“知行合一”:大语言模型距离通用人工智能最欠缺的一步
1.能够执行无限的任务;
2.能够自主生成新任务;
3.由价值系统驱动;
4.拥有反映真实世界的世界模型。
建立透明的评估机制和评估系统; 创造具有丰富可供性(大量交互可能性)的仿真环境; 探索一套 “知行合一” 的认知架构,从 “纯数据驱动” 的范式向 “任务驱动” 的范式转变。
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“知行合一”:大语言模型距离通用人工智能最欠缺的一步
1.能够执行无限的任务;
2.能够自主生成新任务;
3.由价值系统驱动;
4.拥有反映真实世界的世界模型。
朱松纯是全球著名计算机视觉专家,统计与应用数学家、人工智能专家,现任美国加州大学洛杉矶分校 [UCLA] 统计系与计算机系教授,UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。
知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。
在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)
一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。