专家表示:OpenAI的Q* 可能在某些活动中 “比任何人都更好”

　　近日，有关OpenAI可能实现人工智能突破的猜测愈演愈烈，这一被称为Q*的潜在突破被认为可能在某些活动中“超越任何人”。Xenesis创始人兼首席科学家Tirath Virdee在接受Yahoo Finance UK采访时表示，Q*的发展有望使人工智能系统在语言构建方面具备“语义连贯性”，从而更有意义地与人类用户进行交互。

　　尽管Q*的可能性引起了广泛关注，Virdee强调，这并不意味着Q*已经达到人工通用智能(AGI)的水平。AGI是指高度自主的系统，具有理解、学习和应用知识的能力，能够在各种任务中与人类相媲美。

　　Virdee指出，尽管OpenAI近期发生了一些变故，他认为我们仍然远未达到人工通用智能的水平。然而，他也表示我们正在朝着这个方向取得显著进展，并预计在2050年左右可能实现AGI。

　　对于目前人工智能系统的局限性，Virdee指出了大型语言模型(LLMs)如ChatGPT的显著限制。他解释说，ChatGPT等模型仅进行下一个标记的预测，基于所有在线文档计算下一个句子中每个词的概率，但这种方法明显受到概率的限制，因此每次都可能产生不同的输出。

　　相比之下，Virdee将Q*突破描述为人工智能的新基础模型，有望将这些系统推进到当前生成型人工智能系统的能力之外。他表示，“很多人猜测Q*是人工智能学习数学的过程。人工智能学习数学的潜在影响是如此巨大，因为这使得你能够建立连接各种句子的能力，而不仅仅是预测句子中的下一个词。”

　　Virdee还强调了Q*的新方法可能为人工智能提供推理的内在感觉，使新系统能够搜索可能性并找到更准确或成功的问题解决方案。

　　尽管OpenAI尚未公布有关Q*突破的详细信息，但已发表两篇论文，介绍了其解决小学数学问题的努力，利用两种不同的人工智能模型。这引发了一些猜测，认为新的Q*发展可能是两种已存在的人工智能模型的组合，即Q学习和A*搜索算法。

　　Q学习侧重于做出更好的决策，AI通过经验学习，类似于人类通过玩电子游戏学习。而A*搜索算法基于经典的计算机科学方法，帮助寻找迷宫中的最短路径。当A*搜索算法与深度学习结合时，将得到一个更智能的系统，产生更智能的人工智能系统。

　　尽管OpenAI的Q*突破有望在特定活动中超越人类能力，尤其在具有语义连贯性的语言构建方面，但值得注意的是，这一成就尚未意味着已经实现了人工通用智能。