"该文档是复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华关于生成式语言模型与通用人工智能的探讨,特别提到了ChatGPT的影响。文章指出,以ChatGPT为代表的大型生成式预训练语言模型引领了通用人工智能(AGI)技术的快速发展,这种技术以生成式AI为主要形式,拥有情景化生成能力,通过知识、能力和价值三个阶段塑造智能。随着技术进步,机器智能的提升可能引发人机界限模糊和社会问题。AGI的发展特点包括‘填鸭灌输’式学习和‘先通再专’,挑战传统机器智能的认知。作者强调,人类需要对AGI带来的挑战保持警惕,并抓住机遇,促进人机和谐共存。"
正文:
本文深入探讨了生成式语言模型在推动通用人工智能(AGI)发展中的作用,特别是ChatGPT这一标志性成果对行业的深远影响。肖仰华教授提出,AGI不再仅限于模仿人类大脑的思维,而是扩展到模拟“操控身体”的具身模型,如谷歌的PaLM-E和PaLM2等。这种技术的快速发展揭示了人工智能新阶段的特性,即通过大规模数据预训练实现智能的“填鸭灌输”式学习,先通过广泛学习达到一般智能,再通过专业领域的深化学习实现特定技能的精通。
生成式语言模型的核心在于它们的情景化生成能力,这使得它们能够理解并适应多种情境,进行知识、能力和价值三个阶段的智能培养。在知识阶段,模型通过处理大量文本数据来积累信息;在能力阶段,模型学习如何有效地运用这些知识解决问题;在价值阶段,模型逐渐理解和体现与人类价值观相匹配的行为模式。这种智能发展路径对于人工智能系统的设计和优化具有重要指导意义。
然而,随着机器智能的提升,人机边界变得模糊,带来了一系列社会问题。例如,机器可能会模拟人类行为,导致道德和伦理的挑战。此外,机器智能的快速发展也促使人类重新审视自身的学习方式、知识获取途径和自我认知过程。文章呼吁,面对AGI的挑战,人类应当积极适应,利用其带来的机遇,比如在教育、医疗等领域,同时构建更为安全、和谐的人机交互环境。
文章还提及了肖仰华教授的研究领域,包括知识图谱、知识工程和大数据,这为理解他在AGI问题上的独特视角提供了背景。他的著作《图对称性理论及其在数据管理中的应用》和《知识图谱:概念与技术》反映了他在相关领域的深厚研究基础。
生成式语言模型与通用人工智能的结合正在重塑人工智能的未来,它们的发展趋势对科技进步、社会结构乃至人类认知都产生了深远影响。面对这一变革,我们需要深思其内在机制,预测其可能带来的影响,并采取相应措施确保人机关系的健康和平衡发展。