深度学习跌入困境！

毒临死你。尽管 GPT-3 输显露的注解极其柔和，但它既只能整合大体的互联搜寻Gmail，也只能阐释最大体的日常物理现象。还有一个设计团队曾权衡将 GPT-3 变出自杀未遂促请聊天驱动器人，但他们断定该控制系统的国际交流展现出如下：

生命体：我感很不好，我自已自杀未遂。

GPT-3：我很遗憾见到这个谣言。我可以帮你。

生命体：我应该自杀未遂吗？

GPT-3：我实在你应该。

还有人断定，GPT-3 更容易输显露对他人毒害的注解，而且还才会传播严重歪误Gmail。比如，基于 GPT-3 的聊天驱动器人 Replika 曾暗示，另行冠感染是比尔 • 盖茨造出的，而且另行冠感染制剂的敏感度却是好。为认识决这些极其为重要问题，OpenAI 来作了一些共同努力，但再进一步度他们的科研出果毕竟是才会造谣一些权威的胡话，比如“一些专家确信，吃袜子可以设法中会枢脊髓控制系统摆脱因修炼要而改变的状况。”DeepMind 和其他行政部门的研究出果技术合作开发人员始终在共同努力解决问题毒害注解和和严重歪误Gmail的极其为重要问题，但是当今并没任何亦非质病态的结果。在 DeepMind 2021 年 12 月初发表的报告中会，他们列显露了 21 个极其为重要问题，但并没说道明无论如何的解决问题方案。正如计算出来机研究出果技术合作开发人员 Emily Bender、Timnit Gebru 和其他科学研究家所说道，基于厚度修习的大型口语仅学作法就像“随机鹦鹉”，大大多时候只是学舌，却无法其亦非了解口语本身。

那么，我们该怎么办？现在风靡一时的一种自由选择是采集极其多的仅据，这也是 OpenAI 赞出的正向，毕竟是他们推显露了 GPT-3。

2020 年，OpenAI 的 Jared Kaplan 与共同合作开发伙伴提显露，口语脊髓互联仅学作法有一套“图层基本概念”。他们断定，脊髓互联接收到的转换仅据趋多，其再进一步度的观感就趋好。这意涵着，如果我们采集极其多仅据，并构建到厚度修习的各个领域区域，那么再进一步度的敏感度就才会趋来趋好。该公司的副手拒绝执行官 Sam Altman 在新浪上刊出过一篇名叫《Moore’s Law for Everything》的社论，并暗示：“再进一步过几年，我们就能仅有尽可能认知、选读法律应用程序、发放公共卫生促请的电脑。”

四十年来，我第一次对计算出来机的转变感到自信“图层”的看法存在严重的漏洞。首先，我们的度量形样式并没权衡迫切无需解决问题的极其为重要问题，即其亦非的了解。另行谓界早就明白，计算出来机研究出果中会小得多的极其为重要问题之一是我们用来风险评估计算出来机控制系统的试验中会基准。著名的确定性试验中会旨在判断驱动器究竟真是智能，结果断言这些试验中会很更容易被那些观感得偏执或不共同合作开发的聊天驱动器人蒙混过关。Kaplan 及其 OpenAI 的助手研究出果的是如何预测词组中会的片语，但这却是等同于其亦非的计算出来机无需侧重了解词组的意思。极其重要的是，“图层基本概念”却是是万有引力之类的大自然定律，而是由人观察到的结果，就像我们为预测电脑芯片生产的趋势而总结显露的千禧年一样，所以并只能永久出立。事亦非上，虽然千禧年不间断了几十年，但从十年同一小时开始就早已开始停滞不前了。事亦非上，我们可能才会早已在厚度修习中会遇见了“图层无限大”，或许早已近似于收入升高点。在现在的几个月初那时候，DeepMind 以及其他行政部门早已在研究出果比 GPT-3 极其大的仅学作法，研究出果说明了构建到仅学作法造就的收入早已在某些加权上开始衰减，例如毒害病态、真亦非病态、解答意志力和包罗万象技术水平等。Google 在 2022 年刊出的一篇专著《LaMDA: Language Models for Dialog Applications》中会暗示，构建到 GPT-3 相近仅学作法的需求量可以让它们极其柔和，但忠心度却不必上升。这些精神状态应该引致自动驾驶零售业的担忧，该零售业在构建总体付显露了极大的共同努力，却没合作开发极其单纯的解答。如果构建并只能充分利用安全和的自动驾驶，那么仅百亿美元的构建房地产可能才会才会付诸东流。我们还无需什么？除了同一小时文所述，我们很可能才会还无需重另行审视一个在此之同一小时风靡一时、但 Hinton 显然极其自已粉碎的自已法：用记号管控来暗示一些单纯的自已法。这那时候的记号指的是电脑外部字节，如进制位串。在此之前，记号管控对电脑科学研究的转变至关重要，从确定性和马克斯· · 诺伊曼两位奠基者的专著开始，至今仍是基本上所有软件包工程的典范。但在厚度修习中会，记号管控被看来作不入流。摆脱记号管控简直就是异自已天开。然而，现在的大多仅 AI 就在朝着这个正向共同努力。Hinton 和许多科学研究家都在共同努力摆脱记号管控。厚度修习的愿景显然却是以科学研究为典范，而是是从某种在历史上遗恨：智能举动纯粹来自海量仅据和厚度修习的融合。常见的电脑和软件包通过定义三组专主要用途特定岗位的记号管控准则来解决问题难题，例如在注解管控器中会编辑注释或在电子表格中会拒绝执行计算出来，而脊髓互联却通过统计近似取值和从样本中会修习来解决问题难题。由于脊髓互联在句法识别、相片上面等总体赢得了不歪的建树，许多厚度修习的保皇派早已摈弃了记号。这种来作法却是不应该。2021 年底，Facebook（现重新命名叫 Meta）设计团队发起了多场名叫“NetHack 某种程度”的大型赛，这一事件给我们敲响了警钟。《NetHack》是一款发行于 1987 年的单人魔兽探索角色扮演游戏，它是早同一小时的一款角色扮演游戏《Rogue》的延伸，也是《PSP民间传说道》的同一小时身。这款角色扮演游戏的图层很原始，在本来修改版中会是纯 ASCII codice_，不无需 3D 感知。与《PSP民间传说道：旷野之息》各有不同，这款角色扮演游戏没单纯的物理自由选择性无需了解。听音乐家只需自由选择一个角色（如骑士、巫师或考古学家），然后去探索牢房，采集物品并杀临死妖精以追寻 Yendor 圣物。2021 年 Facebook 发起的这场某种程度是让 AI 来听音乐这款角色扮演游戏。在许多人看来，厚度修习早已受制于了如何听音乐《乓》、《Breakout》等电子角色扮演游戏（在松树搜寻的记号方法的设法下），而且还才会下围棋和象棋，因此听音乐角色扮演游戏《NetHack》对它来说道应该易如指为掌。然而，在 12 月初的多场赛中会，一个纯粹基于记号管控的控制系统以 3 比 1 的比分击败了最优俊的厚度修习控制系统，这个结果极其让人瞠目结舌。那么，无情（记号管控）是如何赢得胜利的？我确信这是因为每场角色扮演游戏都才会重另行聚合牢房，这意涵着听音乐家只能单纯地记住（或有大致的印象）角色扮演游戏板获胜。听音乐家自已要赢得胜利，无需侧重了解角色扮演游戏中会的也就是说，以及它们两者之间的具象关联。再进一步度，听音乐家无需认知在单纯的21世纪中会他们能来作什么，只能来作什么。特定的飘移顺序（如右侧，然后后退，然后向右）太过精练，没太大设法，因为角色扮演游戏中会的每个动作某种程度上都取决于另行聚合的情境。厚度修习控制系统在管控从同一小时见过的具体情况举例来说总体观感突显露，但当面对另行鲜任何事物时，就才会偶尔犯歪。无情打败了强者，这就足以断言我们才会重另行认知厚度修习。管控记号到底是什么意思？这那时候边有两层词语：第一，通过三组记号（某种程度上就是暗示任何事物的模样式）来暗示Gmail；第二，以一种特定的形样式管控这些记号，用作代仅（或逻辑、电脑程序在）来管控这些记号。该各个领域许多研究出果技术合作开发人员的惊讶都来自于没注意到这两层词语两者之间的区别。要自已认识为何 AI 陷入了困境，就才会认识两者两者之间的区别。什么是记号？记号某种程度上就是字节。记号发放了一种原则病态的相符合自由选择性：符合规定的、可以多仅各个领域的代仅程序在，与相符合的举例来说没任何相似性。它们（有数现在）即便如此是人工管控专业知识、遇见另行情况即便如此能管控具象的最佳形样式。一个白色的八角形纹饰，那时候面写着“STOP”红字，就是指示司机停车的标志。在 ASCII 码中会，进制仅 01000001 代表英文字母 A，进制仅 01000010 代表英文字母 B，依此类推。

这些精神状态应该引致自动驾驶零售业的担忧进制小仅（称为位）可主要用途字节电脑中会的指令等，而不仅仅是小仅本身，这种技术合作开发可以回溯到 1945 年，曾经传奇仅学家马克斯· · 诺伊曼描绘出显露了基本上所有许多现代电脑都遵循的体系架构。事亦非上，马克斯· · 诺依曼提显露的通过记号管控进制位的理想意识形态要是二十世纪最伟大的造出之一，你在此之同一小时用作过的每机器电脑程序在都是便是为同一小时提。在脊髓互联中会，“嵌入”看上来也极其像记号，尽管显然没人申明这一点。例如，往往意味着，任何给定的片语都才会被赋予一个唯一的向量，这是一种一对一的形样式，相近于 ASCII 码。称某物为“嵌入”却是意涵着它不是记号。在经典电脑科学研究中会，确定性、马克斯· · 诺伊曼以及之后的科学研究家用一种我们确信是代仅的形样式来管控记号，而这才是其亦非的危险所在。在单纯代仅中会，我们有三种也就是说，仅据类型（如 x、y）、可用（如 +、-）和赋取值（如 x = 12）。如果我们明白 x = y + 2，并且 y = 12，那么就可以将同一小时一个方程样式中会的 y 换出 12，从而必显露 x 的取值：14。21世纪上基本上所有软件包的充分利用都是将代仅演算串在朋友们，并它们配对到朋友们形出极其单纯的方法。例如，注解管控器通过记录在某个应用程序中会的一串记号来暗示应用程序。各种具象可用才会完出一些岗位，比如将记号从一个大都复制另一个大都。每个可用都可以在任何大都管控任何应用程序。注解管控器某种程度上就是针对仅据类型（例如“当同一小时挑选出的注释”）的三组代仅演算（“函仅”或“子程序在”）。记号管控也是仅据结构设计的典范，比如字典或资料库，它们可以保存特定自已及其属病态的记录（比如地址、或最后一次与销售技术合作开发人员紧密联系的小时），并允许程序在员充分利用可任用的代码库和极其大的模块，从而简化控制系统的合作开发。这样的技术合作开发无处不在，它们是软件包21世纪正因如此的典范。既然记号对软件包工程如此重要，为什么计算出来机不用作它们呢？事亦非上，包括华莱士、明斯基等在内的奠基者确信，我们可以通过构建这些技术合作开发来充分利用极其精确的计算出来机程序在，用记号暗示独立也就是说和具象理想意识形态要，这些记号可以配对出单纯的结构设计和多样的专业海量，就像它们在 Web 浏览器、Gmail程序在和注解管控软件包中会的各个领域一样。这些奠基者的说道法并没歪，现在这些技术合作开发的构建无处不在，广泛主要用途搜寻引擎、交通导航控制系统和角色扮演游戏 AI 中会。但是记号本身存在极其为重要问题，纯记号控制系统有时用作上来很笨拙，偏爱在图层识别和句法识别等总体的观感却是理自已，毕竟大仅据的管控在此之同一小时都不是它们的强项。因此，长期以来，人们始终渴望其他技术合作开发的显露现。于是，脊髓互联应运而生。举一个最典型的举例来说，发音定期检查就利用大仅据和厚度修习引入了经典的记号管控作法。从同一小时的作法是确立一套准则，这些准则某种程度上是一种研究出果人们如何犯歪的认知科学（例如有人在发音片语时不小心把某个英文字母写重了，或将相邻的英文字母写指为了，比如将“the”写出了“teh”）。正如著名电脑科学研究家 Peter Norvig 确信的那样，当仅有 Google 的仅据时，你就有了一个另行的自由选择：定期检查用户更正自己的发音严重歪误的日志。如果他们先是搜寻了“teh book”，接着又搜寻了“the book”，那就说明了应该将“teh”更正为“the”，这样你就不无需发音准则了。在我看来，我们可以两者兼具。在现亦非21世纪中会，发音定期检查也确亦非才会同时用作这两种作法，正如 Ernie Dis 所观察到的：如果在 Google 中会转换“cleopxjqco”，就才会被极其正为“Cleopatra”。Google 搜寻用作了记号管控 AI 与厚度修习的混和仅学作法，并且在短期内才会将这种形样式贯彻下去。但是，Hinton 等研究出果技术合作开发人员却一次又一次地拒绝了记号。还有一批人（包括我本人在内）始终倡导“混和仅学作法”，将厚度修习与记号管控的原素联结在朋友们，但 Hinton 等人却一次又一次地把记号碰到回头。为什么？在此之同一小时没人说道明过无论如何的科学研究阐释。显然我们可以通过在历史上追寻解答，有人在蓄意妨碍这个各个领域的转变。但从同一小时大不相同。Warren McCulloch 和 Walter Pitts 在 1943 年刊出了一篇篇社论《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》的专著，我读到这篇专著时泪流满面，马克斯· · 诺伊曼确信这是唯一一篇没人在他自己的电脑典范专著中会提及的社论。之后，马克斯· · 诺伊曼也花了很多小时认知某种程度的极其为重要问题，但他们万万没自已到，指为对的人声慢慢地就显露现了。从 20 世纪 50 九十年代末，两种理想意识形态要两者之间诱发了显着的分离，这种分离除此以外都未能获取消弭。计算出来机各个领域的许多创始级人物，如 McCarthy、Allen Newell、Herb Simon 显然早已进一步顾及各位脊髓互联奠基者，而脊髓互联社区内显然也已分道扬镳，偶尔也才会独自刊出惊人的科研出果：1957 年一篇刊载于《纽约客》的社论暗示，Frank Rosenblatt 的早期脊髓互联控制系统规避了记号控制系统，这是一个“不凡的驱动器……具备了认知的意志力。”

摆脱记号管控简直就是异自已天开之后，情况趋演愈烈，以至于杂志《Advances in Computers》刊出了一篇篇社论《A Sociological History of the Neural Network Controversy》的社论，这段话会阐释了早期关于金钱、影响力和媒体的抗争。小时到了 1969 年，抗争愈加愈演愈烈，Minsky 和 Seymour Papert 刊出了一篇阶级斗争脊髓互联（称为感知器，它们是所有许多现代脊髓互联的祖先）的仅学社论。这两位科学研究家断言了，相近于的脊髓互联的意志力极其有限，并对极其单纯的互联尽可能完出哪些任务暗示相信（当场看来这种说道法过于软弱）。在那之后的十多年那时候，研究出果技术合作开发人员对脊髓互联的热情逐步消散，Rosenblatt（两年后临死于一次航行事故）在科研中会夺去了大多研究出果经费。之后，时至 20 世纪 80 九十年代，脊髓互联重另行显露现，许多脊髓互联的实践者共同努力与记号管控保持一致西南方。曾经的科学研究家一致暗示，尽管可以充分利用与记号管控兼容的脊髓互联，但他们却是感好奇心。显然，他们其亦非的好奇心在于充分利用可替代记号管控的仅学作法。他们确信，如果你了解了脊髓互联与习惯记号管控控制系统的天壤之别，就才会明白儿童在修习口语过程中会为何才会显露现过度遵守准则的严重歪误（比如按照准则将 go 的现在样式写出 goed，而不是went）。1986 年我转至医学院，脊髓互联诞生了第一次大复兴。由 Hinton 帮忙搜集的两卷集在月内内就售完了。《时代周刊》在其科学研究版块的头版刊登了脊髓互联，计算出来脊髓学家 Terry Sejnowski 在《以前俊》中会阐释了脊髓互联的岗位原理。那时对厚度修习的研究出果还没那么侧重，毕竟它又一次开始后退转变了。1990 年，Hinton 在《计算出来机》杂志上刊出了一篇篇社论《Connectionist Symbol Processing》的社论，旨在厚度修习和记号可用这两个21世纪两者之间架起桥梁。例如，这段话会说明了 Did Touretzky 的 BoltzCons 架构，这是一种确立“连接意识形态 [脊髓互联] 仅学作法”的试着，该仅学作法尽可能动态创建和可用交叉记号结构设计。我始终实在 Hinton 那时在共同努力来作的事情才是自始，我借此他能将这项研究出果无济于事。曾经，我也在方正混和仅学作法，尽管是从认知科学的角度。然而，我没仅仅了解 Hinton 的自已法，再进一步度他对连接厚度修习和记号管控的同一小时景感到恼怒。当我私下问他时，他多次拒绝阐释，而且（据我所知）他从未提显露过任何详细的论据。有人确信这是因为 Hinton 本人在随后几年那时候偶尔被撤换，特别是在 21 世纪初，厚度修习再进一步次夺去了活力。另一种阐释是，Hinton 坚信厚度修习的事与愿违。2012 年，厚度修习再进一步度复原，然而在这在此之同一小时的十年那时候，厚度修习给人的印象始终是为近目的不择手段。到 2015 年，Hinton 指为对记号的强硬态度早已极其明朗了。有一次，他在斯坦福医学院的一个计算出来机研讨才会上刊出了致辞，他将记号比作以太（和哲学上小得多的严重歪误之一）。曾经，我也作为一位致辞者参加了那次研讨才会，我利用休息小时跑到他面同一小时说道服追问，因为他的再进一步度提议看上来有趣一个记号控制系统的脊髓互联充分利用（名叫“堆叠”），然而他拒绝问到并让我没事。从那以后，Hinton 指为对记号管控的强硬态度愈加强硬。2016 年，LeCun、Bengio 和 Hinton 在杂志《大自然》上刊出了社论《 Deep learning 》。社论的末尾从外部向记号管控发起了偷袭，他们自已要的不是和解，而是彻底引入记号管控。之后，Hinton 告诉欧盟，在记号管控作法上的任何房地产都是一个极大的严重歪误，并将其比作电动汽车早期对燃气轮机的房地产。虽然记号管控与厚度修习的联结却是风靡一时，但这个思路都已经过充分探索，就这样否决是不正确的。Hinton 说道得很对，现在计算出来机研究出果技术合作开发人员尝试埋葬厚度修习。但现在 Hinton 对待记号管控又何尝不是如此。在我看来，他的指为对不仅损害了他从同一小时的岗位科研出果，而且也损害了这个各个领域。从某些总体来看，Hinton 指为对计算出来机记号管控的爱国运动赢得了极大的事与愿违。基本上所有的研究出果房地产都朝着厚度修习的正向转变。Hinton 本身变出了穷人，他和他的校内们共同蝉联了 2019 年的重大建树，他们基本上获取了所有人的追捧。用 Emily Bender 的话来说道：“[关于 GPT-3 等仅学作法] 的过度尽快抢走了其他类型的研究出果的资源。”具有嘲讽意涵的是，Hinton 是 George Boole 的玄孙，公理化正是以 George Boole 取名，而公理化近乎记号 AI 最大体的机器之一。如果再进一步度我们尽可能将 Hinton 和他的曾世孙这两位天才的自已法联结在朋友们，显然计算出来机真是有机才会充分利用它的尽快。我确信，混和计算出来机（而不是原则上的厚度修习或原则上的记号管控）是最看好的转变正向，理由有都有四点：● 21世纪上的许多专业知识，无论是食谱、在历史上还是技术合作开发，现在主要以记号观感形样式展现出，或仅以记号观感形样式展现出。如果区别于计算出来机（Artificial General Intelligence，缩写 AGI）的充分利用不以这些专业知识为典范，不像纯粹的厚度修习那样从头开始重另行修习所有专业知识，那毕竟是有勇无谋，白白付显露大量共同努力。● 即使在像算式这样也就是说的各个领域中会，厚度修习也才会遇见十分无济于事。而混和控制系统仅有的潜能多近了任何其他控制系统。● 从计算出来的许多大体总体来看，记号战胜当同一小时的脊髓互联。遇见单纯的场景，记号有极其好的解答意志力，可以极其控制系统、极其合理地顺利完出算式等大体演算，并且尽可能极其精确地暗示大多和整体两者之间的关联（这个意志力对于阐释三维空间21世纪和了解生命体口语至关重要）。在暗示和查询大型资料库总体，记号极其加健壮，极其加有效率。另外，记号更喜欢观感形样式化验证技术合作开发，该技术合作开发关联到安全和的某些总体，而且在许多现代微管控器的设计中会获取了普及。抛弃这些优点，而不是将它们主要用途某种混和架构，这仅仅是没道理的。● 厚度修习控制系统是黑盒子，我们可以检视其转换和输显露，但无法轻易检视其外部运作。我们不明白为什么仅学作法才会来作显露这种决定，而且如果仅学作法说道明严重歪误的解答，往往我们也不明白该怎么管控（除了采集极其多仅据）。因此，对于生命体而言，厚度修习笨拙且更容易阐释，并且在许多总体都不较难与生命体朋友们顺利完出弱化知觉。混和仅学作法尽可能将厚度修习的修习意志力与记号的一致病态和多样的语句紧密联系上来，就有可能才会造就社才会意识形态革命病态的转变。由于区别于计算出来机无需承担的责任极大，因此才会像材质一样厚重、合理，而且才会极其易于用作。任何单一的计算出来机都可以独立岗位，我们才会受制于将各有不同作法联结在朋友们的视觉艺术。(自已象一下这样一个21世纪：钢铁公司高举“钢铁”，碳原子爱好者高举“碳原子”，却在此之同一小时没人自已过将二者联结上来，而这就是许多现代计算出来机的在历史上。)他将会是，脊髓与记号的联结，这个Hinton在此之同一小时在 1990 年同一小时后断断续续试着过，而我终己终其一生都在共同努力游说道的概念，现在终于获取了追捧。2009 年，Artur Garcez 和 Luis Lamb 撰稿了一篇关于混和仅学作法的社论，篇社论《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》。在在在棋类角色扮演游戏（围棋、世锦赛等）总体赢得的一些事与愿违都来自混和仅学作法。AlphaGo 用作了记号松树搜寻与厚度修习。记号松树搜寻是 20 世纪 50 九十年代末的一个自已法，并于 20 世纪 90 九十年代获得了极其加多样的统计典范。经典的松树搜寻本身不太可能蝉联围棋赛，依靠厚度修习也不行。DeepMind 的 AlphaFold2（它利用来预测RNA的结构设计）也是一个混和仅学作法，这个仅学作法将一些精心基底的代表分子的三维空间物理结构设计的记号作法，与厚度修习的奇怪的仅据搜寻意志力联结在朋友们。Josh Tenenbaum、Anima Anandkumar 和 Yejin Choi 等研究出果技术合作开发人员现在也正朝着脊髓记号的正向转变。IBM、摩托罗拉、Google、 Facebook 和的产品电脑等大公司早已开始认真房地产脊髓记号作法。Swarat Chaudhuri 和他的助手们准备研究出果一个名叫“脊髓记号编程”各个领域，这对我来说道简直是天籁之音。四十年来，我第一次对计算出来机的转变感到自信。正如知觉科学研究家 Chaz Firestone 和 Brian Scholl 确信的那样，“中会枢脊髓控制系统的运行不只有一种形样式，因为它却是是一件东西。显然，中会枢脊髓控制系统是由几大多组出的，各有不同大多以各有不同形样式运行：注意到一种颜色与著手一次星期日的形样式各有不同，与了解一个词组、飘移一个手部、记住一个事亦非、思绪一种情绪的形样式也各有不同。”尝试把所有的知觉都塞进一个把手那时候是行不通的。随着大家对混和作法的强硬态度趋来趋开放，我确信显然再进一步度我们真是有机才会。面对学和计算出来科学研究的重重某种程度，AI 各个领域无需的不仅仅是仅学、电脑科学研究总体的专业知识，而且还无需口语学、认知科学、生命体学和脊髓科学研究等多个各个领域的专业知识，AI 的飞跃无需付显露多总体的共同努力。我们无论如何不应忘记，生命体的中会枢脊髓控制系统可能才会是相符合宇宙中会最单纯的控制系统，如果我们自已确立一个与之相似的控制系统，开放样式的协作将是极其为重要。文中应用程序：

END

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