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研究人员声称，以人脑为模型的新“龙孵化”人工智能架构可能是迈向通用人工智能的关键一步
科学家们表示，一种新型人工智能可以弥合当前系统与机器之间的差距，让机器学习和思考更像我们。
来源:LiveScience研究人员设计了一种新型大型语言模型 (LLM)，他们认为这种模型可以弥合人工智能 (AI) 和更像人类的认知之间的差距。
人工智能据开发该模型的人工智能初创公司 Pathway 的研究人员称，该模型被称为“Dragon Hatchling”，旨在更准确地模拟大脑中的神经元如何通过学习的经验进行连接和强化。他们将其描述为第一个能够“随时间泛化”的模型，这意味着它可以自动调整自己的神经线路以响应新信息。
在 9 月 30 日上传到预印本数据库 arXiv 的一项研究中，该团队将该模型定义为支撑 ChatGPT 和 Google Gemini 等生成式 AI 工具的现有架构的继承者。更重要的是，他们认为该模型可以提供当今人工智能技术和更先进的、受大脑启发的智能模型之间“缺失的环节”。
arXiv 生成式人工智能“现在有很多关于特定推理模型、合成推理模型的讨论，它们是否能够将推理扩展到保留数据的模式之外，是否能够将推理推广到更复杂的推理模式和更长的推理模式，”Pathway 联合创始人兼首席科学官 Adrian Kosowski 在 10 月 7 日的 SuperDataScience 播客中说道。
阿德里安·科索夫斯基 超级数据科学播客“证据在很大程度上是不确定的，答案是普遍的‘不’。目前，机器不能像人类那样概括推理，这是一个巨大的挑战，我们相信我们提出的架构可能会产生真正的影响。”
迈向 AGI 的一步？
教导人工智能像人类一样思考是该领域最有价值的目标之一。然而，达到这种模拟认知水平——通常被称为通用人工智能（AGI）——仍然难以实现。
教人工智能像人类一样思考 通用人工智能 人脑 变压器模型