炸场!DeepMind通用人工智能新突破:一套权重通吃视觉文本和决策( 三 )
甚至还有人认为 , AGI(通用人工智能)近在眼前 。
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当然 , 反对/质疑的声音也不小 。
比如始终冲在给人工智能泼冷水一线的马库斯 , 这次也第一时间开了炮:
仔细看看第10页 。 无论模型有多大 , 大型语言模型标志性的不靠谱和错误信息仍然存在 。
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但不管怎么说 , DeepMind在通用人工智能方向上的努力都在不断涌现出新成果 。
事实上 , 无论是2013年惊艳了谷歌的雅达利游戏AI , 还是名满全球的AlphaGo、AlphaStar , DeepMind透过这些阶段性成果想要达成的终极目标 , 一直都通向通用人工智能这个关键词 。
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去年 , DeepMind首席研究科学家、伦敦大学学院教授DavidSilver还领衔发布了一篇同样引起不少讨论的文章:RewardisEnough 。
论文认为 , 强化学习作为基于奖励最大化的人工智能分支 , 足以推动通用人工智能的发展 。
而据Gato团队成员透露 , 这只“猫猫”已经在DeepMind内部孕育了2年时间 。
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此次Gato是以有监督方式进行离线训练的 , 但论文也强调 , 原则上 , 同样可以采用离线或在线强化学习的方式对其进行训练 。
而就在一周前 , DeepMind发布了一个新视频 , 其中说到:
我们接下来要做一件大事(thenextbigthing) , 那意味着需要去尝试很多人们认为过于困难的事情 。 但我们一定要去尝试一下 。
现在看来 , 这个nextbigthing就是指AGI了 。
论文地址:
https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent参考链接:
[1]https://twitter.com/DeepMind/status/1524770016259887107—完—
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