激励AI自我学习的重要性

AI的新范式转变：从直接教授到激励模型自我学习

近期，随着OpenAI发布的新成果o1的问世，AI领域迈入了一个新的发展范式之中。
HyungWonChung博士，这位o1核心贡献者和OpenAI研究科学家在MIT的一次演讲中详细阐述了这一转变的核心观点。
演讲主题为“Don’t teach. Incentivize”（不要教，要激励），其核心思想强调了激励模型自我学习的重要性，而非传统的直接教授技能。
这一变革在AI领域中尤为引人瞩目，其核心观点引起了业界的广泛关注和热议。
演讲人提到了思维模式转换的必要性，并由此引出了诸多值得深思的观点。

一、授人以鱼不如授人以渔

HyungWonChung博士强调了在对待AI时应该采取的理念：授人以鱼不如授人以渔。
他指出，传统的教育方式往往是直接教授技能，但随着人工智能技术的不断发展，尤其是AGI（Artificial General Intelligence）的出现，所包含的技能过于繁多，无法一一教授。
因此，我们需要改变策略，采用一种基于激励的方式来让模型自我学习和发展通用技能。
通过这种方式，模型能够在解决数万亿个任务时展现出强大的通用能力。

二、激励模型自我学习的机制

在演讲中，HyungWon以下一个token预测为例，解释了这种弱激励结构如何通过大规模多任务学习来鼓励模型学习解决任务的通用技能。
他提到，通过激励模型自我学习的方式，AI能够在面对任务时自主寻找解决方案。
在这个过程中，AI不仅能够解决当前任务，还能学习到其他技能，如耐心、阅读天气、了解对象等。
这些技能具有通用性，可以应用于其他任务。
通过这种方式，AI就像是学会了“钓鱼”，能够在未来自主获取新的知识和技能。

三、计算能力的奇迹

面对有人认为直接教授技能更快的主张，HyungWon认为在有限的时间内，人类需要在专家与通才之间做出选择，但对于机器来说，算力就能创造奇迹。
他引用了《龙珠》中的例子来说明这一点，大型通用模型能够通过大规模的训练和学习快速适应并掌握新的任务和领域，而不需要从头开始训练。
随着技术的不断进步，计算能力每五年提高十倍的速度令人惊叹。
这使得机器能够在短时间内完成大量的学习和训练任务。
因此，“钓鱼”式的学习方式在机器上能够得到很好的应用并取得显著效果。
这一观点引发了人们对于未来人工智能发展的无限遐想。

四、关于系统思考的新误区及扩展能力的重要性
在人类思考如何让AI学会像人类一样思考的过程中出现了一个误区那就是试图让AI模拟神经元层面的思考方式但这对人类来说仍是未知领域HyungWon认为过于依赖人为设定的规则和结构可能会限制系统的扩展能力在面对新的未知情境或数据时一个过于依赖规则的系统可能难以适应因此一个系统或算法应该具备自我学习和适应的能力以适应更大规模和更复杂的问题这是一个对传统机器学习方式方法的深度思考也对未来的机器学习和人工智能提出了新的要求和展望人类的发展简史是建立在不断提升适应新环境的能力上的而人工智能的发展也需要具备这种能力才能应对未来更加复杂多变的挑战环境五、如何看待模型的规模拓展以及对资源的考量是否每一个提升算法和数据结构的改善都对这种模型规模是相同的这一次的深度架构（也即多平台多模态）的模型是否真的符合scaling law依然是一个待验证的问题HyungWon指出随着数据量的增加模型的性能可能不升反降甚至训练时间变得不可接受这提醒我们在追求更大规模模型的同时也要关注算法的改进和优化以便适应更大的数据量和更复杂的任务模型开发的训练阶段消耗了巨大的资源但相比实际使用时的推理成本却是出奇地低廉这可能揭示了未来优化模型潜能的关键方面此外对未来的机器学习理论研究方向也是多方面的因为每一步技术的革新背后都是大量理论和假设的更新和创新在理论发展滞后的情况下每一次的技术革新都将面临极大的挑战同时也将推动理论的进一步发展促使人们不断地探索新的方法和思路总之随着人工智能领域的不断发展我们面临着新的挑战和机遇让我们共同期待未来的AI能够带来更多的惊喜和突破为人类社会带来更多的便利和发展动力同时我们也期待更多的研究者和科学家在这个领域不断探索和创新推动人工智能技术的不断进步和发展让科技更好地服务于人类社会需求和发展趋势。总的来说这次演讲为我们提供了一个全新的视角来看待人工智能的发展让我们认识到在追求更大规模和更复杂任务的道路上我们需要转变传统的教学方式采用激励模型自我学习的方式来培养AI的通用技能同时我们也面临着如何平衡计算能力与资源消耗的挑战以及如何优化模型潜能的问题未来的机器学习理论研究方向也将更加多元化和复杂化让我们共同期待人工智能的未来发展并为之努力探索和创新。

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