画面中可以看到机械手正在键盘上打字。 © maxuser (Shutterstock)
作者：AJ·德林格
目前大多数广泛应用的人工智能模型背后的底层技术是大型语言模型（LLM），这是一种机器学习和语言处理技术。大多数人工智能公司都押注，如果输入足够的数据，LLM 将能够实现近乎完全的自主思考和行动，其方式与人类类似，甚至拥有更丰富的集体知识。然而，事实证明，押注无限增长的概率并不高。一项新的研究声称已通过数学证明表明，“LLM 无法执行超出一定复杂程度的计算和智能任务”。
这篇由父子研究员维沙尔·西卡 (Vishal Sikka) 和瓦林·西卡 (Varin Sikka) 发表的论文，最初发表时并未引起太多关注，最近才被《连线》杂志报道。论文的结论虽然相当简单，但推导过程却运用了不少复杂的数学知识。简而言之，论文指出，某些提示或任务需要比逻辑学习模型 (LLM) 处理能力更复杂的计算，在这种情况下，模型要么无法完成请求的操作，要么会错误地执行任务。
这项研究的基本前提实际上给“能够完全自主完成多步骤任务而无需人工监督的智能体人工智能将成为实现通用人工智能的途径”这一观点泼了一盆冷水。这并非否认这项技术的功能或未来发展潜力，而是指出其可能性远低于人工智能公司在宣传“天空才是极限”时所宣称的上限。
研究人员并非第一个指出逻辑逻辑模型（LLM）可能名不副实的人，但他们的研究确实用数学方法论证了许多人工智能怀疑论者的观点。去年，苹果公司的研究人员发表了一篇论文，得出结论：尽管逻辑逻辑模型看起来似乎能够推理或思考，但实际上它们并不具备这种能力。认知共振公司（Cognitive Resonance）的创始人本杰明·莱利（Benjamin Riley）去年也撰文指出，由于逻辑逻辑模型的工作原理，它们永远无法真正达到我们所理解的“智能”水平。其他一些研究也测试了基于逻辑逻辑模型的人工智能模型的极限，以检验它们是否能够产生新颖的创意成果，但结果却令人失望。
但如果以上论述都无法说服你，而你更喜欢复杂的数学公式，那么西卡斯夫妇的研究或许正是你需要的证据。所有这些都表明，无论人工智能以目前的形式具备怎样的能力，它几乎肯定不会像埃隆·马斯克最近声称的那样，在今年年底前超越人类智能。
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