類的任務(wù)。麻省理工學(xué)院專攻人工智能、自然語言和語音處理的助理教授雅各布·安德烈亞斯說，機(jī)器人仍然需要從文本中學(xué)習(xí)有關(guān)這個(gè)世界的“常識(shí)性知識(shí)”。

而如果機(jī)器人學(xué)會(huì)以上這些能力，將可能在某些場合很有幫助。安德烈亞斯說：“這樣，當(dāng)你把一個(gè)機(jī)器人帶進(jìn)廚房時(shí)，并首次要求它做一杯茶時(shí)，它們不需要知道就會(huì)知道做一杯茶的步驟，并同時(shí)可以自己尋找到茶袋的位置?！?/p>

但是一些外部研究人員對(duì)德·弗雷塔斯的主張表示強(qiáng)烈的不認(rèn)同。例如人工智能研究員加里·馬庫斯就認(rèn)為上面所說的這些“遠(yuǎn)非‘智能’”，他對(duì)深度學(xué)習(xí)也一直持批評(píng)態(tài)度。他表示，圍繞“加托”的炒作表明，人工智能領(lǐng)域正被一種毫無意義的“必勝主義文化”所破壞。

馬庫斯說，總能吸引人們眼球并讓人們興奮的深度學(xué)習(xí)模型中的一個(gè)很大的問題是，人們總是期待它將會(huì)達(dá)到接近人類水平的智能，而如果它犯了錯(cuò)誤，人們將會(huì)認(rèn)為是這個(gè)模型的問題，而這就好像“如果一個(gè)人犯了錯(cuò)誤，人們就認(rèn)為是這個(gè)人有問題?！?/p>

他補(bǔ)充說：“而事實(shí)上大自然一直在告訴我們，這樣的方法是行不通的。但是遺憾的是，這一領(lǐng)域的研究人員如此相信新聞報(bào)道，以至于完全忽略了這一點(diǎn)?！?/p>

就連和德弗雷塔斯一起進(jìn)行“加托”研究的同事杰基·凱和斯科特·里德在被問到有關(guān)這一問題的看法時(shí)，也持有謹(jǐn)慎態(tài)度。在談到加托可能向著AGI的方向發(fā)展的前景時(shí)，并沒有表現(xiàn)出很大的興趣，他說：“我并不認(rèn)為類似的預(yù)測是真正可信并有說服力的，這種預(yù)測就像預(yù)測股市一樣，而我也盡量避免這么做?！?/p>

里德也表示，這個(gè)問題很難回答：“我認(rèn)為大多數(shù)從事機(jī)器學(xué)習(xí)工作的人都會(huì)刻意避免回答這類問題。這很難預(yù)測，但是，我也確實(shí)希望有一天它可以實(shí)現(xiàn)。”

在某種角度來看，深度思維將“加托”炒作為萬能的“通才”和AGI，最終在人工智能行業(yè)的受害者可能反而是深度思維自身。這將使人們產(chǎn)生目前的人工智能系統(tǒng)的功能仍然“狹隘”的想法，即目前的人工智能只能做一組特定的、受限制的任務(wù)，比如生成文本。

包括來自深度思維的一些技術(shù)專家也認(rèn)為，有一天人類將開發(fā)出“更廣泛的”的人工智能系統(tǒng)，它們將能夠像人類一樣工作，甚至更好。雖然有些人將其稱為人工通用智能，但也有一些人批判它就好像“對(duì)魔法的信仰”。包括Meta公司首席人工智能科學(xué)家楊立昆在內(nèi)的許多頂級(jí)研究人員也對(duì)其可能性持質(zhì)疑態(tài)度。

“加托”是一個(gè)“通才”，它可以同時(shí)做許多不同的事情。但是麻省理工學(xué)院的安德烈亞斯說，這還沒有達(dá)到“通用”人工智能，通用人工智能將能夠根據(jù)需要靈活地執(zhí)行模型沒有被訓(xùn)練過的新型任務(wù)，而目前我們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)做不到這一點(diǎn)。

他說，即使擴(kuò)大模型的規(guī)模也不能解決模型無法“終身學(xué)習(xí)”的問題。終身學(xué)習(xí)是指如果教模型一些東西，他們會(huì)理解其中所有的含義，并在之后所有的任務(wù)中都將這些新學(xué)到的能力用于其中。

人工智能及機(jī)器人方面的研究員、由蒂尼特·格布魯共同創(chuàng)立的Black in Ai組織的成員伊曼紐爾·卡亨布維也認(rèn)為，圍繞“加托”模型的炒作對(duì)人工智能的總體發(fā)展是有害的。

他說：“在人工智能領(lǐng)域還有許多有趣的、但是由于資金不足需要被更多關(guān)注的話題，但很遺憾許多大型科技公司以及這些科技公司的許多研究人員對(duì)其不那么感興趣?！?/p>

帕特里克小麥戈文基金會(huì)的主席維拉斯·達(dá)爾說，科技公司需要經(jīng)常退一步，回想并評(píng)估一下為什么要建造他們目前正在建造的東西。據(jù)悉，麥戈文基金會(huì)是一個(gè)資助人工智能項(xiàng)目的慈善機(jī)構(gòu)。

他說：“AGI這一概念描述的是一種深刻的有關(guān)人性的概念——通過創(chuàng)造可以使人類更強(qiáng)大的工具來推動(dòng)人類變得更強(qiáng)大。”“而這一概念確實(shí)很好，但也要注意人們可能因?yàn)樗环稚⒆⒁饬Γ浫パ芯课覀冋诿媾R著的需要用人工智能來解決的真正的問題?！?/p>