Gary Marcus官方网站喊话Hinton、马斯克：深度学习就是撞墙了，我赌十万美金

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Gary Marcus：AGI 并不像你也许的“近在眼同一时间”

6 年初 6 日，Gary Marcus 在《科学黑人》发表文章，重申了自己的观念：AGI 并非近在眼同一时间。

对于普通人来话说，计算机程序课题或许打算赢取巨大进步。在媒体的另据中所：OpenAI 的 DALL-E 2 或许可以将任何译文转成图象，GPT-3 无所不知，DeepMind 5 年初未公开发表的 Gato 系统对在每一项使命上都安全性不错......DeepMind 的一位低阶技术开发人员甚至撒谎已开始争取常用计算机程序 (AGI)、AI 具有与有机体一样的电脑高水平......

别被骗了。电脑程式独自一人也许但会和人一样聪慧，甚至也许更是聪慧，但远不是现今。要创造根本解释和推理普通人全世界的电脑程式，还有大量的实习要来作。我们现今根本必须的是更是较少的相提并论勇往直前和更是多的基础科学研究。

可以肯定的是，计算机程序其实在某些方面赢取了进步——合成图象好像愈发逼真，口语辨别可以在嘈杂环境污染中所实习——但我们距离常用的有机体高水平 AI 还有很长的路要跟着，例如计算机程序现今还没法解释文章和摄像机的根本含义，也没法处置意外失常和中所断。我们无论如何面临 AI 长期以来一直长期存在的同样——让计算机程序变得有用。

以 Gato 为例，给定使命：为外野挥投掷在挥球的图象加上标题，系统对来到三个相同的究竟：“一名在挥球跳远在在挥球场上投篮”、“一名女童向在挥球场上的外野挥投掷在挥球”和“一名在挥球跳远在击球，一名接球挥在一场在挥球比赛”。第一个究竟是正确地的，而其他两个究竟或许包含图象中所只不过的其他球员。这具体同义出 Gato 系统对并不发觉图象中所的确实内容可，而是了解大致相似图象的典型内容可。任何在挥球员都能显露出这是先是投篮的外野挥——虽然我们预估临近有接球挥和击球挥，但他们显然没有人经常出现今图象中所。

同样，DALL-E 2 但会混淆这两种位置关系：“浅蓝色正方体下部的粉红色正方体”和“粉红色正方体下部的浅蓝色正方体”。类似地，5 年初Google未公开发表的 Imagen 仿真没有区别“航天员一匹马”和“马骑航天员”。

当 DALL-E 这样的系统对丢失时，你也许还觉得有些嘲讽，但有一些 AI 系统对如果丢失，就但会导致非常严重影响的难题。例如，一辆自动驾驶的特斯拉最近直接向路中所间拿跟着乘车标志的铁路工人在在，有机体客货车干预后才能滑行。该自动驾驶系统对可以原则上辨别有机体和乘车标志，但察觉到两者的不寻常组合时就未能滑行。

所以，很碰巧，AI 系统对无论如何不有用，并且较难随之直接影响取而代之环境污染。

Gato 在 DeepMind 报告的所有使命上都该季，但很较少能像其他当代系统对一样。GPT-3 平常写出到流利的文学作品，但无论如何较难掌握基本的算数，而且它对普通人的了解太较少，很容易导致“一些专家确信吃袜子有助于大脑发生变化状态”之类令人可笑的句子。

这暗藏长期存在的难题是，计算机程序课题远多达的科学研究制作团队仍然是学术性机构，而是大型科技大公司。与国立大学相同，大公司没有人技术性的动力装置。他们的取而代之论文没有人经过学术性审核就通过取而代之闻未公开发表，引导新京报，并回避几位评审。我们所给予的信息只是大公司本身想让我们发觉的不想。

在软件包行业，有一个专门的用法代表人这种商业性策略“demoware”，同义软件包的设计很适于示范，但一般来话说适于普通人全世界。

而这样行销的 AI 产品线，要么没有顺利未公开发表，要么在普通人中所有条不紊。

厚度修习大幅提高了电脑程式辨别数据模式的能力，但它长期存在三大缺陷：修习的模式是肤浅的，而不是近期的；导致的结果较难话说明了；很难时间推移。正如哈佛计算机程序科学家 Les Valiant 所同义出的：“更进一步的本体同样是确立 AI 修习和推理的形式。”

目同一时间，大公司追求的是超越基准，而不是创造取而代之的意念，他们用已有的技术开发只得展开小幅基础上，而不是停下来思考更是基本的难题。

我们必须有更是多的人询问“如何构建可以同时修习和推理的系统对”等基本难题，而不是追求华丽的产品线示范。

这场关于 AGI 的争辩已对穿越终点站，也有其他科学研究成果陆陆续续加入。科学研究成果 Scott Alexander 就在其网站中所同义出，Gary Marcus 是个无名氏，以前几年里写出的的路或多或较少不几乎正确，但无论如何有其价值。

比如 Gary Marcus 在此之同一时间曾经批判过 GPT-2 的一些难题，八个年初后，GPT-3 开上端时，这些难题都力图解决。但 Gary Marcus 并没有人对 GPT-3 留情，甚至写出了一篇文章：“OpenAI 的语法建模不发觉它在话说什么。”

表象上话说，一个观念目同一时间而言是对的：“Gary Marcus 以嘲笑大型语法仿真为把戏，但之同一时间这些仿真但会变得愈发好，如果这个21世纪持续下去，AGI 便就但会意味着。”

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