Meta华人科学家毕树超揭秘AGI突破路径:高质量数据+强化学习是关键,下一代LLM如何通过规模定律与终身学习逼近通用人工智能

2025-09-29 01:23:57 7032次浏览

  

【新智元深度解读】Meta「AI梦之队」核心成员、OpenAI前研究员毕书超在哥伦比亚大学发表重磅观点:通用人工智能(AGI)已近在咫尺,其突破关键在于高质量数据、好奇心驱动探索与高效算法;规模定律依然有效,智能水平取决于系统规模,而终身学习能力将成为核心竞争力。

人工智能如何发展到今天?当前面临哪些核心挑战?未来又将走向何方?

6月12日,在哥伦比亚大学工程学院爆满的演讲厅内,这位兼具多重身份的专家——谷歌前工程总监、YouTube Shorts联合创始人、现任Meta超级智能团队成员毕树超(Shuchao Bi)对此进行了深度解析。

本次演讲由哥大工程学院计算机科学系副教授俞舟引荐。会后俞舟评价道:「这场演讲极具启发性,描绘的未来图景令人振奋。」值得一提的是,两位学者均毕业于浙江大学。

毕树超提出颠覆性观点:人脑本质上就是一台碳基计算机。自1948年图灵开创AI研究以来,人工智能从未像最近15年这样突飞猛进。然而他认为,当前技术距离真正的通用人工智能仍有差距。

AGI不仅需要解决数学问题,更要具备跨领域泛化、适应新任务及与环境互动的能力。这恰恰是强化学习和好奇心驱动探索的价值所在。实现AGI不能仅靠扩大规模,关键在于获取更优质的数据——特别是与现实需求对齐的数据,以及开发更高效的学习算法。

他特别强调探索在认知发展中的作用:人类科学建立在灵感与迭代之上,能够主动探索并生成新假设的模型将是突破关键。同时他指出,人脑与计算机的学习机制本质相似——脑细胞不过是自然进化的产物,与硅基计算机并无根本区别。

<p>决定智能水平的核心因素是规模而非结构复杂度。智能源于与环境的互动及数据学习的规模效应。正如ChatGPT证明的,看似简单的矩阵运算同样能产生智能,人脑未必在进行更复杂的运算。

毕树超总结道:「每隔数月我们就能见证突破性进展,这促使我们重新审视那些'不可能'的认知边界。」许多所谓的不可能,或许只是人类认知的局限。

针对业内热议的Scaling Law是否失效的问题,他明确表示:规模定律依然有效,真正的瓶颈在于数据质量与「智能密度」。学习的本质是数据受限问 题——若能在各领域获得无限数据并配备足够算力,AGI的实现条件就已具备。

他同时指出当前三大技术瓶颈:1)可验证结果领域的 局限性;2)模型难以生成超越现有策略的输出;3)语言模型缺乏有效的随机探索机制。提升数据效率是重要突破方向,包括获取更多数据或开发更高效算法。

毕树超将人类知识积累比作一个循环:环境启发→知识传承→理论创新→实践验证→知识固化。未来AI可以加速这个循环的各个环节,释放「硅基智能」的巨大潜力。

关于探索机制,他提出两种观点:一方面,模型通过已有知识的组合延伸就能产生新内容;另一方面,与现实环境互动同样关键。完美的模拟环境能提供无限数据,但「仿真到现实」的鸿沟仍是重大挑战。

针对「实体化是否AGI必要条件」的争议,他认为取决于AGI定义。若定义为「完成所有经济价值任务」,则未必需要具身能力。目前完全可以通过人机协作构建反馈环路,但也需警惕人类沦为AI操作手的风险。

在强化学习能否催生新创意的问题上,现有研究表明其虽能提升准确率,但未显著扩展模型的推理边界。不过随着技术进步,强化学习完全可能帮助模型产生全新观点,关键在于提升探索能力。

毕树超特别指出AI与人类的学习效率差异:人类通过抽象意图学习,而AI仍在表层结构浪费算力。下一代AI需解决的核心问题就是实现「高效、抽象、小样本」的学习能力。

他引用牛顿名言阐述科学发现的偶然性,同时指出AI可以通过压缩搜索空间,使「偶然发现」变得更可控。科学探索本质是搜索过程,而这正是AI的强项。

展望未来,AI发展可能聚焦以下方向:工具使用能力、自我博弈机制、上下文理解、记忆系统等。其中终身学习能力将成为关键突破点。同时必须重视三类安全问题:内容安全、滥用风险和对齐失败,尤其最后者最为严峻。

毕树超的演讲为AGI发展提供了清晰路线图:在规模定律基础上,通过提升数据质量、优化算法效率、强化探索机制,最终实现人类水平的通用人工智能。这场思想盛宴不仅展现了技术可能性,更引发对智能本质的深度思考。

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- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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总结:

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