下一个人工智能前沿:因果人工智能
发布时间:2023-07-08 13:43:39

ChatGPT 的出现引发了一场争论,即人工智能是否发展得如此之快,以至于这些强大的大型语言模型最终会演变成人工智能,一种可以像人类一样思考的计算机算法。但通用人工智能缺少的一个关键组件可能是计算机程序确定因果关系的能力。许多人认为,真正的智力不仅需要预测 A 导致 B 的能力,还需要理解原因。

虽然媒体的大部分注意力都集中在大型语言模型上,但因果人工智能领域的关注相对较少。总部位于伦敦的 causaLens 首席执行官达科·马托夫斯基 (Darko Matovski) 开始专注于这个狭窄的领域,因为他相信这是人工智能的下一个前沿领域。

因果人工智能的重大进步使 causaLens 能够为各种公司提供一些强大的分析。但该技术的前景远远超出了企业软件的范围。如果因果推理与大型语言模型相结合,可能会对人类产生重大影响。以下是经过编辑的与他的对话。

达科·马托夫斯基的观点

问:因果人工智能与 ChatGPT 和其他公司使用的生成人工智能有何不同?

答:基于相关性的方法的工作方式是向它们扔大量数据,然后它们学习数学函数。最终,您会说,“好吧,这是一个新数据点,它落在哪里?” 它可以从该曲线推断出它应该落在哪里,并预测下一个单词等等。这就是当今所有机器学习的工作原理。

借助因果人工智能,您可以从数据中学习因果关系。您不再需要在数学方程中投入大量数据。您使用因果图,这比学习相关性的计算强度要大得多。海拔高度会造成压力吗?或者是压力导致了海拔高度?仅凭负一和一之间的数字是无法判断的。没有方向。因果图有方向。所以你知道是海拔造成了压力,而不是相反。