亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键:兴趣驱动的探索,而非目标导向的马拉松

亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键:兴趣驱动的探索,而非目标导向的马拉松

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原标题:亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键:兴趣驱动的探索,而非目标导向的马拉松
关键字:开放性,目标,人工智能,踏脚石,公园
文章来源:人工智能学家
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沿着 Scaling Law、卷模型性能,可能会走到「死胡同」。「底稿」对话栏目谁在影响、定义我们的时代?他们做了什么,如何思考?对话关键人物,记录历史底稿。
本栏目将持续推出。文 | 黎诗韵编辑| 郑玄
我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而,两位人工智能研究者却认为,这只适用于普通的小愿望。
一旦涉及过于高远的、不确定能否实现的目标,比如打造 AGI(通用人工智能)、登月计划等等——那么根据兴趣进行自由的、开放性的探索,才更能实现想要的。他们把这一观点写成了《为什么伟大不能被计划》一书。
在这本书出版的 2015 年,OpenAI 成立,它一开始就确定了实现 AGI 的目标。九年间,OpenAI 取得的巨大成功,似乎证明了人工智能界是一场「目标导向者」的胜利。「OpenAI 看似是目标导向的,但实际上在内部,它有很多有趣的、开放性的探索。」本书作者之一肯尼斯·斯坦利 (Kenneth Stanley) 告诉极客公园。
2015 年,他任美国中佛罗里达大学计算机科学系助理教授,和前博士生乔尔·雷曼(Joel Lehman)一起合著了该书。第二年,他们进入产业界,加入 U


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