#74 Ilya Sutskever 在 2024 年 NeurIPS 大会上的完整演讲
2024/12/20
第三浪 SurgeLong
F
Flow
I
Ilya Sutskever
提
提问者
@Flow : 本期播客讨论了预训练时代的终结，因为互联网数据有限，AI需要的数据量巨大，数据增长已经放缓。未来的AI发展方向可能转向合成数据、推理能力和自我纠错，让AI像人类一样能够发现并改正错误。如果AI能够自我反思甚至有自我意识，将会带来怎样的情景？
@Ilya Sutskever : 演讲回顾了过去十年深度学习的发展历程，总结了其工作中的正确之处和不足之处。提出了深度假设：十层大型神经网络能够完成人类在几分之一秒内完成的任何任务，并解释了其背后的逻辑和当时的技术限制。介绍了自回归模型、LSTM模型以及规模假设。强调了连接主义思想在深度学习中的核心地位，并比较了人类大脑和神经网络的差异。预训练时代即将结束，因为互联网数据已经达到峰值，未来AI发展方向可能包括智能体、合成数据和推理阶段的计算。通过哺乳动物大脑和身体大小的关系，类比不同尺度变化的可能性，并展望了超级智能的未来。超级智能将与现有系统有本质区别，并具备真正的智能和推理能力，推理能力将带来系统不可预测性。未来AI系统将具备自我意识和强大的能力，但也会带来新的问题。预测未来是不可能的，一切皆有可能发生。
Ilya Sutskever: 在谈到未来AI发展时，Ilya Sutskever 认为，未来AI系统将具备真正的推理能力和自我意识，这将导致系统行为更加不可预测，也可能带来一些我们目前难以想象的问题。他认为，这种具备推理能力和自我意识的AI系统将与现有的系统有本质的不同，其能力将远超现有的系统。同时，他也强调了对未来进行预测的困难，认为一切皆有可能发生。
Deep Dive
为什么预训练的时代可能会结束？
因为互联网的数据是有限的，AI 需要的数据量太大，但只有一个互联网，数据增长已经放缓，未来可能转向合成数据。
AI 未来可能的发展方向是什么？
合成数据和推理阶段的计算是未来值得关注的方向，合成数据意味着生成数据来继续训练 AI，而推理阶段的计算则涉及更复杂的模型。
为什么深度学习强调人类能在几分之一秒内完成的任务？
因为如果相信人工神经元和生物神经元相似，且生物神经元的反应速度较慢，那么十层的神经网络就能完成人类在几分之一秒内完成的任务。
自回归模型的核心观点是什么？
如果自回归模型能足够准确地预测下一个标记，它就能捕捉并掌握接下来序列的正确分布。
为什么流水线并行化在当时被采用？
因为当时没有更好的建议，流水线并行化使用 8 个 GPU 将速度提升了 3.5 倍。
预训练时代的主要推动力是什么？
预训练时代由 GPT 二模型、GPT 三模型和规模法则推动，这些发展依赖于在海量数据集上训练的超大规模神经网络。
为什么未来的 AI 系统可能会具备自动纠错能力？
未来的模型如果具备推理能力，可能会通过推理来识别和理解幻觉现象的出现，从而实现自动纠错。
超级智能与现有系统的本质区别是什么？
超级智能将具备真正的推理能力，行为将更加不可预测，且可能与自我意识结合，形成与当今系统截然不同的系统。
为什么推理能力的系统行为更不可预测？
因为推理越多，系统的行为就越难预测，这与直觉反应不同，推理涉及更复杂的思考过程。
生物启发 AI 的现状如何？
深度学习本身就是生物启发 AI 的成功案例，但更详细的生物学启发仍然有限，主要集中在使用神经元上。
本部分探讨了AI发展中预训练时代的终结，以及未来可能转向合成数据、推理能力和自我纠错等方向。同时也讨论了智能体和计算推理等概念。
- 预训练时代即将结束，因为互联网数据有限，AI需要的数据量巨大。
- 未来的方向可能转向合成数据、推理能力和自我纠错。
- 智能体和计算推理是未来研究的重要方向。