前特斯拉总监、OpenAI大牛Karpathy：我被自动驾驶分了心，AI智能体才是未来！
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近日，OpenAI联合创始人，曾经TeslaAI总监，现在又重新返回OpenAI的AndrejKarpathy在一个开发者活动上，分享了自己对于AI智能体的看法。7年前，研究AI智能体的时机还不成熟他先聊到了自己早期在OpenAI工作时（2016年左右），当时的业界潮流就是研究如何用强化学习的方法来改进AI智能体。很多项目都在基于类似雅达利游戏来制作AI玩家。图片当时他本人想做的是一个适用范围更广泛的产品。但是因为当时的技术所限，做出来的效果不好，于是他和OpenAI就改变了方向，开始做大语言模型了。当然
近日，OpenAI联合创始人，曾经TeslaAI总监，现在又重新返回OpenAI的Andrej Karpathy在一个开发者活动上，分享了自己对于AI智能体的看法。
7年前，研究AI智能体的时机还不成熟
他先聊到了自己早期在OpenAI工作时（2016年左右），当时的业界潮流就是研究如何用强化学习的方法来改进AI智能体。
很多项目都在基于类似雅达利游戏来制作AI玩家。
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当时他本人想做的是一个适用范围更广泛的产品。
但是因为当时的技术所限，做出来的效果不好，于是他和OpenAI就改变了方向，开始做大语言模型了。
当然，这期间我被自动驾驶分了心。
但是5年之后的现在，AI智能体重新成为了一个非常有前途的方向。
因为现在有了全新的技术手段来研究AI智能体，情况和2016年完全不同了。
最简单的例子就是，现在没有人再像2016年那样用强化学习的方法来研究AI智能体了。
现在的研究方法和方向在当年是不可想象的。
AI智能体代表着一个疯狂的未来，虽然可能还有点远
因为在未来，如果AGI能够出现，将会充分发挥AI智能体的能力。
未来的AI智能体可能不是单独的个体，而是会出现非常多的AI智能体组织，甚至是AI智能体文明。
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这可能是一个让人非常兴奋，甚至是疯狂的未来。
但同时大家也要保持清醒和冷静。
因为一些技术趋势方向可能很容易构想，展望出来，但是要做成产品落地却很难。
很多技术都属于这种类型，比如自动驾驶就是这样。
技术远景很容易设想出来，汽车在街区行驶的演示也很容易做出来，但是做出产品可能需要10年时间。
同样，VR也是这样的情况。
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AI智能体可能也属于这一类技术，应用场景很容易想象，前景让人兴奋，但是需要长期的技术发展和积累。
AI智能体需要从神经科学中汲取灵感
就像深度学习早期的发展一样，AI智能体的发展可能会从神经科学中获得启发。
思考AI智能体和神经科学的关系是很有意思的。
尤其是现在很多人都把大语言模型作为AI智能体解决方案的一部分。
但是如何构建一个完整的，拥有人类所有认知能力的数字实体呢？
显然，我们都认为需要某种潜在的系统来规划、思考和反思我们在做的事情。
这可能就是神经科学能发挥作用的地方。
举个例子，海马体是大脑非常重要的部分。
但是AI智能体中什么东西发挥着海马体的作用，来存储记忆，实现标记和检索等等的这些功能呢？
我们大致已经了解如何构建视觉和听觉皮层，但还有许多的东西我们并不知道在AI智能体中到底意味着什么。
比如潜意识的所在地——丘脑在AI Agents中又相当于什么呢？
这些都是非常有趣的问题。
我专门带了一本神经科学方面的书，是有David Eagleman的《大脑与行为》，我发现这本书非常有趣，很有启发性。
就像早期AI研究在设计神经元时所做的那样，从神经科学中汲取有趣的灵感，也许是我们应该重新尝试的方向。
在座的大家就是行业的最前沿
可能大家不一定知道，但是今天到场的大家构建的AI智能体已经处于AI智能体能力的最前沿。
现在所有正在做大语言模型的机构，比如OpenAI等，我觉得都没有处于这个领域的最前沿。
最前沿的是在座的各位。
举个例子，OpenAI非常擅长训练Transformer语言模型。
如果某篇论文提出了一种不同的训练方法，那么我们OpenAI内部的Slack群组里大家会讨论说:
「这个办法我两年半前尝试过，没什么用。」
我们对训练模型的方法的来龙去脉是很清楚的。
但是对于AI智能体的论文出来的时候，我们所有人都会很感兴趣，会觉得很了不起。
因为我们的团队最近5年的时间花在了别的地方。
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在这个领域内我们没有比你们懂得更多，我们和大家站在同一竞争的水平线上。
这就是我觉得在座的各位处于AI智能体最前沿的原因，这一点对于AI智能体的发展是非常重要的。
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