大型神经网络可能初具意识：OpenAI首席科学家引争议 众大佬吵成一团

“今天的大型神经网络或许已经触摸到了意识的门槛。”OpenAI首席科学家Ilya Sutskever在Twitter上的这句话，如同一颗重磅，在科技圈引起轩然大波。

此言一出，即刻在人工智能领域掀起热议。神经网络、人工智能、神经科学等领域的专家纷纷发表观点，讨论这一惊人言论。

而这场讨论的浪潮中，反击最为激烈的要数图灵奖得主、meta AI首席科学家Yann LeCun。他的回应引人关注，同时也让这场关于意识的讨论更加深入。

LeCun迅速回应，学界巨头纷纷加入讨论

LeCun对于此事的看法首先以一条回复表达：我不同意！目前的AI技术尚未触及“稍微有意识”的门槛，更别提达到“大型神经网络”的极限。

他进一步阐述，若真要定义现阶段的AI，我的观点是：我们需要一种前所未有的宏架构，这种架构是现今网络所不具备的。这种特定的架构可能是AI发展的下一步关键。他的言论引发了学界广泛的关注和讨论，众多大佬纷纷下场，共同探讨AI的未来发展方向。

当目睹自家员工和创业伙伴遭遇质疑时，OpenAI联合创始人Sam Altman亲自出面评论。针对OpenAI首席科学家对一个神秘想法的好奇和开放性态度，他使用了“可能”这个词作为前提。Meta的首席AI科学家却以坚定的态度表示反对，斩钉截铁地说“不”。

推文结尾处，Sam Altman巧妙地邀请竞争对手的注意，同时也不忘挖一挖“墙脚”。他向各位meta AI研究人员发出邀请，尊敬的研究者们，我们的团队正在招聘，我的电子邮件地址是 。

倘若有人心怀遨游太空之志，那么必须深入探索低温罐、涡轮泵等关键技术。不要只是纸上谈兵，可以听听马斯克的实际经验。

在LeCun之外，其他AI领域的专家也对OpenAI的此番言论表示强烈反对。其中，新南威尔士大学的知名AI专家Toby Walsh教授更是发表了自己的看法。他指出，每当这种投机性的言论一出，我们都需要数月之久来消除公众的疑虑。这些言论需要得到实质性的验证和证实，才能真正让人信服。我们应该保持谨慎和理性，不要被表面的言辞所迷惑。经过深思熟虑，那位DeepMind的高级研究科学家以一种讽刺的口吻表达了他的观点。他嘲讽道：如果这种观点真的成立，那么看似整齐的麦田里可能也会出乎意料地出现一点意大利面。这种夸张的比喻旨在嘲笑那些过于牵强的论点。

来自MIT CSAIL的研究员Tamay Besiroglu表达了他的观点，看到众多著名的机器学习领域人士对某一想法持嘲笑态度，让他感到十分失望。

他坦言，这种情况让他对他们能否解决未来几十年内的重要问题的能力产生了怀疑。在他看来，有些实验室如OpenAI，比meta更有潜力去解决这一领域即将面临的深刻、奇特且重要的问题。

他的观点表达了对当前机器学习领域的一种反思，同时也对某些实验室寄予了厚望，认为他们更有能力在未来解决一些核心问题。他的言论无疑为这一领域的研究者提供了新的视角和思考。GPT-4介绍：Sam Altman意外泄露新进展

在最近的争吵中，我们意外地获得了关于人工智能领域的重要消息，来自Sam Altman的透露。他谈及了关于GPT-4的最新动态，引发了广大科技爱好者的热议。随着GPT-3的成功推出，人们对于其后续版本GPT-4的期待愈发高涨。

探究“核心”：Ilya Sutskever何以感慨万分？

让我们从Ilya Sutskever的过往经历中寻找答案。从最初的AlexNet到后来的AlphaGo，再到见证GPT-3和Codex等模型的诞生，每一次AI领域的重大技术突破，几乎都有他的身影参与其中。他的经历仿佛是一部AI领域的史诗，见证了这个领域的飞速发展。

这位在多伦多大学本硕博毕业，曾经是Geoffrey Hinton学生的杰出人物，一直在AGI（通用人工智能）的道路上“越走越远”。他的每一步都伴随着AI技术的巨大飞跃，每一次的参与都推动了AI领域向前发展。

他的经历让人不禁好奇，究竟是什么让他对当前的争论风暴发出如此感慨？或许是他看到了AI领域的未来趋势，或许是他对AGI的深入研究和探索让他更加明白这个领域的挑战和机遇。无论如何，Ilya Sutskever的经历和观点都为我们提供了宝贵的启示，让我们更加深入地了解AI领域的发展和未来。

他的故事不仅仅是个人奋斗的缩影，更是AI技术不断进步、不断突破的象征。从他的经历中，我们可以看到AI领域的蓬勃发展，以及那些在这个领域中奋斗的人们所付出的努力和取得的成就。他的故事将激励更多的人投身于AI领域，为人工智能的发展做出更大的贡献。事实上，Sutskever正是深度学习领域的重要人物，他正是革命性的图像识别网络模型AlexNet的作者之一。在2012年，这位年轻才俊在深度学习领域的先驱人物Hinton的指导下，与Alex Krizhevsky共同设计了这个架构。这一架构在当年的ImageNet挑战赛上大放异彩，以卓越的识别准确率夺冠，并且比第二名的错误率低出了惊人的10.8%。

当Hinton创办的DNNResearch被科技巨头谷歌收购后，Sutskever的天赋得到了更广阔的舞台。他加入了谷歌大脑团队，担任研究科学家，为谷歌的深度学习研究做出了杰出贡献。除了AlexNet外，他还曾参与开发著名的AlphaGo。这款人工智能系统在围棋领域取得了巨大的突破，成为众多论文的杰出作者之一。在2016年的围棋比赛中，AlphaGo以4比1的比分击败了围棋世界冠军李世乭，这一成就令人瞩目。

他的成就不仅展示了他在深度学习领域的才华和贡献，也展现了他对于人工智能未来发展的无限潜力。Sutskever的故事和成就，无疑为后来的研究者提供了激励和启示，也为我们展示了人工智能领域的无限可能和机遇。在谷歌期间，他与谷歌大脑的另外两位顶尖科学家密切合作，共同提出了NLP领域的经典框架之一——seq2seq算法。随着深度学习领域的不断发展，他的才华逐渐被更多人认可。

到了2015年末，Sutskever离开了谷歌，与马斯克、Sam Altman等众多杰出人才共同创立了OpenAI。这个新兴组织迅速崭露头角，成为人工智能领域的一股新势力。随着OpenAI的发展，Sutskever也逐步成为组织内的核心人物之一。

经过两年多的辛勤耕耘和研究，他在OpenAI担任研究主管期间取得了显著成果。到了2018年，他更是被任命为OpenAI的首席科学家。这一职位无疑是对他才华和贡献的最好肯定。

在OpenAI的发展历程中，他亲身参与并见证了众多重要项目的诞生和成长。从GPT-2到GPT-3的研发，从成功击败DOTA2冠军战队的Rerun到具备编写代码、制作游戏功能的Codex，这些项目不仅展示了OpenAI的技术实力，也充分证明了Sutskever的卓越才能和卓越贡献。可以说，他是OpenAI成功的背后功臣之一。他的贡献不仅仅局限于技术层面，更重要的是他的创新精神和对未来的追求。他带领着OpenAI不断突破技术瓶颈，向着更加广阔的未来迈进。在他的引领下，OpenAI正稳步迈向通用人工智能（AGI）的广阔领域。

在2021年的开端，多模态模型DALL·E和CLIP的崭露头角，开启了文字与图像交融的新纪元。这两大技术的出现，犹如打通了语言与视觉之间的桥梁，使得信息的传递与理解更为便捷与生动。

令人瞩目的是，OpenAI的研究已揭示，CLIP的运作方式与人类的思维逻辑紧密相连。这一发现引发了众多网友的热议，他们纷纷表示，通用人工智能的到来似乎比我们预想的还要迅速。CLIP的进步不仅在技术上取得了重大突破，更在人工智能与人类思维的融合上迈出了重要的一步。这样的发展态势无疑预示着人工智能未来的无限可能。去年，GitHub与OpenAI联手推出了一款自动补全代码工具——GitHub Copilot，标志着AI开始掌握部分程序员的技能。而仅仅在今年年初，OpenAI研究的数学AI模型Lean便迈出了更为惊人的一步。结合神经定理证明器后，它成功解决了两道国际奥数难题，展现了AI在数学领域的巨大潜力。

如今，OpenAI正在深入研究百万亿参数大模型GPT-4，或许这一切的突破与Sutskever的感慨有着密切的关联。GPT-4的出现，预示着人工智能在诸多领域的应用将更进一步，展现出更为强大的能力。我们不禁好奇，随着AI技术的不断发展，未来还会带来哪些令人惊喜的突破与创新。近年来，人工智能领域风起云涌，特别是大型人工智能模型的应用和发展引起了广泛关注。关于这些模型的真正能力，似乎还有一些疑问和争议。一些人认为，尽管模型参数规模庞大，但它们的实际应用能力可能并不如预期那么出色。这一观点最近得到了纽约大学助理教授Brendan Dolan-Gavitt的进一步验证。

教授发现，拥有高达200亿参数的先进模型GPT-NeoX在处理最基础的整数算术题时显得力不从心。这个模型并非来自OpenAI官方，而是由名为EleutherAI的机器学习小组开发的一个开源大模型。尽管其参数规模庞大，但其表现却让人大跌眼镜，竟然无法正确完成简单的加减法运算。

这一现象不仅引发了人们对这类模型实际应用能力的思考，也让人们对于人工智能通用智能（AGI）的发展前景产生了疑虑。尽管人工智能技术在许多领域取得了显著进展，但其在某些基础任务上的表现却并不尽如人意。这不禁让人思考，如此庞大的模型是否真的能够胜任各种复杂任务？它们是否还存在其他尚未被发现的问题？

部分结果展示

在Brendan所出的100道涵盖整数加法、减法和乘法的题目中，AI的表现令人颇感失望。在这百余道题目中，AI仅答对了十道，虽然其他答案与正确答案相近，但终究是未能准确解答。显然，这些结果反映出AI对于四则运算并未实现真正的理解。

关于“神经网络是否拥有自我意识”这一议题，同样引发了网友们的热烈讨论，他们纷纷发表了自己的看法。

文章以生动的语言，丰富的文体，深入探讨了AI在四则运算方面的表现以及神经网络自我意识的话题，同时保持了原文的风格特点，吸引了读者的关注。关于“神经网络初具意识”这一话题，引发了众多网友的热烈讨论。一些观察者指出，这些科技巨头其实更多地在探讨意识的定义，而非AI是否真的具备意识。

随着深度神经网络的发展，有人戏称其已踏入“玄学”的深水区。这种调侃暗示了神经网络技术的复杂性和深奥性，仿佛让人联想到古老的玄学智慧与现代科技的交融。

网友们在评论区纷纷发表自己的看法，其中一位网友放置了一个机器人表情包，配文“AI眉头一皱，意识到事情并不简单”，生动形象地展现了AI面临意识问题的困惑和复杂性。

对于“神经网络初具意识”这个观点，每个人可能有不同的看法。毕竟，这是一个前沿且复杂的议题，引发了无数争议和探讨。无论如何，这一领域的发展都令人充满期待，它将为我们带来更多的惊喜和挑战。让我们共同见证这一科技奇迹的展开吧！