近日，OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人，曾經(jīng) TeslaAI 總監(jiān)，現(xiàn)在又重新返回 OpenAI 的 Andrej Karpathy 在一個(gè)開發(fā)者活動(dòng)上，分享了自己對(duì)于 AI 智能體的看法。

7 年前，研究 AI 智能體的時(shí)機(jī)還不成熟

他先聊到了自己早期在 OpenAI 工作時(shí)，當(dāng)時(shí)的業(yè)界潮流就是研究如何用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法來改進(jìn) AI 智能體。

很多項(xiàng)目都在基于類似雅達(dá)利游戲來制作 AI 玩家。

當(dāng)時(shí)他本人想做的是一個(gè)適用范圍更廣泛的產(chǎn)品。

但是因?yàn)楫?dāng)時(shí)的技術(shù)所限，做出來的效果不好，于是他和 OpenAI 就改變了方向，開始做大語言模型了。

當(dāng)然，這期間我被自動(dòng)駕駛分了心。

但是 5 年之后的現(xiàn)在，AI 智能體重新成為了一個(gè)非常有前途的方向。

因?yàn)楝F(xiàn)在有了全新的技術(shù)手段來研究 AI 智能體，情況和 2016 年完全不同了。

最簡單的例子就是，現(xiàn)在沒有人再像 2016 年那樣用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法來研究 AI 智能體了。

現(xiàn)在的研究方法和方向在當(dāng)年是不可想象的。

AI 智能體代表著一個(gè)瘋狂的未來，雖然可能還有點(diǎn)遠(yuǎn)

因?yàn)樵谖磥恚绻?AGI 能夠出現(xiàn)，將會(huì)充分發(fā)揮 AI 智能體的能力。

未來的 AI 智能體可能不是單獨(dú)的個(gè)體，而是會(huì)出現(xiàn)非常多的 AI 智能體組織，甚至是 AI 智能體文明。

這可能是一個(gè)讓人非常興奮，甚至是瘋狂的未來。

但同時(shí)大家也要保持清醒和冷靜。

因?yàn)橐恍┘夹g(shù)趨勢方向可能很容易構(gòu)想，展望出來，但是要做成產(chǎn)品落地卻很難。

很多技術(shù)都屬于這種類型，比如自動(dòng)駕駛就是這樣。

技術(shù)遠(yuǎn)景很容易設(shè)想出來，汽車在街區(qū)行駛的演示也很容易做出來，但是做出產(chǎn)品可能需要 10 年時(shí)間。

同樣，VR 也是這樣的情況。

AI 智能體可能也屬于這一類技術(shù)，應(yīng)用場景很容易想象，前景讓人興奮，但是需要長期的技術(shù)發(fā)展和積累。

AI 智能體需要從神經(jīng)科學(xué)中汲取靈感

就像深度學(xué)習(xí)早期的發(fā)展一樣，AI 智能體的發(fā)展可能會(huì)從神經(jīng)科學(xué)中獲得啟發(fā)。

思考 AI 智能體和神經(jīng)科學(xué)的關(guān)系是很有意思的。

尤其是現(xiàn)在很多人都把大語言模型作為 AI 智能體解決方案的一部分。

但是如何構(gòu)建一個(gè)完整的，擁有人類所有認(rèn)知能力的數(shù)字實(shí)體呢？

顯然，我們都認(rèn)為需要某種潛在的系統(tǒng)來規(guī)劃、思考和反思我們在做的事情。

這可能就是神經(jīng)科學(xué)能發(fā)揮作用的地方。

舉個(gè)例子，海馬體是大腦非常重要的部分。

但是 AI 智能體中什么東西發(fā)揮著海馬體的作用，來存儲(chǔ)記憶，實(shí)現(xiàn)標(biāo)記和檢索等等的這些功能呢？

我們大致已經(jīng)了解如何構(gòu)建視覺和聽覺皮層，但還有許多的東西我們并不知道在 AI 智能體中到底意味著什么。

比如潛意識(shí)的所在地 —— 丘腦在 AI Agents 中又相當(dāng)于什么呢？

這些都是非常有趣的問題。

我專門帶了一本神經(jīng)科學(xué)方面的書，是有 David Eagleman 的《大腦與行為》，我發(fā)現(xiàn)這本書非常有趣，很有啟發(fā)性。

就像早期 AI 研究在設(shè)計(jì)神經(jīng)元時(shí)所做的那樣，從神經(jīng)科學(xué)中汲取有趣的靈感，也許是我們應(yīng)該重新嘗試的方向。

在座的大家就是行業(yè)的最前沿

可能大家不一定知道，但是今天到場的大家構(gòu)建的 AI 智能體已經(jīng)處于 AI 智能體能力的最前沿。

現(xiàn)在所有正在做大語言模型的機(jī)構(gòu)，比如 OpenAI 等，我覺得都沒有處于這個(gè)領(lǐng)域的最前沿。

最前沿的是在座的各位。

舉個(gè)例子，OpenAI 非常擅長訓(xùn)練 Transformer 語言模型。

如果某篇論文提出了一種不同的訓(xùn)練方法，那么我們 OpenAI 內(nèi)部的 Slack 群組里大家會(huì)討論說:

「這個(gè)辦法我兩年半前嘗試過，沒什么用。」

我們對(duì)訓(xùn)練模型的方法的來龍去脈是很清楚的。

但是對(duì)于 AI 智能體的論文出來的時(shí)候，我們所有人都會(huì)很感興趣，會(huì)覺得很了不起。

因?yàn)槲覀兊膱F(tuán)隊(duì)最近 5 年的時(shí)間花在了別的地方。

在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)我們沒有比你們懂得更多，我們和大家站在同一競爭的水平線上。

這就是我覺得在座的各位處于 AI 智能體最前沿的原因，這一點(diǎn)對(duì)于 AI 智能體的發(fā)展是非常重要的。

參考資料:

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