畫面中可以看到機械手正在鍵盤上打字。 ? maxuser (Shutterstock)

作者：AJ·德林格

目前大多數(shù)廣泛應(yīng)用的人工智能模型背后的底層技術(shù)是大型語言模型（LLM），這是一種機器學(xué)習(xí)和語言處理技術(shù)。大多數(shù)人工智能公司都押注，如果輸入足夠的數(shù)據(jù)，LLM 將能夠?qū)崿F(xiàn)近乎完全的自主思考和行動，其方式與人類類似，甚至擁有更豐富的集體知識。然而，事實證明，押注無限增長的概率并不高。一項新的研究聲稱已通過數(shù)學(xué)證明表明，“LLM 無法執(zhí)行超出一定復(fù)雜程度的計算和智能任務(wù)”。

這篇由父子研究員維沙爾·西卡 (Vishal Sikka) 和瓦林·西卡 (Varin Sikka) 發(fā)表的論文，最初發(fā)表時并未引起太多關(guān)注，最近才被《連線》雜志報道。論文的結(jié)論雖然相當(dāng)簡單，但推導(dǎo)過程卻運用了不少復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識。簡而言之，論文指出，某些提示或任務(wù)需要比邏輯學(xué)習(xí)模型 (LLM) 處理能力更復(fù)雜的計算，在這種情況下，模型要么無法完成請求的操作，要么會錯誤地執(zhí)行任務(wù)。

這項研究的基本前提實際上給“能夠完全自主完成多步驟任務(wù)而無需人工監(jiān)督的智能體人工智能將成為實現(xiàn)通用人工智能的途徑”這一觀點潑了一盆冷水。這并非否認(rèn)這項技術(shù)的功能或未來發(fā)展?jié)摿?，而是指出其可能性遠(yuǎn)低于人工智能公司在宣傳“天空才是極限”時所宣稱的上限。

研究人員并非第一個指出邏輯邏輯模型（LLM）可能名不副實的人，但他們的研究確實用數(shù)學(xué)方法論證了許多人工智能懷疑論者的觀點。去年，蘋果公司的研究人員發(fā)表了一篇論文，得出結(jié)論：盡管邏輯邏輯模型看起來似乎能夠推理或思考，但實際上它們并不具備這種能力。認(rèn)知共振公司（Cognitive Resonance）的創(chuàng)始人本杰明·萊利（Benjamin Riley）去年也撰文指出，由于邏輯邏輯模型的工作原理，它們永遠(yuǎn)無法真正達(dá)到我們所理解的“智能”水平。其他一些研究也測試了基于邏輯邏輯模型的人工智能模型的極限，以檢驗它們是否能夠產(chǎn)生新穎的創(chuàng)意成果，但結(jié)果卻令人失望。

但如果以上論述都無法說服你，而你更喜歡復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，那么西卡斯夫婦的研究或許正是你需要的證據(jù)。所有這些都表明，無論人工智能以目前的形式具備怎樣的能力，它幾乎肯定不會像埃隆·馬斯克最近聲稱的那樣，在今年年底前超越人類智能。

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