哈萨比斯：谷歌想创造第二个Transformer还想把AlphaGo和Gemini强强联合PG电子游戏- PG电子平台- 官方网站

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　　哈萨比斯：我的意思是，如果回顾 5 到 10 年前，当时人们可能会认为要实现 AI 的发展，需要构建一些令人惊叹的架构，并在此基础上进行扩展，而不必特别去解决像抽象概念这样的具体问题。在 5 到 10 年前的许多讨论中，人们认为需要一种特别的方式来处理抽象概念，因为大脑显然就是这样工作的。但是，如果给 AI 系统足够的数据，例如整个互联网上的数据，它们似乎确实能够从中学习并泛化出一些模式，不仅仅是死记硬背，而是实际上在某种程度上理解它们正在处理的内容。这有点「 超乎寻常得有效」，因为我认为 5 年前没有人会想到它会像现在这样有效。

　　哈萨比斯：Grounding 问题是 80 年代和 90 年代在像麻省理工学院这样的地方构建的经典 AI 系统中遇到的一个问题。你可以把这些系统想象成巨大的逻辑数据库，单词之间互有联系。问题在于，你可以说「狗有腿」，这会在数据库中，但当你给系统看一张狗的图片时，它并不知道那一堆像素点与那个符号有什么关系。这就是 grounding 问题 —— 你有这种符号性的、抽象的表示，但它们在现实世界中，特别是在混乱的现实世界中真正意味着什么呢？他们试图解决这个问题，但从未完全成功。

　　也许前沿模型需要经过更多的审核，然后在发布一年或两年后才能开源。这种模式是我们正在遵循的，因为我们有自己的开源模型，称为 Gemma。这些模型较小，不属于前沿模型，因此它们的功能对开发者来说仍然非常有用，也易于在笔记本电脑上运行，且参数较少。这些功能目前已被很好地理解。不过，这些模型的性能不如最新的前沿模型，如 Gemini 1.5。我们最终可能采取的方法是，我们会有开源模型，但这些模型会比最先进的模型落后大约一年，这样我们可以在公开场合真正评估用户使用这些模型的情况，了解前沿模型的能力。

　　哈萨比斯：在中间层，我们有一些较好的想法来处理这些问题。例如，可以通过安全沙箱环境来测试。这意味着在游戏环境或部分连接的互联网版本中测试智能体的行为。在这个领域以及金融科技等其他领域，已经进行了大量的安全工作。我们可能会借鉴这些想法，然后构建相应的系统，这就是我们测试早期原型系统的方式。但我们也知道，这些措施可能不足以限制 AGI，一个可能比我们更聪明的系统。因此，我们需要更好地理解这些系统，以便为 AGI 设计协议。到那时，我们将有更好的方法来控制它，可能还会利用 AI 系统和工具来监控 AI 系统的下一代。

　　哈萨比斯：这确实是一个有趣的问题。这可能超越了 AGI，更像是人们有时所说的 ASI。届时我们应该拥有极大的资源，假设我们能确保公平、均等地分配这些资源，那么我们将处于一个可以自由选择如何行动的位置，而「意义」将成为一个重大的哲学问题。我认为我们将需要哲学家，甚至可能是神学家，以及社会科学家现在就开始思考这个问题。什么能带来意义？我仍然认为自我实现是重要的，我不认为我们所有人都只会沉浸在冥想中，也许我们会玩电脑游戏。但即便如此，这真的是坏事吗？这是一个值得探讨的问题。

　　尽管 AGI 将带来巨大的变革，例如治愈众多疾病甚至所有疾病，解决能源和气候问题，但它也可能让我们面对一个更深层次的问题：生活的意义何在？就像人们攀登珠穆朗玛峰或参与极限运动一样，这些活动表面看似无意义，但实际上是人们对挑战自我的追求。随着 AGI 的发展，我们可能会在物质层面拥有一切，但随之而来的是对生活意义的再思考。这个问题在科技发展的早期和晚期阶段都被低估了，我们需要重新评估所谓的炒作以及它对我们未来的真正影响。