ChatGPT 各项技术能力路线图

[heading5]阶段一：开卷有益阶段[content]理解人类语言，同一个意思可以有多总不同的表达形式，使用一个词，一段描述，同时表达在不同语境中又有不同含义，学习语义关系，语法规律，明白哪些表达实质上是同一个意思，大量范本材料习得规律，应对未见过的语言处理能力，即“开卷有益”（附图）GPT-3，习得各种词汇和语法规则，编程语言和不同语言之间的关系，但是也有马后炮、事后诸葛亮的问题，高质量的问答，但是海量的知识，使回答不受约束；指挥就很重要了参数反应着模型大小，Y=KX+B，就两个参数～～～[heading5]阶段二：模版规范阶段[content]对话模版矫正模型，可以形成优质的对话，同时还能实现延展能力，同时知道什么该说，和什么不该说。同时，将任务对话范文来训练，最终实现两个能力：理解指令要求，和例子要求的能力出现分治效应，一步一步的思维链条，比如在代码中，学到了所蕴含的「人类分治思想」模版式对话，在科学领域发挥优秀，但是人文领域的问题缺乏创新性了

为什么要讨论AGI？简要回顾人工智能发展简史及各阶段所带来的社会影响。-过去当前生成式AI热潮的启示：是否预示着向AGI过渡？-现在关键问题：AGI会怎样改变人类的社会形态与生存环境？-将来定义与范围界定明确定义：什么是AGI，与当前Narrow AI（弱AI）或一般AI的区别。报告的范围：聚焦在“实现AGI的情境设定”下，未来20年全球范围内可能的社会变革，不拘泥于单一国家或文化。-框定条件（时间维度，空间维度）[heading4]第二部分：AGI的实现路径与技术预测[content]主要技术路线与理论框架-可能性硬件与计算架构的趋势：量子计算、神经形态芯片、云计算资源的扩展等。软件与算法进展：深度学习、元学习（Meta-learning）、强化学习、神经符号混合、AutoML、AutoGPT等。人工智能安全与对齐研究：对齐（Alignment）难题、可解释性（Explainability）等。实现AGI所需的里程碑与风险点-反面思考可能的时间表：如2030、2040、2050关键技术预测。潜在的“奇点”时刻与触发条件：硬件爆发、算法重大突破、意外的研究范式转折等。

AI发展历程（图片来源：智源研究院）AI的发展从1950年的提出，到如今的成就，其实也才发展短短几十年。对于大众来说，我们对AI领域的使用是随着国内互联网的发展，在近20年才开始普及。最初的应用主要是基于NLP技术的聊天机器人和客服机器人，这个也是博主近几年所从事的领域。（以前大家还总吐槽机器人很傻，现在却变成了AI即将取代人类，舆论的变化真快啊，哈哈）随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得了突破，这些突破在我们日常生活中的应用也非常广泛，比如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但以前的这些技术突破大多都还仅限于特定领域内，模型的应用范围相对狭窄，比如翻译机器人训练完成后只能做翻译，客服机器人只能在特定的语境中才能给你准确的回复。然而，随着OpenAI ChatGPT等大型语言模型的突破，则向人们展示了一种新的发展路线，通过大规模的模型预训练，可以涌现出广泛的智能应用，一个模型就能实现聊天、翻译、数学问题解答、代码编程、写作辅导，甚至情感咨询等等能力。这种集多功能于一体，像人类一样智能的AI模型，为AI未来的发展提供了新的技术方向同时，也给人类带来了新的焦虑：说好的AI帮人类扫地、洗碗，人类去写诗、画画的！怎么现在变成了AI都去写诗和画画了，我们人类却还在扫地、洗碗😂博主第一次看到这段网上的调侃时，也觉得非常的好笑，但细细想来你就会发现，“人机共生”几乎是人类发展的必然。现在哪个年轻人出门不带手机？谁工作不用电脑？手机、电脑不就是机器吗。我们已经不知不觉中和这些机器共同生活了几十年，人类的生活水平非但没有降低，反而生活的便利性还大大提高了许多。