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文章编号：355时间：2024-06-17人气：
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在最近的一次演讲中，Openai研究科学家HyungWon Chung探讨了人工智能（AI）研究的主要推动力。他认为，这个推动力比我们预想的更简单，更接近于图表中左侧的位置。
Chung展示了Rich Sutton的一张图表，其中y轴是1美元所能买到的算力（对数刻度），x轴是时间。该图表显示了算力成本的指数级下降趋势，每隔5年就会降低10倍。
算力成本的指数级下降是AI研究的主要推动力。它为AI研究人员提供了扩大规模的机会，从而能够解决以前无法解决的问题。
AI研究人员试图通过以某种数学方式建模人类的思维方式，然后将其集成到机器中，来教会机器思考。人类并不完全理解自己的思维方式，这种方法存在根本缺陷。
Chung将感知器tron和Transformer进行了对比，说明算力下降如何推动了AI研究。感知器tron是一种仅有输入层和输出层的简单神经网络，而Transformer是一种拥有复杂架构的深层神经网络。Transformer的性能比感知器tron高得多，因为算力下降使训练更大的、更复杂的模型成为可能。
Chung还讨论了从编码器-解码器Transformer到仅解码器Transformer的转变。编码器-解码器Transformer需要明确的输入和输出，而仅解码器Transformer则不需要。仅解码器Transformer更具灵活性，因为它们可以用于各种任务，包括生成文本、翻译和摘要。
基于主要推动力和当前的研究趋势，Chung预测AI研究的未来将朝着以下方向发展：
更大的模型和更大的数据集 更复杂和更强大的架构 更通用的AI系统 越发边缘化的传统机器学习方法AI研究的未来充满挑战和机遇。主要挑战包括：数据偏见、算法透明度和安全性。主要机遇包括：医疗保健、教育和气候变化等领域的变革性进步。
算力成本的指数级下降是AI研究的主要推动力。它为研究人员提供了扩大规模的机会，从而能够解决以前无法解决的问题。AI研究的未来充满挑战和机遇，但其潜力是巨大的。通过了解主要推动力和当前的研究趋势，我们可以为塑造AI的未来做好准备。
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