主题：如果要走向强人工智能，openai的路线根本就是错的 -- 亮子
家园 如果要走向强人工智能，openai的路线根本就是错的 从gpt到Sora，一堆人搁那吹“理解，认知”，直接吹成强人工智能了，真的挺无奈。
原因很简单，人脑的功率只有30-40w，一张4090的显卡无论算力还是功率都远超人脑，结果现在为什么需要成千上万张显卡去叠？
因为你走错路了啊！
一万辆自行车堆一块能变成汽车吗？
一个人从丫丫学语到大学毕业，这中间人脑所消耗的能源不会超过几万美元，结果gpt一次训练所需要的电费就要百万美元。目前openAI的路线算法层面的改进基本已经到顶了，剩下的就比谁能更加大力出奇迹。
家园 人脑的功率小，但是算力不一定小 显卡只是模拟神经元细胞的活动，你看看神经元的复杂程度就知道这种模拟本身要消耗很多能量。具体说就是一个神经元的活动消耗的能量为1个单位的话，计算机模拟这种活动要消耗的能量可能是1w个单位。所以简单的对比显卡的能耗和人脑的能耗是不可取的，更不能得出结论说openAI的路线是错的。
虽然我也很不齿openAI，但无疑他们是AI的领跑者
家园 强人工智能现在谁也没有谱的事 何来谁对谁错一说呢😂。AI的历史可谓不短，中间好几种路径，还有冬天，沉沦，然后开始有了部分实用价值，如果不是openai，AI在2022时眼瞅着马上又要进入冬天了😂，从围棋之后就没有什么抓眼球的突破么，全是学术界的各种刷论文，不要太无聊。
前几天看见陈王还在提那个NLP老古董。其实一个疫情让好多人都没注意AI，之前都是李飞飞，Andrew ng那些人，其实这几年年轻一代出来好多，openAI收集了一大票，但有多少人一直坚持关注。 我关注了AI二十年，疫情中两年没看，直接后果就是到了2023初就没去买英伟达股票😂，光想着买卡装大模型，那时记得在河里还说过不少，所以一念之差就错过了一个亿😂。
至于是不是AGI就要降临了，要注意openai 奥特曼这个人很会带节奏，那嘴炮不是河里的嘴炮党们这个数量级的😂，人家是在忽悠阿拉伯王爷的上兆美刀那个数量级的。 我看过他给人讲解某天openai内部某人给他展示那个Q*的事情，某种涌现吧，奥特曼的那个口气与解说掌控，我的天，绝对是带货王😂。 本来听传闻看推特我对AGI还有点将信将疑，看完他的亲自表演，直接劝退了😂。
当然Yann Lecun是专业黑奥特曼的，各种paper狂出，什么AGI世界模型理论等，自创一个路径，反正大家都是嘴炮，我的意见是韭菜们就别管那些AGI了，这水太深，一般人估计连可行性的边都摸不着，但看媒体的话其实都是买菜大妈们写的稿子😂，就更摸不着边了。
换个话题的话，这两天倒是看了一个消息，美国在研制一种新的空对地导弹，好像项目叫SiAW，军迷们也许可以狗一下。我理解是美帝被中俄的地对空一体防空网技术给吓尿了，隐形之外的庞大空中力量完全无法突破，比如对南海那些中国种的岛，所以在加班加点的研制这个专门针对云云。我觉得河里对这些东西比AGI那些更应该关注。另一个我最近才知道的消息是，氢气在全世界有庞大的储量，比尔盖茨都在投资，当然马斯克是一直黑氢能源，但好像最近有个氢燃料电池量产的消息，充十分钟跑600里地等，要看的东西太多，我就没仔细去查。
家园 关于深度学习我一直有个疑问 深度学习的基本单元是神经元，每一个神经元的输入输出关系模型是最简单的线性关系 y=ax+b，结合几个简单函数比如sigmoid，斜线段函数引入非线性。然后通过网络结构来不停试错，求极值的结果。甚至网络结构都往简单了选，层层递进，而不是完全互联。
如果在这个基础上就发展出来的AI，能够超越自然进化出来的人类大脑，我想当不甘心，为人类不值…人脑这么简单？还有很多更高级的数学没用上呢，发展出他们纯属浪费脑细胞了。
这里面用到的数学函数都简单得不能更简单，没有看到任何人解释过为什么选这些而不是别的。我特别想知道有没有文献考察过这个历史。
我隐约觉得，现在的计算量这么大，如果有更合适的数学函数，会极大提高效率…就像牛顿简化了万有引力公式，这可能要到下一次人工智能周期了。
通宝推：青青的蓝,exprade,家园 阿法狗下围棋≈高精地图AI？ 大家都说阿法狗是“深度学习算法”。。
我们也都信了
在这个浑浊的世界里，这说法或当不得真
项立刚揭露了台积电的芯片骗局
我看阿法狗也有可能不是深度学习算法而是穷举算法。
延伸到自动驾驶，基于高精地图的自动驾驶，那也是“穷举算法”，穷举的确有用，能赢柯洁，但是不令人震撼，不跨越式，不划时代……
不就是用十的六次方个排列组合试出我的银行卡密码嘛，虽然厉害，但是也low，low并厉害着😅😅😅
家园 从入门的角度来说一下 我希望老兄你不是行业一派掌门、在问一个体系终结问题，那我的回答就是个笑话啦。这儿借用一下那个怎么把大象放入冰箱的问题：打开冰箱门，把大象放进去，然后把冰箱门关上。如果你对大象和冰箱的相对体积没有概念的话，你可能会说：这个冰箱门设计的是比较奇怪，但这件事真的有那么难吗？
深度学习难，可以提能把因果链搞得相对比较简短的三点，但我并不是说这是最重要的三点。第一，非线性是毒药，不需要有太多，整个系统就质变了。第二，深度学习和其它很多学习模型一样，最后要解一个最优化问题； 非线性同时也导致了一个求非凸函数的极值的问题。人类的数理发展到今天，还没有什么相对没那么难或者一般化的方法来解非凸函数的极值。第三，雪上加霜的是我们同时还面临着一个高维度的问题。当然，谁要说，非线性、非凸、高维度那又能怎么样，你不还是一个简单的函数吗，那就没有什么讨论的共同基础啦。
另外一个可以借用的故事就是那个往象棋盘上放麦子的问题，开始小规模的问题很快会变成规模超大的问题。这也是开始的时候要用一个非常简单的非线性函数的部分原因。
希望不远的未来，数学家们和计算机学家（从事基础研究的计算机学家也都是数学极厉害的人）能找到更有效率的方法来解决这些问题。但如果我妄下断言一下，即使真能找到一个神奇函数、它也只能解决这些问题中非常非常小的一部分。
通宝推：偶卖糕的,唐家山,透明,家园 我倒不觉得会有一个终极公式 而是觉得目前堆重复计算，天量的计算规模是一种征兆，这条路到头了，这一波AI高潮要落幕了。
下一次或许起源一个从加法跃迁到乘法的小高斯时刻，往符号学派回归吸取养分。
家园 我倒认为会有这样的公式，只是暂时（几十年）没人能总结出来 神经网络用一种看起来很简单机械的方式，实现了求解复杂问题的非常好的效果。这种实践突破了以往人们对“可计算性”的理解。背后的数学基础，在我看来至少是抽象代数级别的。
家园 深度学习的基础没那么复杂 就是人工神经网络，模仿生物的神经网络。这可是经过几亿/几十亿年才演化出来的系统，很坚实的基础。
家园 现在深度学习里的人工神经网络<>现在人们认识的动物的脑 看到老兄提到人脑，我再啰嗦一句，现在深度学习里的人工神经网络<不等于、也并不是模拟>现在人们认识的动物的脑。如果你看一个比较严肃的介绍【例如Goodfellow2016】，一般作者会表述为，人工神经网络是受人脑的工作机制启发而来。几十年前，当时人们对人脑以及动物脑的认知有限，认为人工神经网络是在模仿人脑。但近几十年，人们对人脑的工作机制有了新的更深入的认识，但人工神经网络并没有“与时俱进”😄去模仿这个人脑工作的新知识。这儿需要加一句，这个“没有去模仿”并没有简单、绝对的好坏对错。
当然作为普通人，并没有必要知道细节，就像我坐飞机，我并不知道飞机到底是怎么飞起来的；虽然我不知道飞机是不是模拟鸟儿飞，但我说人类看到鸟儿飞几万年了、飞机还能复杂到哪儿去，哪个航空公司也不能把我从飞机上赶下去。
家园 如果要很严格地说的话 是模仿生物的神经元及突触形成的神经网络。也就是1）模仿基本单元 2）模仿基本结构。其实我们并不完全知道动物的大脑是如何工作的，所以实际上也无法完全模仿。也因为这个原因，光靠模仿基本单元和结构，并没有取得很好的成果，人工神经网络很长时间都没有啥进展，相关论文少得可怜。加拿大的Geoffrey E. Hinton，可以说是深度学习之父，后来他提出的反向传播算法，是训练神经网络的基础。连他的导师都认为他的研究毫无前途。后来他转到多伦多大学，至少坐了10多年的冷板凳。直到2012年他的实验室在图像识别大赛一举夺魁，超越其他方法，人工神经网络才又成为热门。
神经网络基本的结构是模仿动物的“信息处理结构”，但运行于上面的“软件”，有些相同，有些是不同的，甚至可能非常不同，比如人类具有的少量样本学习能力，神经网络没有；人类的理解规则，并推理的能力，神经网络没有。
但是这个基本结构也是非常优秀的，可以作为坚实的基础。
通宝推：心有戚戚,