在通往AGI的路上我们还有多远？微软豪华作者团队发布的154页论文指出，GPT-4已经初具通用人工智能的雏形。
GPT-4会演变为通用人工智能吗？
Meta人工智能科学家、图灵奖得主Yann LeCun对此表示质疑。 在他看来，大模型对于数据和算力的需求实在太大，学习效率却不高，因此学习「世界模型」才能通往AGI之路。 在这篇名为「Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4」的论文中，微软认为，虽然还不完整，但GPT-4已经可以被视为一个通用人工智能的早期版本。
鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。
本文的主要目标是对 GPT-4 的能力和局限性进行探索，我们相信 GPT-4 的智能标志着计算机科学及其他领域的真正范式转变。 AGI的智能体现在能够像人类一样思考和推理，并且还能够涵盖广泛的认知技能和能力。 论文中，指出AGI具有推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和经验学习能力。 从参数规模上来看，Semafor报道称GPT-4有1万亿个参数，是GPT-3（1750亿个参数）的6倍大。 GPT-3的规模与刺猬大脑类似（1750亿个参数）。如果GPT-4拥有1万亿个参数，我们就接近松鼠大脑的规模了。以这个速度发展下去，也许只需要几年时间，我们就能达到并超越人类大脑的规模（170万亿参数）。
由此看来，GPT-4距离成为「天网」也不远了。
而这篇论文，还被扒出不少趣事。
论文发布不久后，一位网友在推特上爆出从他们的latex源代码中发现了隐藏信息。
在未删减版的论文中，GPT-4实际上也是该论文的隐藏第三作者，内部名称 DV-3，后被删除。
有趣的是，就连微软研究人员对GPT-4的技术细节并不清楚。另外，这篇论文还删除了GPT-4在没有任何提示的情况下产生的有毒内容。
这篇论文的研究对象，是GPT-4的早期版本。它还处于早期开发阶段时，微软的研究者就对它进行了各种实验和测评。 在研究者看来，这个早期版本的GPT-4，就已经是新一代LLM的代表，并且相较于之前的人工智能模型，展现出了更多的通用智能。 通过测试，微软的研究者证实：GPT-4不仅精通语言，还能在数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等多样化和高难度的任务中表现出色，且无需特别提示。
令人惊奇的是，在所有这些任务中，GPT-4 的表现已经接近人类水平，并且时常超过之前的模型，比如ChatGPT。
因此，研究者相信，鉴于GPT-4在广度和深度上的能力，它可以被视为通用人工智能（AGI）的早期版本。 那么，它朝着更深入、更全面的AGI前进的路上，还有哪些挑战呢？研究者认为，或许需要寻求一种超越「预测下一个词」的新范式。 如下关于GPT-4能力的测评，便是微软研究人员给出关于GPT-4是AGI早期版本的论据。 自GPT-4发布后，大家对其多模态能力的印象还停留在Greg Brockman当时演示的视频上。 GPT-4不仅在文学、医学、法律、数学、物理科学和程序设计等不同领域表现出高度熟练程度，而且它还能够将多个领域的技能和概念统一起来，并能理解其复杂概念。 研究人员分别用以下4个示例来展示GPT-4在综合能力方面的表现。 第一个示例中，为了测试GPT-4将艺术和编程结合的能力，研究人员要求GPT-4生成 javascript代码，以生成画家 Kandinsky风格的随机图像。
在文学和数学结合上，GPT-4能够以莎士比亚的文学风格证明质数是无穷多的。
此外，研究还测试了GPT-4将历史知识和物理知识结合起来的能力，通过要求其撰写一封支持Electron竞选美国总统的信，信是由圣雄甘地写给他的妻子的。 通过提示GPT-4为一个程序生成python代码，该程序将患者的年龄、性别、体重、身高和血液检测结果向量作为输入，并指出患者是否处于糖尿病风险增加的状态。 通过测试，以上例子表明GPT-4不仅能够学习不同领域和风格的一些通用原则和模式，还能以创造性的方式将其结合。
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