谷歌新论文称“AI 即将超越人类”还不现实，有其自身局限性

11 月 8 日消息，三名谷歌研究人员在最新提交给预印本文献库（ArXiv）的一篇论文中指出，人工智能领域的底层技术深度神经网络 transformer 并不擅长归纳概括。transformer 是 ChatGPT 等人工智能工具背后大语言模型的基础。在 11 月 1 日提交给 ArXiv 的一篇新论文中，三名作者 Steve Yadlowsky、Lyric Doshi 和 Nilesh Tripuraneni 写道：“当任务或功能需要超出预训练数据的范围时，transformer 出现了各种故障模式，发现即使是简单的任务外延也会降低它们的归纳能力。”根据这篇论文的说法，深度神经网络 transformer 所擅长的是执行与训练数据相关的任务，并不太擅长处理超出这个范围的任务。对于那些希望实现通用人工智能（AGI）的人来说，这个问题不容忽视。通用人工智能是技术人员用来描述可以完成任何人类所做事情的假想人工智能。就目前而言，人工智