為什麼人工通用智能超越深度學習的範疇

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Sam Altman 最近的就業發展以及圍繞 OpenAI 創新 Q* 模型的猜測，重新點燃了人們對人工通用智能 (AGI) 相關機會與風險的關注。AGI 旨在執行與人類相當的智慧任務。人工智能的快速進展，尤其是透過深度學習，已引發對 AGI 潛在來臨的既興奮又擔憂。不少組織，包括 OpenAI 及伊隆·馬斯克的 xAI，致力於推進 AGI 的發展，提出了一個關鍵問題：當前的 AI 進展是否在引導我們走向 AGI？

深度學習的局限性

深度學習是一種主流的機器學習方法，基於人工神經網絡，支撐著 ChatGPT 和許多現代 AI。它因為能夠以最少的預處理來處理各類數據而受到讚譽，許多人期望深度學習在 AGI 的發展中扮演關鍵角色。

然而，深度學習存在顯著的局限性。建立有效模型需要龐大的數據集和大量計算資源。這些模型基於訓練數據提取統計規則，再將其應用於新的資訊以生成回應。這種方法依賴於預測邏輯；模型隨著新現象的出現更新規則，但對真實世界不確定性的脆弱性限制了其達成 AGI 目標的能力。例如，2022 年 6 月的一起自駕 Robotaxi 事件說明了這一風險：該車輛在未曾訓練過的未知情境中出現故障，導致決策失誤。

「如果」的困境

人類作為 AGI 的藍圖，並不為每種情境制定全面的規則。相反，我們透過即時感知與環境互動，運用現有知識來理解背景與影響因素。與基於固定標準分類物體的深度學習模型不同，人類採用更具靈活性的方式，根據需要調整既有規則來做出有效選擇。

例如，如果你在健行時遇到一個不熟悉的圓柱形物體，深度學習模型會要求你分析各種特徵並將其分類為威脅（如蛇）或無害（如繩子），然後再行動。而人類會從遠處評估情況，不斷更新理解，並根據更廣泛的過去經驗和潛在行為做出決定。這種細膩的方法強調探索替代方案而非僵硬預測，暗示達成 AGI 或許更依賴於增強我們的「如果」推理能力，而非單純的預測。

在深度不確定性下的決策：前進之路

創新框架如深度不確定性下的決策 (DMDU) 提供了 AGI 的有力策略。DMDU 方法，例如穩健決策（Robust Decision-Making），評估不同決策在各種未來情境中的表現，而無需不斷重新訓練。它們專注於識別決策結果的關鍵因素，旨在找到在不同背景下都能提供可接受結果的穩健解決方案。

與優化為主的傳統深度學習解決方案不同，DMDU 方法尋求能夠適應多樣環境的彈性替代方案，為能夠應對現實世界不確定性的 AI 提供了有價值的基礎。

自動駕駛車輛中的穩健決策

完全自動駕駛車輛 (AVs) 的發展是該方法論的實際範例。AVs 必須在多變且不可預測的條件下運行，與人類在交通中的決策過程相似。儘管在實現完全自動駕駛方面投入了大量資金，這些系統在不確定的情境下仍然面臨挑戰。建模每種可能情況的固有限制需要持續努力來應對 AV 技術中的意外挑戰。

一個潛在解決方案是采用穩健的決策框架。AV 传感器會收集實時數據，評估不同決策（如加速、變換車道或剎車）在特定交通情況下的表現。如果對標準演算法的反應有疑慮，系統可以分析不同選擇在該情境中的脆弱性，減少對龐大數據重訓練的依賴，並提升對現實世界不確定性的適應能力。這種轉變可能通過優先考慮決策靈活性而非追求完美預測來提升 AV 的性能。

強調決策背景以促進 AGI 的發展

隨著 AI 技術的不斷演進，或許有必要遠離深度學習範式，專注於決策背景，以促進 AGI 的進步。雖然深度學習在許多應用中有效，但在實現 AGI 時卻不能達標。

DMDU 方法論有望為應對現實世界不確定性的 AI 提供更為穩健的決策驅動方法。

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