當(dāng)今Al模型：飛速進(jìn)展關(guān)鍵信息1:驚人的發(fā)展速度。性能提升Hassabis形容過去一年“感覺就像把十年的發(fā)展壓縮在了一年里”。以Gemini為例，其性能提升關(guān)鍵信息2:擴(kuò)展并未碰壁。擴(kuò)展模型規(guī)模仍然能帶來顯著的性能提升，但我指數(shù)級(jí)翻倍，但每一次迭代的投入仍然值得。關(guān)鍵信息3:數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)與創(chuàng)新。我們面臨著可用數(shù)據(jù)耗盡的問題，但可以通過合成數(shù)據(jù)(尤其是在編碼和數(shù)學(xué)等可驗(yàn)證領(lǐng)域)等研究方法來解決。收益遞減但仍顯著增長(zhǎng)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)期模型規(guī)模/投入“參差不齊的智能”:當(dāng)前AI的核心悖論國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中獲得金在筒單的高中數(shù)學(xué)題上犯“這很迷人，這可能是我們尚未達(dá)到AGI的關(guān)鍵原因之一。它們的表現(xiàn)仍然非常不均衡。”-DemisHassabis超越現(xiàn)狀：構(gòu)建更具一致性與推理能力的系統(tǒng)未來系統(tǒng)解決方案3:建立置信度未來系統(tǒng)解決方案3:建立置信度能夠評(píng)估并輸出自己答案的置信度。目前的橙型有時(shí)會(huì)“強(qiáng)迫”自己回答，即使它并不確定，從而導(dǎo)致“幻覺”。思考/驗(yàn)證循環(huán)思考/驗(yàn)證循環(huán)推理輸入輸入驗(yàn)證解決方案1:提升一致性解決方案2:賦予“思考”時(shí)間根本問題在于系統(tǒng)缺乏全局一致性。推理的各種缺口。新系統(tǒng)在推理時(shí)會(huì)花費(fèi)更多時(shí)間“思考”,根本問題在于系統(tǒng)缺乏全局一致性。推理的各種缺口。應(yīng)用：用AI解決科學(xué)領(lǐng)域的“根節(jié)點(diǎn)問題”張白質(zhì)忻償?shù)母拘钥茖W(xué)難題(“根材羈科甲節(jié)點(diǎn)問題”)材羈科甲“AlphaFold證明了解決這類根節(jié)點(diǎn)問題是可能的?，F(xiàn)在我們正在探索所有其他的可能性?！蹦繕?biāo)：實(shí)現(xiàn)可控核聚變，獲得無限的清潔能源。合作，利用AI幫助控制等離子體和設(shè)計(jì)新材料。的關(guān)鍵途徑之一。目標(biāo)：設(shè)計(jì)全新材料，如室溫超導(dǎo)體和性能更好的電池。合作：利用機(jī)器學(xué)習(xí)幫助谷歌的量子AI團(tuán)隊(duì)進(jìn)行量子糾錯(cuò)。須理解物理世界的因果關(guān)·系統(tǒng)需要具備“在線學(xué)習(xí)”·語(yǔ)言雖然比我們想象的更豐富，但它難以描述世界的空間動(dòng)態(tài)、物理背景和機(jī)械原理?！ず芏嘀R(shí)是體驗(yàn)性的，無法用詐言完全描述(例如運(yùn)動(dòng)角度、氣味等感官我們需要一種能夠理解和模擬物理世界運(yùn)行方式的新范式。構(gòu)建心智的基石：世界模型與智能體核心概念1:世界模型(WorldModels)定義：一種理解世界力學(xué)因果關(guān)系的內(nèi)部模型，即“直觀物理”。實(shí)例：Genie.可以根據(jù)文本或圖像提示生成一個(gè)可交互的、動(dòng)態(tài)的2D世界。核心概念2:智能體(Agents)定義：能夠在虛擬或現(xiàn)實(shí)世界中感知、決策和行動(dòng)的AI系實(shí)例：SIMA.一種能理解自然語(yǔ)言指令井在復(fù)雜游戲中執(zhí)行任務(wù)的通用游戲智能體。3.反饋與適應(yīng)3.反饋與適應(yīng)2.智能體探索這個(gè)循環(huán)可以自動(dòng)設(shè)置和解決數(shù)百萬(wàn)個(gè)難度遞增的任務(wù)，最終學(xué)到的技能可以應(yīng)用于機(jī)器人和更廣泛的領(lǐng)域。核心挑戰(zhàn)：物理真實(shí)性解決方案：創(chuàng)建物理基準(zhǔn)測(cè)試，利用游戲引擎生成大量簡(jiǎn)單但精確的物理現(xiàn)象視頻，來訓(xùn)練和臉證模型的吻理引擎是否準(zhǔn)確。終極機(jī)遇：科學(xué)的“終極工具”重新運(yùn)行進(jìn)化：在精確的模擬世界中，我們可以多次“重新運(yùn)行”進(jìn)化，以統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式研究生命和意識(shí)的起源。理解復(fù)雜系統(tǒng)：建立天氣、材料、生物等復(fù)雜系統(tǒng)的學(xué)習(xí)型模擬?！熬_的模擬將是科學(xué)領(lǐng)域難以置信的福音。你可以用一種可控實(shí)驗(yàn)的方式，運(yùn)行模擬數(shù)百萬(wàn)次，來回答那些在現(xiàn)實(shí)世界中極難研究的重大問題?！比祟惿鐣?huì)的未來：一場(chǎng)比工業(yè)革命快十倍、大十倍的變革現(xiàn)有模式的終結(jié)：DeepMind現(xiàn)有模式的終結(jié)：DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人ShaneLegg認(rèn)為，當(dāng)經(jīng)濟(jì)體系在后AGI時(shí)代將無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。一個(gè)可能的起點(diǎn)，但可能不是完整的解決方超越UBI:Hassabis(社群報(bào)票)設(shè)想了更優(yōu)越的系統(tǒng)，例如直接民主式的資源分配，社區(qū)成員可以用(社群報(bào)票)(資事分配)社會(huì)需要投入更多時(shí)間來思考這些問題，包括經(jīng)濟(jì)學(xué)家、社會(huì)科學(xué)家和政府。“很多人的目標(biāo)感來自于他們的工作和為家庭提供生活保障……如果這些被取代了……那么目標(biāo)的意義何在?”通過構(gòu)建AGI,并將其作為人類心智的模擬，我們可以將它與真實(shí)的心智進(jìn)行比較。這個(gè)過程將揭示人類的心智中那些獨(dú)特且可能無法被計(jì)算的部分——或許是創(chuàng)造