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#156 AI Reality VS Speculation with Google Machine Learning Engineer Jiquan Ngiam
2025/1/17
freeCodeCamp Podcast
J
Jiquan Ngiam
Jiquan Ngiam: 我对人工智能领域的过度炒作持谨慎态度。虽然大型语言模型取得了显著进展，但我认为其推理能力的提升速度不会像一些人预测的那样快，短期内不太可能实现通用人工智能（AGI）。我们正处于多个S型曲线发展的不同阶段，有些领域已经接近瓶颈，而另一些领域才刚刚开始。
我从事机器学习研究多年，亲历了从2012年图像模型的突破到2017-2018年Transformer模型的出现。这些突破得益于计算能力和数据规模的扩大，以及更有效的模型架构。大型模型的训练需要巨大的工程投入和时间，需要克服硬件故障等挑战。
近年来，我们发现通过后训练微调（例如使用强化学习和人类反馈）可以改进模型的行为，使其更符合预期。然而，重要的是要记住，模型本质上只是计算工具，容易出现拟人化误解。
代码数据对于训练LLM至关重要，因为它以最正式的方式表达了推理过程。多模态模型的出现使得AI能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，并将其整合到统一的框架中。这使得AI能够完成更复杂的任务，例如根据图像生成代码。
未来，模型将朝着更小、更快、更便宜的方向发展，推理成本将大幅降低。软件设计也将发生转变，更加注重AI的使用，人机交互界面将更加注重对话式交互。
Quincy Larson: 我对人工智能技术的发展和应用前景表示乐观。我认同Jiquan Ngiam关于模型推理能力提升速度可能放缓的观点，但也看到了在其他领域，例如视频生成、3D建模等方面，AI技术仍有巨大的发展潜力。
我关注到AI在代码生成和辅助编程方面的应用，这将极大地提高开发效率。同时，我也注意到AI模型的局限性，例如容易出现幻觉，以及对训练数据的依赖性。
我认为，将个人数据与AI模型相结合，可以极大地提高其效用，但同时也需要谨慎地考虑隐私和安全问题。在设计AI系统时，需要确保用户能够保持对数据的控制权，并能够理解AI模型的决策过程。
我期待着AI技术在各个领域的应用，并相信它将极大地改变我们的生活和工作方式。
Deep Dive
This chapter explores the current state of AI, particularly focusing on the limitations of AI reasoning capabilities. It discusses the S-curve of technological advancement and the hype surrounding AI's potential for superintelligence, contrasting it with the more realistic, incremental progress being made.
- AI progress is more incremental than revolutionary.
- Reasoning abilities are not advancing as rapidly as some predict.
- AI development is characterized by multiple simultaneous S-curves of progress.
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