在2024年的人工智慧圈中，雖然OpenAI前首席科學家伊利亞在與奧特曼的宮鬥中落敗，退居幕後，但他依然是主角之一。 想象一下這樣的場景：伊利亞突然收到乙個**。 恭喜你，你被《自然》雜誌評為“2023 年十大科學家”之一！但有乙個轉折——伊利亞回答說：“採訪？不,謝謝！甚至他的推文也像是，“誰是大自然？儘管他在採訪中有所下降，但《自然》雜誌稱讚他，稱他為人工智慧世界的先知。 在伊利亞看來，人工智慧有能力改變整個人類文明的存在方式，而不是像OpenAI出現之前那樣，僅僅幫助人類解決一些小問題。
只要你能做出乙個非常好的**下乙個代幣，你就可以幫助人類創造AGI。 」
在播客中，Ilya 深入探討了他對大型語言模型的看法，認為雖然它們的主要功能是下乙個角色，但它們的潛力可能大於人類智慧型的總和。 伊利亞指出，許多人認為，大型模型只是通過統計方法模仿人類現有的知識和能力，因此無法超越人類。 然而，如果我們的底層神經網路足夠聰明，我們只需要問它——乙個具有非凡洞察力、智慧和能力的人會做什麼？也許這樣的角色並不存在，但神經網路可以推斷出這種角色可能採取的行為。 這將人工智慧 （AGI） 的任務轉移到乙個可能以某種方式行事的人身上。 那麼，下乙個字元準確意味著什麼？這實際上是乙個比字面意思更深層次的問題。
準確地說**，下乙個令牌意味著您了解令牌生成的基本現實
就像在統計學中一樣，為了理解這些統計資料並對其進行壓縮，我們需要了解這些統計資料中反映了什麼世界。 如果AGI的目標是準確地**人類行為，那麼是什麼決定了人類行為？每個人都有自己的想法和感受，並以特定的方式行事。 所有這些都可以從下乙個令牌的 ** 中推斷出來。 伊利亞認為，只要它能夠準確地放置乙個令牌，人工智慧就有可能推斷出乙個具有非凡洞察力、智慧和能力的人可能採取的行動，即使這樣的人實際上並不存在。
到 2030 年，人工智慧能產生多少經濟價值？
好吧，這個問題就像猜謎語一樣，答案只有上帝知道。 但是，我認為，如果人工智慧沒有產生太多的經濟價值，最可能的原因是可靠性——那麼，我們離AGI還有多遠？我們可以通過觀察特斯拉在自動駕駛方面的進展來感受這項技術的挑戰。 目前，我們的人工智慧模型可能仍處於乙個階段，它們似乎能夠處理所有事情，但它們實際上還有很多東西需要解決。 就像特斯拉一樣，雖然他們的自動駕駛技術已經能夠做很多事情，但在可靠性方面還有很長的路要走。
你認為在達到AGI之前，我們還需要像Transformer這樣的突破嗎？還是現有技術已經能夠讓我們實現AGI？
我們可以想象，如果有一天我們真的達到了AGI，那將是乙個非常酷的時刻！現在不同的公司都在開發自己的模型，不同的模型和技術是相互獨立的，還是將來會有乙個共同點？我相信，隨著技術的發展，不同的研究小組或專案會選擇不同的路徑和方法，但一旦這些長期的努力開始顯現成果，該領域就會再次融合。
OpenAI為什麼放棄了機械人的方向？
我認為過去機械人技術的困難在於資料太少，這限制了發展。 以前，要進入這個領域，需要加入一家專門的機械人公司，還需要乙個龐大的團隊來建造和維護機械人。 但現在情況不同了，開闢新道路的可能性已經存在。 但它需要真正深入研究機械人技術，建造數千個機械人，從中收集資料，並找到一種逐步改進的方法，以便機械人能夠執行一些基本有用的任務。 隨著資料的積累，可以訓練更有效的模型，使機械人能夠執行更複雜的任務。 這是乙個循序漸進的改進過程，需要構建更多的機械人，收集更多的資料。 為了實現機械人技術的發展，必須全力以赴並願意解決所有相關的物理和後勤問題。 這與純粹的軟體開發完全不同。 只要有足夠的努力和熱情，就有可能在機械人技術方面取得重大進展，並且已經有幾家公司在這方面做出了努力。