OpenAI的AGI梦：AI的“大脑”将何时到来？

一个AI能够理解你的情感，帮你解决复杂的数学问题，甚至创作出美妙的音乐。这就是OpenAI的目标——AGI。

OpenAI从2022年8月开始训练一个拥有125万亿参数的多模态模型。第一阶段名为Arrakis（也称为Q*）。该模型在2023年12月完成训练，但由于推理成本高昂，发布被取消。这是原计划在2025年发布的GPT-5。Gobi（GPT-4.5）被重新命名为GPT-5，因为原始的GPT-5已被取消。

Q的下一个阶段，原计划为GPT-6（后更名为GPT-7，原定于2026年发布）

因埃隆·马斯克最近的诉讼而被搁置。Q 2025（GPT-8）计划在2027年实现完全的AGI

AGI被定义为能够执行任何聪明人类能够执行的智力任务的人工智能。这与大多数人现在对这个词的理解相同。

2020年，人类第一次对AI系统感到震惊，那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本，是ChatGPT背后的模型。

GPT-3及其半步升级版GPT-3.5（在2023年3月升级为GPT-4之前）是朝着AGI迈进的一大步，而早期模型则没有这样的能力。值得注意的是，早期的语言模型如GPT-2（以及自Eliza以来的所有聊天机器人）实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会是一个巨大的飞跃呢？

“深度学习”是一个可以追溯到20世纪50年代人工智能研究初期的概念。第一个神经网络是在50年代创建的，现代神经网络只是“更深”，意味着它们包含更多的层——它们要大得多，并且在更多的数据上进行训练。

今天AI中使用的大多数主要技术都根植于20世纪50年代的基本研究，结合了一些较小的工程解决方案，如“反向传播”和“变换器模型”。可以理解为，AI研究在过去70年里并没有根本性的变化。因此，AI能力最近爆炸性增长的真正原因只有两个：规模和数据。

越来越多的领域内人士开始相信，我们几十年前就已经解决了AGI的技术细节，只是直到21世纪才有足够的计算能力和数据来构建它。显然，21世纪的计算机比20世纪50年代的计算机强大得多。当然，互联网是所有数据的来源。

那么，参数是什么？你可能已经知道，但为了提供一个简短的易消化的总结，它类似于生物大脑中的突触，这是神经元之间的连接。生物大脑中的每个神经元大约有1000个连接到其他神经元的突触。显然，数字神经网络在概念上类似于生物大脑。

大脑中突触数量最常引用的数字大约是100万亿，这意味着每个神经元（人类大脑中大约有1000亿）大约有1000个连接。

如果每个神经元有1000个连接，这意味着猫大约有2500亿个突触，狗有5300亿个突触。突触数量通常似乎预示着更高的智力，有一些例外：例如，大象在技术上比人类有更多的突触数量，但显示出较低的智力。

对于具有更多突触数量但智力较低的最简单的解释是质量数据较少。从进化的角度来看，大脑是在数十亿年的表观遗传数据上“训练”的，人类大脑从比大象更高质量的社交和交流数据中进化而来，这导致了我们更优越的推理能力。

自2010年代初以来，AI能力的爆炸性增长是由于计算能力和数据的大幅增加。GPT-2有15亿个连接，这比老鼠的大脑（大约1000亿个突触）要少。GPT-3有1750亿个连接，这接近猫的大脑。

一个猫脑大小的AI系统难道不比一个比老鼠脑还小的AI系统更优越吗？

"GPT-5在2023年底实现了原型AGI，智商为48。"

人类的智商（IQ，Intelligence Quotient）是一个衡量智力的指标，通常通过标准化的智力测试来评估。智商的平均值设定为100，标准差通常为15或16，这意味着大多数人的智商分数分布在85到115之间。这个范围被认为是“正常”或“平均”智力水平。

阿尔伯特·爱因斯坦，斯蒂芬·霍金，比尔·盖茨：他们的智商平均都在160左右

低智商区间：通常认为，智商低于70（有时是75）被认为是智力障碍的指标。虽然GPT5仍在低智能区间。。。。但是别忘了AI是在24小时不间断的学习的！

这标志着我们离真正的AGI又近了一步。尽管面临挑战，但OpenAI的AGI计划仍在继续。我们有理由相信，不久的将来，我们将见证AI的“大脑”觉醒。