人工智能需要现实检验吗？加里·马库斯采访
2025-01-15 18:12:17
英文原文
FROM 发行版的人工智能代理人声称通用人工智能（终于！）已经实现，2025 年可能会是又一个轰动的一年人工智能。然而，并不是所有人都认同这种持续进步的感觉。生成式人工智能，基于大语言模型（法学硕士s)，在推理、可靠性和真实性方面遇到困难。尽管这些领域已经取得了进展，但怀疑论者认为，这些领域的局限性法学硕士将从根本上限制人工智能的未来。
在这一集中，阿洛克·杰哈 (Alok Jha)经济学人科学技术编辑采访了现代科学家之一加里·马库斯 (Gary Marcus)人工智能——最有活力的批评家。他们讨论了 2025 年的预期，以及为什么加里正在推动研究人员研究更广泛的科学思想（换句话说，超越深度学习），以实现人工智能充分发挥其潜力。
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摘要
到 2025 年，人工智能领域可能会持续取得进步，包括新人工智能代理的发布以及实现通用人工智能的主张。然而，像加里·马库斯这样的批评者认为，当前大型语言模型（LLM）的局限性，例如推理能力和可靠性，将限制未来的进步。在与《经济学人》的 Alok Jha 的讨论中，Marcus 强调研究人员需要探索深度学习之外的多种科学方法，以释放人工智能的全部潜力。