Meta的首席科学家、「图灵三巨头」之一的杨立昆一直是AGI降温论的主张者,他的最近一场播客里完整的讲述了他的判断思路:
语言是低带宽的,平均每秒的接收量差不多是12个字节,一个标准的大模型训练量是2x10的13次方字节起步,相当于一个人要花10万年才能读完的文本。
看起来很多,但实际上视觉的传输速率是每秒20MB,达到了语言带宽的1600万倍,一个4岁孩子所看到的信息总量,就比最大的大模型能够从互联网上进行训练的公开文本多了50倍。
这意味着三件事情:
1、冗余很重要,未必每个视觉神经都是有效的(你看到的大多数画面其实都不会记得),但从训练来说,冗余是自我学习的条件,冗余越多,越能接近世界全貌;
2、大部分的人类知识来自我们对于物质的感官体验,语言只是锦上添花,我们需要蛋糕来支持糖衣;
3、如果不能为机器充分提供高带宽的学习条件,达到人类水平的AGI是不可能做到的。
以及是的,人类可以在看不到的情况下也能发展智能,甚至在看不到也听不到的情况下也变得相当聪明,但没有触觉是不可能的,触觉也是一种高带宽的能力。
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