产业:ai推理_炒作与现实

本页面只读。您可以查看源文件，但不能更改它。如果您觉得这是系统错误，请联系管理员。
# AI推理：炒作与现实



### 1\. 什么是AI推理，为什么它被认为是人工智能的“新前沿”？

AI推理被认为是人工智能的下一个重大飞跃，因为它超越了仅仅根据训练数据预测单词的聊天机器人。这些模型被设计成能够“思考”，分解问题，并展示其解决问题的步骤，类似于人类的思维过程。其理念是，通过多步骤的思考、反思和“思维链”（chain of thought）等过程，人工智能将变得更智能，从预测行为转变为规划行动，从而更接近实现“超级智能”。

### 2\. 为什么最近的研究，特别是苹果公司的论文，对AI推理的炒作表示怀疑？

苹果公司题为《思维的幻觉》（The Illusion of Thinking）的论文以及其他类似研究对AI推理的实际能力提出了质疑。这些研究表明，当问题变得足够复杂时（例如，在汉诺塔游戏中有超过七个圆盘），即使是最先进的推理模型也会彻底失效，准确率降为零。这表明，这些模型看起来像是在思考，但实际上可能只是在进行模式匹配——它们擅长处理训练数据中遇到过的熟悉问题，但面对新颖、复杂或未经测试的问题时就会失败。这被比作“大规模的记忆”，而不是真正的智能。

### 3\. “泛化能力”（generalization）对于AI推理模型来说意味着什么，为什么它是一个重要的局限性？

“泛化能力”是指AI模型在未经过特定训练的各种不同任务和场景中表现良好的能力。根据来源，当前AI推理模型的一个根本性局限是它们缺乏泛化能力。这意味着它们虽然可能在特定的基准测试或狭窄的任务上表现出色，但在处理常识性问题或将其学习到的知识应用到新情境时，它们往往会失败。这种局限性表明，我们可能需要为每种新问题反复训练模型，这与构建能够像人类一样适应和思考的“超级智能”的终极目标相去甚远。

### 4\. 所谓的“缩放法则”（scaling law）是什么，为什么它对人工智能产业至关重要，又为何受到质疑？

“缩放法则”是人工智能产业赖以建立的一个基本理念：模型越大，输入的数据越多，它就会变得越智能。这个想法认为，随着模型规模、训练数据量和计算能力的增加，人工智能的有效性、质量和性能也会随之提高。然而，当推理模型在处理复杂任务时表现不佳时，“缩放法则”的有效性受到了质疑。如果更大的模型不再能带来更好的性能，那么人工智能产业的基础就会动摇，这可能会导致类似于过去“人工智能墙”（AI hits a wall）时期出现的“生存危机”。

### 5\. 如果AI推理模型未能按预期扩展，这对科技公司和投资者意味着什么？

如果AI推理模型未能按预期扩展，将对科技公司和投资者产生重大影响。推理模型被认为需要比以往模型多一百倍的计算能力，这推动了像英伟达（Nvidia）这样的芯片制造商以及超大规模数据中心提供商的股票上涨。如果这些模型无法有效扩展，那么对“海量计算能力”的需求可能会被夸大，这会引发对企业在人工智能上投入数十亿美元以求跟上潮流而没有明确回报的担忧。这将使投资者重新评估他们在人工智能上的投资回报，并可能打破当前的市场上涨势头。

### 6\. 除了苹果公司，还有哪些其他研究机构或公司对当前AI推理能力提出了担忧？

除了苹果公司，还有其他几家研究机构和公司对当前AI推理能力表示担忧。Salesforce将其称为“锯齿状智能”（jagged intelligence），并指出当前大型语言模型（LLM）能力与实际企业需求之间存在显著差距。Anthropic（最先进推理模型之一的开发者）也在其论文《推理模型并不总是说出它们所想》（Reasoning Models Don't Always Say What They Think）中提出了警告。中国的研究实验室LEAP发现，目前的人工智能训练方法未能激发出真正新颖的推理能力。这些共同的担忧表明，目前的人工智能进步可能不如宣传的那样快或全面。

### 7\. 对AI推理能力的质疑将如何影响人工智能通用智能（AGI）的时间线？

对AI推理能力的质疑可能会大大推迟人工智能通用智能（AGI）的实现时间线。AGI是人工智能的终极目标，指的是一个能够像人类一样推理、适应、并在未经过特定训练的任务上进行思考的系统。鉴于当前模型在泛化能力和处理复杂、新颖问题方面的局限性，来源指出，实现“人工超级智能”可能比我们想象的要遥远得多。这可能需要目前尚未实现的重大突破，才能弥补当前“狭窄基准”和“浅层推理”之间的差距。

### 8\. 为什么“智能的定义”以及“谁来定义智能”对人工智能的未来具有重要意义？

“智能的定义”以及“谁来定义智能”对于人工智能的未来具有巨大的影响，尤其是在大型科技公司之间的竞争中。OpenAI和微软之间的合作关系就是一个例子：根据他们的协议，一旦OpenAI宣布实现AGI，合作关系就会终止。这意味着，对于什么构成“智能”，以及由谁来宣布这一成就的定义，将直接决定未来人工智能的控制权。关于AI推理能力及其局限性的争论，也间接反映了科技公司在塑造人工智能发展叙事方面的努力，这可能会影响投资、市场方向以及哪家公司最终将主导人工智能领域的权力格局。
您的足迹:
搜索

导航

打印/导出

工具
