为什么人工通用智能超越深度学习的范畴

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关注人工智能的未来：Sam Altman与OpenAI的Q*模型

Sam Altman近期的职务变动以及围绕OpenAI创新Q*模型的猜测，引发了人们对通用人工智能（AGI）相关机遇与风险的新一轮关注。AGI旨在执行与人类相当的智能任务。人工智能的快速发展，特别是深度学习的进步，使得人们对AGI的到来充满期待与担忧。包括OpenAI和埃隆·马斯克的xAI等多家机构，致力于推进AGI的研究，这也引发了一个重要问题：当今的AI进展是否正引导我们走向AGI？

深度学习的局限

深度学习作为一种重要的机器学习方法，使用人工神经网络，支撑着ChatGPT和现代AI的许多应用。虽然它在处理各种数据类型方面表现出色，并且要求最小的预处理，但不少人期望深度学习能在AGI的发展中发挥关键作用。

然而，深度学习存在显著局限。构建有效模型需要大量的数据集和显著的计算资源。这些模型基于训练数据提取统计规则，并在新信息上生成响应。这一方法依赖于预测逻辑；模型会根据新现象更新规则，但其对现实世界不确定性的脆弱性，限制了其实现AGI目标的适用性。例如，2022年6月的一起涉及Robotaxi的事件就展示了这一风险：该车辆在未曾训练的意外情况下表现不佳，导致决策失败。

"如果"的难题

作为AGI的基础，人类并不为每种情景制定详尽的规则。我们通过实时感知环境，与之互动，利用已有知识理解背景和影响因素。与根据固定标准进行物体分类的深度学习模型不同，人类采用灵活的方法，根据需要调整既定规则，以做出有效选择。

例如，当你在徒步旅行时遇到一个陌生的圆柱形物体时，深度学习模型需要你分析各种特征，将其分类为威胁（如蛇）或无害（如绳索），然后再采取行动。而人类则会从远处评估情况，持续更新理解，基于更广泛的以往经验和潜在行动做出决定。这种细致的方法强调探索替代方案的重要性，表明实现AGI或许更依赖于提升我们的“如果”推理能力，而非单纯预测。

在深度不确定性中决策：前进之路

新兴的深度不确定性决策（DMDU）框架为AGI提供了有希望的策略。DMDU方法（如稳健决策制定）评估不同决策在各种未来情景中的表现，而无需不断重训练。它们关注识别决定结果的关键因素，旨在找到跨不同背景提供可接受结果的稳健解决方案。

与优先考虑优化的传统深度学习解决方案（如COVID-19期间的供应链中断所示，其容易在不可预测条件下失效）相比，DMDU方法寻求能够适应多种环境的韧性替代方案，为能够应对现实世界不确定性的AI奠定了宝贵基础。

自动驾驶中的稳健决策

完全自动驾驶车辆（AV）的开发是这一方法论的一个实际示例。自动驾驶车辆必须在多样及不可预测的条件下行驶，这与人类在交通中的决策过程密切相关。尽管在深度学习用于完全自主行驶方面进行了大量投资，这些系统在不确定情况下仍往往面临困难。由于无法建模每一种可能的情况，自动驾驶技术仍需不断创新，以应对未预见的挑战。

一种潜在解决方案是采用稳健决策框架。自动驾驶车辆的传感器将收集实时数据，以评估具体交通情景中的各种决策（如加速、变道或制动）。如果存在对标准算法响应的怀疑，系统可以分析不同选择在该情境下的脆弱性，从而减少对大量数据重训练的依赖，提升适应现实世界不确定性的能力。这一转变可能通过优先考虑决策灵活性，来增强自动驾驶车辆的性能，而非追求完美的预测。

为AGI进步强调决策情境

随着AI技术的不断发展，或许有必要摆脱深度学习范式，转而关注决策情境以促进实现AGI的进程。深度学习在多个应用中已证明其有效性，但在实现AGI方面却显得不足。

DMDU方法能够为更为稳健、以决策为驱动的AI方法铺平道路，有效解决现实世界中的不确定性。

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