当前位置 博文首页 > 量子位：在Hinton看来是“宇宙答案”GPT-3，到LeCun这里却“对世
“有些人对大型语言模型（类似于GPT-3）能做的事，有着不切实际的幻想……GPT-3对于这世界的运作方式一无所知。”
近日，LeCun忽然在脸书上发表了对GPT-3的看法。
LeCun表示，他的朋友已经进行了一些研究，打破了人们对“大型语言模型能被用于医疗保健行业中”的期待。
他认为，GPT-3“具有娱乐性质”，对于创造性工作来说，也许能起到一定作用。
但除此之外，LeCun指出：“指望用做大型语言模型的方式建智能机器，就跟努力造高原飞机、并期待它能登月一样不切实际。”
对此，网友炸开了锅。
LeCun认为，GPT-3有一定作用，但不是以“理解”文本的方式运转。
它收集了许多文本，但当被要求预测接下来的文本时，它实际上是根据“词汇出现的概率”，而不是“世界运转的方式”来进行的工作。
一部分网友的讨论，集中在GPT-3到底有没有理解世界上。
他们中的一部分认为，“获取知识”和“理解语言”是两种不同的能力。
网友leftyted认为，对于GPT-3到底有没有理解能力，其实是个哲学问题，毕竟知识和语言是两码事。
他认为，如果语言里没有各种各样的隐喻，那么GPT-3在掌握知识这方面，与人类有同样的能力。
但网友babesh认为，要是将语言和知识分开讨论，那么GPT-3更无法获得世界的全部知识。因为很多东西能用感官感觉到，但如果没有想象力的话，这种感官上的“知识”根本无法存在。
另一些网友则认为，LeCun所说的“GPT-3无论是对话、还是问答能力都不太行”这个观点，其实不太正确。
事实上，好些用过GPT-3网友表示，它的能力还是超乎想象的。
网友neuro_thing认为，LeCun能得出这样的结论，说明他的团队肯定做过相关研究了。
但就他使用GPT-3的情况来看，它很方便、且效果出色。不仅如此，这位网友还表示，就他所知，GPT-3已经取代了两位机器学习工程师的工作。
当然，也有人反驳这样的观点。
网友confuseshrink认为，即使认为GPT-3很有用，但只要不信任它的输出，甚至需要手动检查结果，那它的确没有想象中那么有用。
也有一些网友认为，LeCun真正想表达的，其实不是GPT-3有没有作用，而是它的上限究竟有多高。
网友moultano认为，LeCun本意并不是“GPT-3没什么特别的”，只是他认为，继续堆叠大型语言模型的做法，没有前途。
但无论如何，对于像GPT-3这样的AGI（通用人工智能）到底能走到哪一步，大神们都已经表达过自己的看法。
三位图灵奖获得者，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun，对关于GPT-3这类通用人工智能，给出了不同的看法。
Hinton表示，从GPT-3出色的性能可以推断，生命、宇宙和万物的答案“不过是4.398万亿个参数而已”。
不过，相比于Hinton的观点，LeCun对于AGI这一类模型都不看好。
LeCun认为，无论是自监督学习、还是神经生物学，也不足以实现通用人工智能（AGI），即使是任何具有“理解”能力的智能机器，也不可能实现。
“AGI不存在——根本就没有通用智能这种东西。”LeCun认为，“可以说机器拥有老鼠级别的智力、猫级别的智力、狗级别的智力、人类级别的智力，但这些都不是AGI。”
相比之下，Bengio则认为，如果不从“理解”的角度去谈论通用人工智能，它或许也会有自己的作用。
Bengio觉得，机器最后的确可以获得、并使用关于世界的所有知识，但不是以“理解”语言的方式，而是以类似于“口述”的方式。
不过，Bengio仍然期待机器拥有“理解”能力。
“我认为，文化是人类如此聪明且能够解决问题的一个重要原因……如果真的希望AI有点用，那么机器不仅需要翻译能力，更需要理解语言的能力。”
Yann LeCun脸书主页：
https://www.facebook.com/yann.lecun
参考链接：
https://twitter.com/geoffreyhinton
https://news.ycombinator.com/item?id=24907318&fbclid=IwAR2mN_6HoLeEumQzYmvDGJrE7SldBFhB98PHp0oaWAWugBx6xmYhBTCGKbA
https://venturebeat.com/2020/05/02/yann-lecun-and-yoshua-bengio-self-supervised-learning-is-the-key-to-human-level-intelligence/
https://venturebeat.com/2020/06/01/ai-machine-learning-openai-gpt-3-size-isnt-everything/?
— 完 —
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