上半场是预训练,是用算法、架构解决问题;
下半场,是 RL 终于起作用了,要做的是定义问题和评估。
日前,毕业于清华大学姚班,现任 OpenAI 研究院的姚顺雨发布博文,探讨了其对 AI 未来的发展预测。
姚顺雨回顾了 AI 的发展历史。其表示,几十年来 AI 主要致力于开发新的训练方法和模型,取得了显著成就,而这些成就都源于基础性创新,例如搜索、深度强化学习(Deep RL)和推理能力。而如今,深度强化学习终于开始泛化,AI 为人类赋能的局面也得到了变化。
姚顺雨认为,随着强化学习的突破,AI 开始解决多样化的任务,如软件工程、创意写作和 IMO 级别的数学问题。通过语言和推理的引入,AI 能够跨领域泛化任务,解决复杂问题。姚顺雨还提到,AI 的下半场将由解决问题转向定义问题,评估方法的创新将成为关键。
此外,姚顺雨还表示,传统的评估方法已难以应对复杂的现实需求,AI 需要具备长时记忆和适应能力。他强调,新的评估方式应着眼于实际应用,推动 AI 产品的效用和商业价值,为行业带来更大的创新和影响。