首页Noam Brown：AI“推理”模型本可以在几十年前出现
诺姆·布朗，OpenAI 人工智能推理领域的领先研究者，最近在圣何塞的 Nvidia GTC 会议上分享了见解，指出如果当时已知正确的方法和算法，"推理"人工智能的进步可能早在20年前就已实现。他解释说：“由于各种原因，这一研究方向被忽视了，”他强调了在方法上存在的一个空白，这个空白本可以更早被填补。
回顾他的研究历程，布朗指出一个关键的领悟：“我在研究过程中注意到，好的，有一些东西缺失了。人类在面对复杂情况时会花很多时间思考，然后再行动。也许这对人工智能会非常有用。”这一观察促使他开发出模仿人类推理的人工智能模型，而不是仅仅依赖计算能力。
他在卡内基梅隆大学的工作，特别是开发出击败顶级人类扑克玩家的 Pluribus AI，体现了这种方法。Pluribus 的突破在于它使用推理来解决问题，这与当时更常见的暴力计算方法形成了对比。
在 OpenAI，布朗参与了 o1 人工智能模型的开发，该模型使用了一种称为测试时推理的技术。这种技术使人工智能在回应前能够“思考”，提高了其在数学和科学等领域的准确性和可靠性。
在小组讨论中，布朗谈到了学术研究与大型人工智能实验室（如 OpenAI）在实验规模上的竞争挑战。他承认，由于现代模型对计算能力的需求不断增加，学术研究的难度也在增加，但他建议学术界可以通过专注于需要较少计算能力的领域，如设计模型架构，仍然能够作出重大贡献。
他强调了学术界与前沿实验室合作的潜力，指出：“前沿实验室与学术界之间存在合作机会。当然，前沿实验室会关注学术出版物，并认真思考，好的，这个论点是否有说服力，如果进一步扩大规模，会非常有效。如果论文中提出了这样的令人信服的论点，你知道，我们会在这些实验室中进行探索。”
布朗的评论尤为及时，因为特朗普政府提议大幅削减科学经费，这一举措遭到包括杰弗里·希顿在内的 AI 专家的批评，他们认为这种削减可能危及全球人工智能研究工作。
他还指出学术界在改进人工智能基准测试中的关键作用，指出：“人工智能基准测试的现状非常糟糕，而这并不需要大量计算资源。”当前的人工智能基准测试往往关注于冷门知识，无法准确反映用户最关心的能力，导致人们对人工智能模型的真实潜力与进展感到困惑。
太平洋时间下午4:06更新：本文早期版本暗示布朗在最初的评论中提到了像 o1 这样的推理模型。实际上，他指的是在 OpenAI 之前关于游戏人工智能的工作。我们对此错误表示歉意。
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评论 (16)
0/500
![AlbertWalker]()
Noam Brown這觀點真有意思！如果二十年前就有這些演算法，現在的AI發展會是什麼樣子？想想都覺得有點可惜，但也讓人好奇當時的研究者到底卡在哪個環節上。不過現在追上來也不晚吧？🤔
![NicholasClark]()
もし20年前にこのアルゴリズムが知られていたら...考えただけでゾクゾクするね！でも、今のAIブームが前倒しになってたら、社会の対応は間に合ってたのかな？ちょっと怖いかも😅 ブラウン氏の指摘は技術史のifを考える良いきっかけだと思う
![CharlesYoung]()
Increíble pensar que podríamos haber tenido IA 'razonadora' hace 20 años 😳. Me pregunto cómo habría cambiado el mundo tecnológico si esos algoritmos se hubieran descubierto antes... ¿Sería nuestro presente muy diferente? #RetroFuturo
![PatrickTaylor]()
Mind-blowing to think AI reasoning could’ve popped off 20 years ago! 🤯 Noam’s talk makes me wonder what other breakthroughs we’re sleeping on right now.
![JackMitchell]()
Mind-blowing to think AI reasoning could’ve been cracked 20 years ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on, just waiting for the right spark. Noam’s talk sounds like a wake-up call for the AI world.
![AlbertScott]()
Mind-blowing to think AI reasoning could've been cracked decades ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on that’s just a breakthrough away.
诺姆·布朗，OpenAI 人工智能推理领域的领先研究者，最近在圣何塞的 Nvidia GTC 会议上分享了见解，指出如果当时已知正确的方法和算法，"推理"人工智能的进步可能早在20年前就已实现。他解释说：“由于各种原因，这一研究方向被忽视了，”他强调了在方法上存在的一个空白，这个空白本可以更早被填补。
回顾他的研究历程，布朗指出一个关键的领悟：“我在研究过程中注意到，好的，有一些东西缺失了。人类在面对复杂情况时会花很多时间思考，然后再行动。也许这对人工智能会非常有用。”这一观察促使他开发出模仿人类推理的人工智能模型，而不是仅仅依赖计算能力。
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他还指出学术界在改进人工智能基准测试中的关键作用，指出：“人工智能基准测试的现状非常糟糕，而这并不需要大量计算资源。”当前的人工智能基准测试往往关注于冷门知识，无法准确反映用户最关心的能力，导致人们对人工智能模型的真实潜力与进展感到困惑。
太平洋时间下午4:06更新：本文早期版本暗示布朗在最初的评论中提到了像 o1 这样的推理模型。实际上，他指的是在 OpenAI 之前关于游戏人工智能的工作。我们对此错误表示歉意。
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Mind-blowing to think AI reasoning could've been cracked decades ago! 🤯 Makes you wonder what else we’re sitting on that’s just a breakthrough away.
