ນາຍ Metas AI ກ່າວວ່າ LLMs ບໍ່ພຽງພໍລະດັບມະນຸດ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງ
(Metas AI boss says LLMs not enough Human level AI is not just around the corner)
Published: 2024-02-14
1. Artificial Intelligence (AI) Development Complexity: - ບົດຄວາມສົນທະນາກ່ຽວກັບວິທີທີ່ CEO ຂອງ Meta AI ເຊື່ອວ່າການບັນລຸລະດັບAI ຂອງມະນຸດບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງ. - Meta AI ເນັ້ນວ່າ ເທັກໂນໂລຢີ AI ໃນປະຈຸບັນ ເຊັ່ນ LLMs (ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່) ບໍ່ພຽງພໍທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງຄວາມສາມາດລະດັບ AI ຂອງມະນຸດ. - CEO ໂຕ້ແຍ້ ງວ່າ ການ ພັດ ທະ ນາ AI ລະ ດັບ ມະ ນຸດ ແມ່ນ ກ່ຽວ ພັນ ກັບ ຂະ ບວນ ການ ທີ່ ສັບ ຊ້ອນ ແລະ ຫຼາຍ ມິ ຕິ ທີ່ ຮຽກ ຮ້ອງ ໃຫ້ ມີ ຄວາມ ກ້າວ ຫນ້າ ໃນ ໂດ ເມນ AI ຕ່າງໆ.
2. ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ LLMs: - ບົດຄວາມນີ້ເນັ້ນເຖິງຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ LLMs ເຊິ່ງປະຈຸບັນຖືວ່າເປັນທີ່ທັນສະໄຫມໃນ AI. - LLMs ເປັນຕົວແບບພາສາທີ່ມີພະລັງແຕ່ຂາດຄວາມເຂົ້າໃຈແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ແທ້ຈິງກ່ຽວກັບເນື້ອໃນຂອງພາສາ. - CEO ແນະ ນໍາ ວ່າ ຄວາມ ບໍ່ ສາ ມາດ ຂອງ LLMs ທີ່ ຈະ ເຂົ້າ ໃຈ ຄວາມ ຫຼຸດງິດ ໃຈ ແລະ ສະ ພາບ ແວດ ລອມ ໃນ ພາ ສາ ມະ ນຸດ ກີດ ກັນ ຄວາມ ກ້າວ ຫນ້າ ໄປ ສູ່ ລະ ດັບ ຂອງ ມະ ນຸດ AI.
3. ສິ່ງທ້າທາຍໃນການບັນລຸAI ລະດັບມະນຸດ: - ບົດຄວາມນີ້ແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການບັນລຸສະຕິປັນຍາລະດັບAI ຂອງມະນຸດ. - CEO ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມຈໍາເປັນໃນການພັດທະນາຕົວແບບ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາທົ່ວໄປ, ເຊິ່ງລວມເອົາຄວາມສາມາດດ້ານຄວາມຮູ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. - ການບັນລຸລະດັບAI ຂອງມະນຸດຕ້ອງມີຄວາມກ້າວຫນ້າໃນດ້ານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້,ການຫາເຫດຜົນ,ການແກ້ໄຂບັນຫາ,ແລະ ເຂົ້າໃຈເນື້ອໃນຂອງມະນຸດ. ສະຫຼຸບ, ບົດຄວາມຕົ້ນຕໍແມ່ນເນັ້ນໃສ່ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງການພັດທະນາ AI ລະດັບມະນຸດ,ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຕົວແບບ AI ໃນປະຈຸບັນເຊັ່ນ LLMs,ແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຂົ້າເຖິງລະດັບAI ນີ້. CEO ຂອງ Meta AI ໂຕ້ ແຍ້ ງ ສໍາ ລັບ ຄວາມ ຈໍາ ເປັນ ຂອງ ຄວາມ ກ້າວ ຫນ້າ ໃນ ຫຼາຍ ໂດ ເມນ AI ເພື່ອ ບັນ ລຸ ຄວາມ ສາ ມາດ AI ລະ ດັບ ມະ ນຸດ .. .
1. Artificial Intelligence (AI) Development Complexity: - The article discusses how the CEO of Meta AI believes that achieving human-level AI is not just around the corner. - Meta AI emphasizes that current AI technology,such as LLMs (large language models),is not sufficient to reach human-level AI capabilities. - The CEO argues that the development of human-level AI involves a complex and multi-dimensional process that requires advancements in various AI domains.
2. Limitations of LLMs: - The article highlights the limitations of LLMs,which are currently considered the state-of-the-art in AI. - LLMs are powerful language models but lack true comprehension and understanding of language context. - The CEO suggests that LLMs' inability to understand nuance and context in human language hinders the progression towards human-level AI.
3. Challenges in Achieving Human-level AI: - The article addresses the challenges involved in achieving human-level AI intelligence. - The CEO emphasizes the need to develop AI models that possess general intelligence,encompassing a broad range of cognitive abilities. - Achieving human-level AI requires advancements in areas such as perception,reasoning,problem-solving,and understanding human context. In conclusion,the article primarily focuses on the complexity of developing human-level AI,the limitations of current AI models like LLMs,and the challenges involved in reaching this level of AI. The CEO of Meta AI argues for the necessity of advancements in multiple AI domains to achieve human-level AI capabilities.
Reference:
cointelegraph.com