Die Beziehung und der Unterschied zwischen allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) und großer Sprachmodell (LLM) sind ein wichtiges Thema im aktuellen Bereich der künstlichen Intelligenz. AGI ist definiert als ein System, das die menschliche Intelligenz vollständig versteht und simuliert und nicht nur bei bestimmten Aufgaben gut funktioniert. Obwohl das große Sprachmodell erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt hat, hat es immer noch viele Einschränkungen, wie z. Die Existenz dieser Probleme unterstreicht die Notwendigkeit, ein Modell aufzubauen, das die Welt wirklich versteht.
Der Kern von AGI ist seine Fähigkeit, tiefe Wahrnehmung und Argumentation durchzuführen, nicht nur die oberflächliche Verarbeitung von Daten. Obwohl große Sprachmodelle einen reibungslosen Text erzeugen können, sind sie immer noch nicht ausreichend, um komplexe kausale Beziehungen zu verstehen und logische Argumente zu betreiben. Diese Lücke macht die Umsetzung der AGI zu einem herausfordernden Ziel, das über den aktuellen technischen Rahmen hinausgehen muss.
Ein großes Problem mit dem großen Sprachmodell ist, dass es anfällig für "Illusion" ist, dh, Inhalte zu generieren, die nicht mit den Fakten übereinstimmen. Dieses Phänomen legt nahe, dass Modelle grundlegende Mängel beim Verständnis der Welt und der Durchführung von Denken aufweisen. Im Gegensatz dazu sollte AGI stärkere kausale Inferenzfähigkeiten haben und in der Lage sein, tiefe Strukturen und Gesetze aus den Daten zu extrahieren, um genauere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
Der Schlüssel zur Implementierung von AGI liegt darin, ein Modell zu erstellen, das kausale Inferenz durchführen kann. Dieses Modell muss nicht nur die Korrelation zwischen Daten verstehen, sondern auch die kausale Beziehung dahinter aufzeigen. Auf diese Weise kann AGI menschliche kognitive Prozesse besser simulieren und damit in komplexen Umgebungen intelligentere Entscheidungen treffen.
Im Allgemeinen besteht der Unterschied zwischen AGI und Großsprachmodellen darin, ob sie ein echtes Verständnis haben. Obwohl das große Sprachmodell bei den Umgang mit Sprachaufgaben gut abschneidet, muss es im Verständnis und Argumentation noch verbessert werden. Das Aufbau eines Modells, das kausale Schlussfolgerungen führen und die Welt verstehen kann, ist eine wichtige Richtung für die Verwirklichung von AGI und ein wichtiges Ziel für die zukünftige Entwicklung künstlicher Intelligenz.