OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever:预训练时代即将结束
1 周前 / 阅读约6分钟
来源:IT之家
继李飞飞、Bengio、何恺明之后,在刚刚的 NeurIPS 2024 中,Ilya Sutskever 最新演讲也来了。虽然时长仅有 15 分钟左右,但内容依旧看头十足。

继李飞飞、Bengio、何恺明之后,在刚刚的 NeurIPS 2024 中,Ilya Sutskever 最新演讲也来了。虽然时长仅有 15 分钟左右,但内容依旧看头十足。

例如这一句:

Pre-training as we know it will end.

我们所熟知的预训练即将终结。

而之于未来,Ilya 还预测道:

what comes next is superintelligence: agentic, reasons, understands and is self aware.

接下来将是超级智能:代理、推理、理解和自我意识。

那么为何会有如此?我们一起来看看完整演讲。

回顾十年技术发展

Ilya 先是用一张十年前的 PPT 截图开启了这次演讲,那时候深度学习还处于探索阶段。

在 2014 年的蒙特利尔,他和团队(还有 Oriol Vinyals 和 Quoc Le)首次提出了如今成为 AI 领域基石的深度学习理念。

Ilya 展示了当时的一张 PPT,揭示了他和团队的核心工作:自回归模型大型神经网络大数据集的结合。

在十年前,这些元素并不被广泛看作成功的保证,而今天,它们已经成为人工智能领域最重要的基础。

例如在谈到深度学习假设时,Ilya 强调了一个重要观点:

如果有一个 10 层的大型神经网络,它就能在一秒钟内完成人类能做的任何事情。

他解释说,深度学习的核心假设是人工神经元与生物神经元的相似性。基于这一假设,如果人类能够在 0.1 秒钟内完成某项任务,那么同样的任务,一个训练良好的 10 层神经网络也能完成。

这一假设推动了深度学习的研究,并最终实现了当时看似大胆的目标。

Ilya 还介绍了自回归模型的核心思想:通过训练模型预测序列中的下一个 token,当模型预测得足够准确时,它就能捕捉到整个序列的正确分布。

这一思想为后来的语言模型奠定了基础,特别是在自然语言处理领域的应用。

当然除了“押对宝”的技术之外,也有“押错”的。LSTM(长短期记忆网络)就是其中之一。Ilya 提到 LSTM 是深度学习研究者在 Transformer 之前的主要技术之一。

尽管 LSTM 在当时为神经网络提供了强大的能力,但它的复杂性和局限性也显而易见。

另一个便是并行化(parallelization)。尽管现在我们知道 pipeline 并不是一个好主意,但当时他们通过在每个 GPU 上运行一层网络,实现了 3.5 倍的速度提升。

Ilya 认为,规模假设(scaling hypothesis)是深度学习成功的关键。

这一假设表明,如果你有一个非常大的数据集,并训练一个足够大的神经网络,那么成功几乎是可以预见的。这个观点已经成为今天深度学习领域的核心法则。

Ilya 进一步阐述了连接主义的思想,认为人工神经元与生物神经元之间的相似性给了我们信心,认为即使不完全模仿人脑的结构,巨大的神经网络也能完成与人类相似的任务。

预训练时代即将结束

基于上述技术的发展,也让我们迎来了预训练的时代。预训练是推动所有进步的动力,包括大型神经网络和大规模数据集。

但 Ilya 接下来预测说:

虽然计算能力在不断增长,硬件和算法的进步使得神经网络的训练效率得到了提升,但数据的增长却已接近瓶颈。

他认为,数据是 AI 的化石燃料,随着全球数据的限制,未来人工智能将面临数据瓶颈。

虽然当前我们仍然可以使用现有数据进行有效训练,但 Ilya 认为这一增长趋势终将放缓,预训练的时代也会逐步结束

超级智能将是未来

在谈到未来的发展方向时,Ilya 提到了“Agent”和“合成数据”的概念。

许多专家都在讨论这些话题,认为 Agent 系统和合成数据将是突破预训练瓶颈的关键。

Agent 系统指的是能够自主推理和决策的人工智能,而合成数据则可以通过模拟环境创造新的数据,弥补现实世界数据的不足。

Ilya 还引用了一个生物学上的例子,展示了哺乳动物身体与大脑大小的关系,暗示不同生物可能通过不同的“规模法则”进化出不同的智能表现。

这一思想为深度学习领域的进一步扩展提供了启示,表明人工智能也许可以通过不同的方式突破目前的规模限制。

Ilya 最后谈到了超级智能的前景。

他指出,虽然当前的语言模型和 AI 系统在某些任务上表现出超人类的能力,但它们在推理时仍显得不稳定和不可预测。

推理越多,系统变得越不可预测,这一点在一些复杂任务中表现得尤为突出。

他还提到:

目前的 AI 系统还不能真正理解和推理,虽然它们能模拟人类的直觉,但未来的 AI 将会在推理和决策方面展现出更加不可预测的能力。

Ilya 进一步推测,未来的 AI 将不仅仅是执行任务的工具,而会发展成“Agent”,能够自主进行推理和决策,甚至可能具备某种形式的自我意识

这将是一个质的飞跃,AI 将不再是人类的延伸,而是一个具有独立智能的存在。

参考链接:

https://x.com/vincentweisser/status/1867719020444889118

本文来自微信公众号:量子位(ID:QbitAI),作者:金磊,原标题《Ilya 宣判:预训练即将终结!NeurIPS 现场沸腾》