谷歌旗下DeepMind CEO表示通用人工智能或将在几年内实现

谷歌旗下DeepMindCEO表示通用人工智能或将在几年内实现谷歌旗下人工智能子公司DeepMind的CEO戴米斯・哈萨比斯表示，通用人工智能(AGI)可能在几年内实现。AGI指的是一种计算机具有人类水平认知能力的系统。他还补充说，研究人员尚未就AGI的合适定义达成一致。"我认为，未来几年我们将拥有非常强大、非常通用的系统。”对于AGI实现的时间，哈萨比斯周二在接受采访时称，AI研究的速度可能会在目前已经很快的基础上进一步提速。“过去几年的进展相当令人难以置信，”哈萨比斯说，“我没看到有任何理由会放慢这一进程。我认为它甚至可能会加速。所以我认为我们可能只需要几年，也许在十年内。”来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

谷歌DeepMind创始人提出通用人工智能分级 ChatGPT只是初级

谷歌DeepMind创始人提出通用人工智能分级ChatGPT只是初级长期以来，AGI都是一个含义模糊的概念，粗略可以将其理解为“和人类差不多聪明”。研究团队在论文中写道，“我们希望提供一个共通的语言，用于比较模型、评估风险，以及衡量我们在通往AGI的道路上行进到了什么阶段。”AGI六大定义原则研究团队没有用一句话概括AGI，而是提出，任何对AGI的定义都应满足六条原则：关注能力，而非过程。也就是说关注AGI可以完成什么，而不是完成任务的机制。这种将关注焦点放在能力上的方式，使我们能够将一些内容排除在对AGI的要求之外，比如实现AGI并不意味着智能体以类似人类的方式思考或理解，或实现AGI并不意味着智能体具备意识或感知（具有情感的能力），因为这些特质不仅侧重于过程，而且目前无法通过公认的科学方法来衡量。关注通用性和性能。研究团队认为，通用性和性能是AGI的关键组成部分。关注认知和元认知任务。大多数对AGI的定义侧重于认知任务，可以理解为非物理任务。尽管目前机器人技术取得了一些进展，但与非物理能力相比，AI系统的物理能力似乎滞后了。执行物理任务的能力确实增加了智能体的通用性，但我们认为这不应被视为实现AGI必要的先决条件。另一方面，元认知能力（例如学习新任务的能力或知道何时向人类请求澄清或协助的能力）是智能体实现通用性的关键先决条件。关注潜力，而非部署。证明系统能够以一定性能水平执行一组必要任务，应该足以宣布该系统为AGI，在现实世界部署这样的系统，不应该成为AGI定义的固有要求。关注生态效度（EcologicalValidity）。我们希望强调，选择与人们在现实世界（即生态有效）所重视的任务相一致的任务非常重要。关注通往AGI的路径，而不是单一的终点。研究团队提出AGI的五级分类，每个AGI级别都与一组明确的度量/基准相关联，以及每个级别都引入已识别的风险和人机交互范式的变化，比如OpenAI提出的劳动替代定义就更符合“大师AGI”。AGI五级分类基于能力深度（性能）和广度（通用性）将AGI分类为：非AI、初级、中级、专家、大师、超级智能。基于能力深度（性能）和广度（通用性），该研究将AGI分类为：非AI、初级、中级、专家、大师、超级智能。单个系统可能横跨分类法中的不同级别，截至2023年9月，前沿语言模型如OpenAI的ChatGPT、Google的Bard、Meta的Llama2在某些任务上（如短篇论文写作、简单编码）表现出能力娴熟的“中级”性能水平，但在大多数任务上（如数学能力、涉及事实性的任务）仍处于“初级”性能水平。研究团队认为，总的来说，当前的前沿语言模型会被视为第1级通用AI，即“初级AGI”，直到其性能水平在更广泛的任务集上提高，满足第2级通用AI（“能力娴熟AGI”）的标准。同时，研究团队提醒道，获得特定认知领域的更强技能，可能对AI安全产生严重影响，如在掌握强大的伦理推理技能之前获得强大的化学工程知识可能是一种危险的组合。还要注意，性能或通用性级别之间的进展速度可能是非线性的。获得学习新技能的能力可能会加速通往下一个级别的进程。在性能和通用性的综合方面，分级中的最高级别是ASI（人工超级智能）。研究团队将“超级智能”性能定义为超过100%的人类。例如，研究团队假定AlphaFold是分类法中的第5级“限定领域超人AI”，因为它在一个任务（从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构）上的表现高于全球顶级科学家的水平。这个定义意味着第5级通用AI（ASI）系统将能够以没有人类能够匹敌的水平执行各种任务。此外，这个框架还意味着这样的“超人系统”可能能够执行比AGI低级别更广泛的任务，可以理解为其能够实现原本人类完全不可能执行的任务。ASI可能具有的非人类技能可能包括神经界面（通过分析大脑信号来解码思想的机制）、神谕能力（通过分析大量数据来做出高质量预测的机制），以及与动物交流的能力（通过分析它们的声音、脑电波或肢体语言的模式等机制）。10月底，莱格在接受科技播客采访时表示，他仍然坚持2011年就曾公开发表的观点——研究人员有50%的可能在2028年实现AGI。那么这具体指的是哪一个级别？目前他还没有明确的阐释。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1395531.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1395531.htm

谷歌DeepMind CEO直言：当前 AI 综合智力还不及家猫

谷歌DeepMindCEO直言：当前AI综合智力还不及家猫在全球变革研究所举办的“2024年英国未来会议”上，谷歌DeepMind的首席执行官戴密斯·哈萨比斯与英国前首相托尼·布莱尔共同探讨了AI的未来趋势。他直言不讳地指出，若将AI视为一个通用系统来评估，其IQ智商水平尚未达到家猫的标准。然而，他也强调，随着资金与计算资源的持续投入，AI领域的进步正以前所未有的速度推进，有人甚至预测在未来五年内，AI的智力有望超越人类。哈萨比斯进一步阐明了DeepMind的研究重心，并非单纯的人工智能(AI)，而是更为宏大的通用人工智能(AGI)目标。他解释道，尽管当前的AI技术已经能够在写作、绘画和音乐创作等领域展现出人类般的才华，但从综合智力的角度来看，它们仍远不及一只普通的家猫，更不用说达到人类的智力水平了。不过，在诸如游戏等特定领域内，AI已经展现出了超越人类的能力。展望未来，哈萨比斯坚信人工智能将在潜移默化中深刻改变人类的生活面貌，加速能源、材料科学、医疗保健、气候研究以及数学等多个领域的科学发展进程。他借此机会向与会者介绍了DeepMind的一项创新项目——“阿斯特拉计划”(ProjectAstra)。该项目旨在将AI从传统的聊天机器人角色中解放出来，赋予其更广泛的能力，以更好地理解用户的个人情况、所处环境、个人偏好以及历史行为等信息，从而提供更加个性化、智能化的服务体验。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

DeepMind CEO透露谷歌AI投入计划，预计将超过千亿美元

DeepMindCEO透露谷歌AI投入计划，预计将超过千亿美元DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯在周一于温哥华TED大会上发表讲话，就微软与OpenAI联合打造的千亿美元级超级计算机“星际之门”表达了自己的看法。他表示，虽然不便透露具体投资数字，但谷歌在人工智能领域的投入将会超过1000亿美元。哈萨比斯还强调了谷歌母公司Alphabet在计算能力上的优势。他自豪地表示，Alphabet的计算实力已经超越了包括微软在内的其他竞争对手。这种强大的计算能力，将为谷歌在人工智能领域的研究提供有力支持。哈萨比斯还谈到了OpenAI的ChatGPT所引发的全球关注。他认为，这表明公众已经对人工智能系统持开放态度，即便这些系统目前还存在一些缺陷和错误。他相信，随着技术的不断进步，这些问题终将得到解决。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

DeepMind CEO 称谷歌计算能力优于微软，在 AI 领域的投入将超过千亿美元

DeepMind首席执行官德米斯-哈萨比斯（DemisHassabis）周一在温哥华举行的TED大会上被问及微软公司和OpenAI正在计划建造价值1000亿美元的超级计算机“星际之门”（Stargate），他表示谷歌在人工智能领域的投入未来将超过1000亿美元。哈萨比斯回答说：“我们不谈论具体数字，但我认为随着时间的推移，我们的投资会超过这个数字。”他没有透露具体的支出细节。他还表示谷歌母公司Alphabet的计算能力优于包括微软在内的其他竞争对手。哈萨比斯于2010年与他人共同创办了DeepMind公司，十年前该公司被谷歌收购。他还提到：“这也是我们早在2014年就与谷歌合作的原因之一，因为我知道，要实现AGI（指通用人工智能）需要大量的计算。这就是事情的真相，谷歌过去拥有最多的算力，现在也仍然拥有最多的算力。OpenAI的ChatGPT所引发的全球兴趣表明，公众已经准备好接受人工智能系统，即使它们仍然存在缺陷和错误。”标签:#DeepMind#Google频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

DeepMind CEO：谷歌将在人工智能上投入超过 1000 亿美元

DeepMindCEO：谷歌将在人工智能上投入超过1000亿美元谷歌旗下AI研究部门DeepMind首席执行官DemisHassabis表示，随着时间的推移，该公司将花费超过1000亿美元开发人工智能技术——这是硅谷投资AI竞赛的另一个迹象。他还表示，谷歌拥有比微软等竞争对手更强大的计算能力。“这是我们在2014年与谷歌合作的原因之一，因为我们知道，为了实现通用人工智能，我们需要大量算力。OpenAI的ChatGPT引发的全球兴趣表明，公众已经准备好接受人工智能系统，即使它们仍然存在缺陷、容易出错。”