LLM对AGI是一个死胡同，弗朗索瓦·乔利特说
当谈到人工智能的发展与未来时，AGI（人工通用智能）被认为是终极目标。然而，最近却有声音质疑这一路径是否明智。在一篇最新的文章中，计算机科学家弗朗索瓦·乔利特指出，目前的AGI研究很可能走进了一个死胡同，而这一困境的背后正是LLM（大型语言模型）技术。
乔利特指出，当前AGI研究主要集中在开发更强大的大型模型，如GPT-3等。然而，这种方法存在着明显的局限性，无法实现真正意义上的智能。相反，他认为应该从根本上重新思考AGI的发展路径。
LLM技术的盛行使得人工智能领域的研究人员越来越倾向于将问题简化为一个巨大的数据处理任务，而忽略了人类智能背后复杂的认知过程。这种趋势不仅导致了对人类智能本质的误解，也使得AGI的实现变得越发困难。
乔利特呼吁人工智能领域的研究者们应该更加注重理论研究，深入探讨人类智能的本质，并在此基础上重新构想AGI的发展方向。只有这样，我们才有可能真正实现人工通用智能，推动人工智能技术朝着更加人性化、智能化的方向发展。
在人工智能领域，我们需要摆脱对技术本身的迷信，勇敢地面对现实，重新审视AGI的发展之路。正如乔利特所言，LLM对AGI是一个死胡同，我们需要转变思维，走出这一困境，开创人工智能未来新的篇章。
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