Gary Marcus公开喊话Hinton、马斯克：深度努力学习就是撞墙了，我赌十万美金

，计算机科技领域无论如何正在取得极大进步。在传媒的报道中会：OpenAI 的 DALL-E 2 无论如何可以将任何评注还原成缩放，GPT-3 无所不知，DeepMind 5 月刊发的 Gato 子系统在每一项训练任务上都效能良好......DeepMind 的一位高级管理人员甚至撒谎已开始寻求常用计算机 (AGI)、AI 较强与全人类一样的智能高水平......

别偷了。的设备有一天不太可能就会和人一样聪明，甚至不太可能更加聪明，但远不是今日。要揭示根本认知和直觉真实在世界上的的设备，还有大量的社会活动要要用。我们今日根本只能的是更加极多的推波助澜时而和更加多的基础研究。

可以认同的是，计算机或许在某些全面性取得了进步——制备缩放看起来日益逼真，语音辨别可以在喧嚣环境中会社会活动——但我们最远常用的全人类高水平 AI 还有较长的路要走去，例如计算机今日还没法认知发表文章和视频的根本意思，也没法管控幸好盲点和中会断。我们长期以来面临 AI 直到现在长期以来假定的面对——让计算机来得有效。

以 Gato 为例，给定训练任务：为外野手脚掷垒球的缩放连带标题，子系统调回三个相异的正确：「一名垒球国手脚在垒球场上接球」、「一名男子向垒球场上的外野手脚掷垒球」和「一名垒球国手脚在击球员，一名接球手脚在两场垒球比赛」。第一个正确是正确的，而其他两个正确无论如何相关联缩放中会看不到的其他球员。这指明 Gato 子系统并不知道缩放中会的实际段落，而是认识约略相似缩放的众所周知段落。任何垒赛此前都能看得出这是刚刚接球的外野手脚——虽然我们预计附近有接球手脚和击球员手脚，但他们看来没出今日缩放中会。

值得注意，DALL-E 2 就会混淆这两种位置间的关系：「粉红色球体上前端的红色球体」和「红色球体上前端的粉红色球体」。类似地，5 月谷歌刊发的 Imagen 静态能够区分「登月骑马」和「马骑登月」。

当 DALL-E 这样的子系统分心时，你不太可能还觉得有些小品，但有一些 AI 子系统如果分心，就就会归因于并不严重的原因。例如，一辆自动驾驶的尼古拉·特斯拉最近并不需要向路中会间拿走停靠站红色的职工并往，全人类司机默许后才能滑行。该自动驾驶子系统可以实际上辨别全人类和停靠站红色，但遇上两者的不奇特组合时就并未滑行。

所以，很不幸，AI 子系统合直不有效，并且不足以短时间适应从新环境。

Gato 在 DeepMind 报告的所有训练任务上都上佳，但很极多能像其他当代子系统合样。GPT-3 经常读到出努力学习的体裁，但长期以来不足以做到整体的算术，而且它对真实的认识过于极多，很容易归因于「一些研究者确信不吃袜子更加进一步小脑扭曲状态」之类令人巧合的词组。

这背后假定的原因是，计算机科技领域远超过的研究团队早已是学术机构，而是大型科技跨国企业。与医学院相异，跨国企业没公平竞争的涡轮。他们的从新论文没经过学术审查就通过从体育新闻刊发，引导传媒报道，并避开同行评审。我们所授予的信息只是跨国企业本身想让我们知道的什么事。

在该软件行业，有一个专门的辞汇都有这种零售作法「demoware」，所称该软件的结构设计很简单展示出，但不一定简单真实在世界上。

而这样促销的 AI 的产品，要么能够顺利刊发，要么在真实中会全靠。

剖面努力学习提高了的设备辨别统计数据Mode的并能，但它假定三大不足之处：努力学习的Mode是平庸的，而不是实验性的；归因于的结果不足以却说明了；很难泛化。正如哈佛计算机物理家 Les Valiant 所认为的：「未来的内部面对是统合 AI 努力学习和直觉的方式。」

目此前，跨国企业信念的是超越基准，而不是揭示从新的想法，他们用已有的技术开发总算顺利进行小幅改良，而不是打断思考更加整体的原因。

我们只能有更加多的人询问「如何相结合可以同时努力学习和直觉的子系统」等整体原因，而不是信念高雅的的产品展示出。

这场关于 AGI 的非难了了穿越西端，也有其他研究者相继加入。研究者 Scott Alexander 就在博客中会认为，Gary Marcus 是个传奇，现在几年里面读到的东西或多或极多不仅仅可靠，但长期以来有其价值。

比如 Gary Marcus 此此前曾经严厉批评过 GPT-2 的一些原因，八个月后，GPT-3 诞生时，这些原因都以求解决。但 Gary Marcus 并没对 GPT-3 留情，甚至读到了一篇发表文章：「OpenAI 的自然语言统计数据管控不知道它在却真是。」

本质上却说，一个论据目此前而言是对的：「Gary Marcus 以嘲笑大型自然语言静态为噱头，但便这些静态就会来得日益好，如果这个趋势持续慢慢地，AGI 迅速就就会解决原因。」

参考链接

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本文来自微信公众号 “的设备意欲”（ID：almosthuman2014），作者：Synced，编辑：蛋酱、小舟，36氪经授权刊发。

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