李飞飞：更大的语言模型也不会带来感知能力

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原标题：李飞飞：更大的语言模型也不会带来感知能力
关键字：报告,字节跳动,人工智能,模型,政策
文章来源：AI前线
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作者 | FEI-FEI LI ，JOHN ETCHEMENDY 译者 | 平川策划 | 褚杏娟
这篇短文始于 WhatsApp 群聊，旨在驳斥 LLM 可能已经具备感知能力的观点。这篇文章不会进行全面的分析。我们的主要观点是反驳“有感知能力的人工智能”阵营最常提供的辩解之词。该阵营的主要依据是 LLM 报告“主观体验”的能力。
通用人工智能（AGI）是一个术语，用于描述在人类展现（或可以展现）智能的所有方面都至少与人类一样聪明的人工智能体。这就是我们过去所说的人工智能，一直到我们开始创建毋庸置疑的“智能”程序和设备，但只限于有限的领域——下棋、翻译语言、打扫客厅。
之所以觉得需要添加“G”是因为 AI 驱动系统的激增，不过主要还是集中在单个或数量非常少的任务上。IBM 早先的国际象棋程序“深蓝”（Deep Blue）击败了世界冠军 Garry Kasparov，可谓令人印象深刻，但即使房间着火了，它也不会停止下棋。
现在，通用智能的概念或许是错误的，我们只是自诩拥有它。在动物世界中，我们可以找到很多智能行为的例子，它们取得的结果远远好于我们在类似任务中取得的结果。我们的智能并不完全

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