清华与人大最新研究表明:AGI的到来时间需70年与10^26个参数,好像不用那么急了...

发布于:2025-03-10 ⋅ 阅读:(19) ⋅ 点赞:(0)

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科学家建议用“生存游戏”测试AI智能,而非图灵测试

1950年,阿兰·图灵提出了“模仿游戏”,也就是广为人知的“图灵测试”,用来判断计算机的回答是否足以让人误以为它是人类。

如今,生成式AI模型已经通过了图灵测试,但科技界的焦点已转向人工通用智能(AGI)——即计算机能够像人类一样理解或学习任何智力任务的假设点。

目前,AGI的定义依然模糊,且尚未实现,尽管已经有人试图阻止其出现。在AI支持者看来,AGI有点像量子计算——一个遥远的目标,但仍然能获得资金支持

借鉴图灵等人设计的智力测试(虽然不是影迷们期待的《银翼杀手》中的Voight-Kampff测试),中国的研究人员提出了一种名为“生存游戏”的方法,用以判断AI模型是否达到了AGI水平。

“生存游戏本质上是自然选择的一种简化形式。”

该研究的作者包括Jingtao Zhan、Jiahao Zhao、Jiayu Li、Yiqun Liu、Bo Zhang、Qingyao Ai、Jiaxin Mao、Hongning Wang、Min Zhang和Shaoping Ma,他们分别来自清华大学和中国人民大学,并在arxiv论文中描述了这一方法,论文标题为《通过试错评估智能》("Evaluating Intelligence via Trial and Error")。

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https://arxiv.org/pdf/2502.18858

论文的核心观点是评估当前AI系统是否能够通过持续的试错找到解决方案。论文作者、清华大学计算机科学博士生Jingtao Zhan在接受《The Register》采访时表示:

“这篇论文的核心思想是评估当前AI系统是否能够通过持续的试错找到解决方案。”

“如果一个AI系统能在有限的尝试次数内找到解决方案,就被认为‘存活’;否则,它就会‘灭绝’。”

通过测试的模型可以进入下一轮测试;未通过的模型则需要经过重新训练,直到成功为止,这一过程相当复杂。

生存游戏涉及多个知识领域。例如,在图像分类任务中,测试会评估模型在试错多少次后才能得出正确的分类结果。在问答任务中,AI模型会接受MMLU-Pro、NQ和TriviaQA三个知名数据集的测试。在数学能力方面,该测试采用CMath、GSM8K和MATH竞赛数据集来评估AI的表现。

代码已发布到GitHub:https://github.com/jingtaozhan/IntelligenceTest

“生存游戏本质上是自然选择的一种简化形式,我们希望通过这种方法来测试AI是否具备适应环境并通过试错学习的能力。”—— Jingtao Zhan

“如果一个AI系统通过了该测试,这意味着它可以在无人监督的情况下自主寻找解决方案并独立运行。这既是我对AGI的理解,也是我提出的评估方法。”

研究结果显示,即使摩尔定律(即芯片晶体管密度每两年翻一倍的趋势)在2016年的争议终结之后仍然持续,想要构建一个能通过这些AGI测试的神经网络,其成本仍然会高得惊人,并且需要70年的时间才能让硬件支持预测中的AI模型。

“预测表明,实现能够执行通用任务的自主AI需要 () 个参数。” ——论文内容

这是一个巨大的数字: “比全人类大脑神经元总数的五个数量级还要高,”作者指出,人类大脑有10^11个神经元,而全球人口接近10^10,因此神经元总数为10^21。

抛开计算成本(如训练和推理),仅仅将具有如此多参数的模型加载到Nvidia H100 GPU上就已经是一种难以承受的奢侈。

“它们在面对需要连续试验和错误来找到解决方案的问题时,表现显著不佳。”

“由于H100 GPU的内存为80GB,我们需要5×10^15个GPU,”论文中说。“根据H100 GPU的成本(30,000美元)和苹果公司2025年2月的市值(3.7万亿美元),这些GPU的总价值将相当于苹果市值的4×10^7倍。正如我们所看到的,如果没有硬件和AI技术的突破,扩展以实现自主智能的成本是难以承受的。”

Zhan认为,这些结果表明,AI技术在能够自主解决未知问题之前还有很长的路要走,特别是在开放环境中,它必须通过自然选择来适应。

“虽然当前的AI系统在某些基准测试中表现良好,在预定义任务中实现了高精度,但它们在面对需要连续试验和错误来找到解决方案的问题时,表现显著不佳,”Zhan说。

Zhan指出,研究表明,当AI模型失败时,它们很少通过迭代尝试来找到正确的解决方案。

“在‘生存游戏’中,这意味着它无法生存,”Zhan说。“这种试验和错误学习在现实世界应用中至关重要,特别是在工具使用、自主代理和自动驾驶汽车等领域。如果AI能够真正通过试验和错误来学习解决问题,这将是其广泛部署于现实世界的重要一步。”

值得思考。 无论你是否同意团队的方法和观点,我们中的一些人对这项研究持怀疑态度,但我们欢迎人们尝试在没有炒作或偏离的情况下计算AI技术的发展轨迹。

以上参考自:https://www.theregister.com/2025/03/05/boffins_from_china_calculate_agi/,并进行大量人工润色与修改。


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