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该研讨会将于2024年5月11日在奥地利维也纳以混合模式举行作为 ICLR 2024年会议的一部分。查看 ICLR.cc 以获得面对面/虚拟的研讨会注册以及我们的 ICLR 官方研讨会页面以查看虚拟注册者的实时流。 目录 How FAR ARE WE FROM AGI?ICLR AGI Workshop 2024AGI 的历史背景及其重要性人工智能的最新进展: 走向人工智能未来之路: 挑战与限制工作坊范围及主题 AGI 的历史背景及其重要性
构建人工通用智能(AGI)已经成为人工智能研究领域的一个决定性挑战。自计算时代开始以来实现人工智能的愿望深刻地塑造了人工智能研究人员的愿景和使命。广义地说AGI 是指能够完成人类能够完成的任何智力任务的机器。在过去的几十年里我们目睹了狭义人工智能的巨大进步系统在特定的任务中表现出色。尽管如此创建一个具有广泛和灵活认知能力的 AGI 系统的典型目标仍然难以实现。
人工智能的最新进展: 走向人工智能
最近在大型语言模型(LLM) 如 GPT-4和 LLama-2提出了一个有趣的转折在这种叙述。这些模型显示了非凡的能力有时在特定领域与人类的能力相当甚至超过人类的能力暗示着图灵测试的某种形式正在通过。此外这些模型的范围不再仅限于自然语言处理(NLP)。我们正在看到这些模型扩展的有希望的迹象如人工智能代理利用工具从外部数据库检索显示推理能力通过编写代码竞争复杂的任务多模态学习与文本和图像等。
未来之路: 挑战与限制
然而尽管这些进展很有希望但目前的 LLM 和真正的 AGI 之间的差距仍然很大。值得注意的限制包括比例定律的报酬递减和潜在限制缺乏强大的推理能力幻觉和事实的不准确性缺乏常识推理能力以及许多其他限制。此外随着我们越来越接近 AGI解决安全道德和监管影响的关键问题变得至关重要例如将 AGI 的价值观与人类的多样化信念集合相一致导航道德困境确保 AGI 能够做出道德决策并解决生成性 AI 的安全风险。
工作坊范围及主题
这个研讨会的目标是成为一个大熔炉的想法讨论和辩论我们接近 AGI。我们邀请各方就一系列议题提交意见包括但不限于: 人工智能研究的前沿: 例子包括人工智能代理、具体人工智能、基于检索和工具增强的 LLM、知识增强的人工智能和多代理人工智能。 作为灵感的经典 AGI 尝试: 深入研究历史方法如专家系统符号 AII 型和 II 型推理的见解可以指导 LLM 研究进一步。 AGI 的跨学科见解: 从心理学、社会学和神经科学等领域进行比较以启发和指导 LLM 向 AGI 的发展。 LLM 的基本局限性: 分析 LLM 的内在能力或缺乏内在能力可能会阻碍其向 AGI 的发展。这包括关于推理、计划等的讨论。 LLM 和 Foundation 模型的实际局限性: 解决系统约束、计算成本、数据获取障碍和隐私问题等外部挑战。 AGI 开发中的安全、道德和规范: 探索道德、安全和规范问题的复杂性这些问题将塑造 AGI 的发展。 AGI 的经济和社会影响: 探索 AGI 可能引发的社会、经济和日常生活的潜在变化。
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