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1月19日消息，在科技领域，一股热潮正席卷而来，它源于一种坚定的信念，即科技行业正迈向实现超人、神级智能的道路上。引领这股潮流的旗手包括，他们宣称要创造出这种通用 人工智能 （AGI）。而 谷歌 人工智能项目负责人杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）也怀有同样的梦想。
如今，Meta首席执行官 马克·扎克伯格 （Mark Zuckerberg）也跃入了这片激战正酣的战场。尽管他并未给出实现通用人工智能的具体时间表，甚至没有一个明确的定义，但他依然决心创建并开源通用人工智能。同时，扎克伯格还对Meta的人工智能研究团队FAIR进行了整合，将其与负责在Meta应用中构建生成式人工智能产品的团队合并。Meta的野心昭然若揭：他们希望自己在人工智能方面的每一次突破，都能直接触达数十亿用户。
在接受采访时，扎克伯格透露：“我们已经形成了这样的共识——为了打造我们梦寐以求的产品，我们必须为通用智能而努力。我认为传达这一点至关重要，因为许多顶尖的研究人员都渴望挑战更具雄心的目标。”
然而，这场人工智能盛宴并非人人有份，幕后的人才争夺战早已硝烟弥漫，每一家科技巨头都在为争夺有限的研究人员和工程师而绞尽脑汁。那些掌握着稀缺专业知识的人才，可以轻松获得令人咋舌的年薪，甚至高达百万美元以上。像扎克伯格这样的行业领袖，也不得不亲自下场，挖空心思地吸引关键人才，或是竭尽全力防止自己的研究团队被竞争对手挖角。
扎克伯格感叹道：“我们已经习惯了这场异常激烈的人才争夺战。但这里的形势却已经有所不同，多家公司都在追求同样的目标，而且大量的风投和其他资金也在不断地涌入这个领域，这使得人们很容易从外部开始尝试不同的事情。”
除了争夺人才之外，人工智能领域最稀缺的资源莫过于训练和运行大型模型所需的算力。在这方面，扎克伯格似乎早已做好了充足的准备。他透露，到今年年底，Meta将拥有超过34万个英伟达的H100 GPU——它们是业界构建生成式人工智能的首选芯片。
外部研究显示，仅在2023年，Meta就购入了15万个H100，这一数字仅有微软能与其相提并论，至少是其他公司的3倍。扎克伯格进一步表示，如果算上英伟达的A100和其他人工智能芯片，到2024年底，Meta的GPU库存将达到近60万个。这无疑是一个令人瞠目的数字，它彰显了Meta在人工智能领域的雄心与实力。
扎克伯格称：“我们已经建立了这样的能力，其规模可能比其他任何一家公司都要大。我认为，很多人可能还没有意识到这一点。”
正在训练Llama 3
尽管包括扎克伯格在内的科技领袖们对通用人工智能充满了憧憬，但一个尴尬的事实是：至今，通用人工智能仍缺乏一个清晰、统一的定义，其实现的时间表也仍是未知数。
扎克伯格坦诚地表示：“给通用人工智能下一个简单明了的定义并不容易。有人可能会争论说，通用人工智能是否应达到人类智能的水平，或者超越人类，又或者它是某种遥远未来的超级智能。但对我而言，关键在于它的广泛适用性——即智能能够具备多种不同的能力，包括推理和直觉。”
他认为，通用人工智能的到来将是一个循序渐进的过程，而非一蹴而就。扎克伯格说：“实际上，我并不确定是否存在一个特定的门槛，能够让人产生那种‘啊，这就是通用人工智能！’的感觉。”
正如扎克伯格所阐释的那样，去年发布的大型语言模型Llama 2引起了Meta对通用人工智能更广泛的关注。尽管该公司认为，这种模型生成代码的能力对于普通用户在Meta应用程序中使用大型语言模型并无太大意义，但这一功能对于创建更智能化的AI来说却至关重要。因此，Meta依然决定投入资源进行开发。
扎克伯格解释道：“起初，我们可能认为编程并不是那么重要，因为并不是很多人会在WhatsApp上询问编程问题。但事实上，编程在结构上具有极其重要的意义，因为它能够让大型语言模型理解知识的严谨性和层次结构，并赋予其更强的直觉逻辑感。”
他透露，Meta目前正在训练Llama 3，并计划为其加入代码生成功能。与谷歌的多模态模型Gemini类似，Llama 3的另一个重点是提升推理和规划能力。
谈到Llama 2时，扎克伯格表示：“虽然Llama 2并不是行业领先的模型，但它却是目前最好的开源模型。而有了Llama 3以及更先进的模型，我们的目标是打造最先进的产品，并最终成为行业的领军者。”
可以预见的是，随着Meta等科技巨头在AGI领域的持续投入和探索，我们距离那个神秘而又充满诱惑的AGI时代将越来越近。而在这个过程中，无论是对于AGI定义的探讨，还是对于其实现路径的摸索，都将为我们揭示更多关于智能本质和人类未来的奥秘。
开源与闭源
关于谁将最终掌控通用人工智能这一话题，一直是业内激烈争论的焦点。近期OpenAI的近乎崩溃的情况，更是让这一讨论热度升级。
作为Meta的掌舵人，扎克伯格凭借其对公司股票的绝对投票控制权，稳稳地坐在了这场风暴的中心。如果AGI真的成为现实，他的这种地位无疑会被放大，甚至可能带来未知的风险。对此，他的回应是，Meta始终坚持Llama策略，至少在大多数情况下，都可以被视为是开源的。
扎克伯格坦言：“我深信，一个更大的挑战是，当你创造出真正有价值的东西时，它最终可能会变得高度集中。但如果我们能让它更加开放，那么就能解决一系列由机会和价值不平等带来的问题。这也是我们整个开源愿景的重要组成部分。”
虽然没有直接点名，但扎克伯格的话中明显透露出与OpenAI的对比意味。OpenAI最初的目标是开源其模型，但随着时间的推移，该公司正变得越来越不透明。扎克伯格批评道：“这些公司过去都是开放的，曾经公开他们所有的工作，谈论他们将如何开放。但现在，他们似乎意识到这一切的价值，开始选择不再分享。”
对于萨姆·奥特曼（Sam Altman）等人支持的更封闭的人工智能开发方式带来的安全效益，扎克伯格认为这更像是一场精明的商业游戏。同时，他也指出，目前部署的模型尚未造成灾难性的后果。
他进一步指出：“在很多情况下，那些领先的大公司也是呼声最高的。他们主张对其他人如何构建人工智能设置各种限制。我相信他们中的一些人对安全的担忧是合理的，但这也与他们的战略利益密切相关。”
当然，扎克伯格也有自己的考量。他对人工智能的开放愿景最终可能导致权力的另一种集中形式。Meta的用户数量已经超过了地球上几乎任何一家公司，其社交媒体业务也利润丰厚。人工智能功能无疑可以让其平台更具吸引力，也更有实用价值。如果Meta能够通过公开发布其模型，帮助有效地规范人工智能的发展，那么它对整个生态系统的影响将会更加深远。
然而，一个悬而未决的问题是：如果Meta实现了通用人工智能，是否真的会开放其源代码？这最终取决于扎克伯格的决定。目前，他还没有给出明确的承诺。
他谨慎地表示：“只要我们认为这是有意义、安全且负责任的事情，我们通常会倾向于开源。但显然，我们也不想因为曾经说过要做某事就被束缚住。”
Meta重点并未转移
在Meta的宏伟蓝图中，扎克伯格对通用人工智能的推进时机似乎略显尴尬。距离他将公司名更改为Meta、全力押注元宇宙，才仅仅过去两年。尽管Meta与雷朋联手推出的智能眼镜已经初露锋芒，但真正意义上成熟的增强现实（AR）眼镜似乎仍遥不可及。与此同时，苹果Vision Pro的发布，无疑证实了这家科技巨头对混合现实的坚定押注，尽管该领域仍显得曲高和寡。
扎克伯格显然不愿将他对人工智能的关注视为公司策略的转折点。他坚定地表示：“我们将继续深耕现实实验室和元宇宙。”据悉，Meta每年在这两大项目上的投入仍超过150亿美元。最近，Ray-Ban智能眼镜更是引入了视觉人工智能助手，识别物体、翻译语言等功能一应俱全。扎克伯格坚信，生成式人工智能将在Meta未来的硬件创新中扮演举足轻重的角色。
在扎克伯格的眼中，未来的虚拟世界将由人工智能缔造，充满栩栩如生的人工智能角色。他透露，今年将推出一个全新的平台，让每个人都能创造属于自己的人工智能角色，并将其融入Meta的社交应用之中。他甚至设想，这些人工智能角色或许能够自主地在Facebook、Instagram和Thread等平台上发布内容。
如今的Meta，既是元宇宙领域的佼佼者，也是全球最大的社交媒体公司。然而，它并未止步于此，而是正迈向通用人工智能的新征程。扎克伯格将这一切都紧密地围绕在“建立连接的未来”这一核心使命周围。
迄今为止，这种连接主要局限于人与人之间的互动。但扎克伯格预见到，未来人们将与人工智能展开更为频繁的对话。显然，他深信这个未来不仅不可避免，而且令人充满期待，不论我们是否已做好准备迎接它的到来。（小小）
延伸阅读 本文来源：网易科技报道责任编辑：杨胜忠_NB24315网易跟贴
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meta忽悠元宇宙把自己忽悠瘸了。2.5万的vision pro也不能让他认清现实
心宇凡0 [网易广东深圳手机网友]这货倒是一直追热点[喷水][晕]不是蹭是真的花钱入坑[捂嘴笑]
有态度网友0fXqxl加入微软苹果安卓，就要分享技术秘密和规则。物理定律不是软件设计的，应该把芯片运用的物理规则给普通人讲清楚。手机电脑没有获取并分析人类的各项监控数据，就不可能有人工智能，发达的AI技术必将让普通人没有隐秘可言。允许购买侦测半径接近信号收发范围的微波探测仪器，普通人就放心了。已有事实证明不少国家能够很容易的组织人员专门从事长期监控手机电脑的工作。部分无线充电技术来自被捕谍报人员。觉得买的东西质量不足，就要买杆称，现在买不到称一样的工具来测手机，更不了解测手机的杠杆原理一样的物理定律。
我已洞察灵魂，看后让你更懂自己灵魂就是自我好坏逻辑反应+加记忆+系统（或者叫趋利避害+记忆+系统）意识就是趋利避害。系统就是三维感知加预设对错逻辑，预设好坏逻辑，预设因果逻辑。如：讲话诚恳的，那对。眼见为实的，那对。符合经验的，那对。符合逻辑的那对。大家多怎么说，那对。说的有理有据的，那对。（设置前面六个对错因果逻辑，机器人就有了学习能力了，就能辨别真假信息了）大脑赏罚机制的全方面研究从宏观看，这世界是由自己和别人和物和属性，构成的对知识新旧感知，好坏感知，如新奇惊讶厌倦群体活动产生好的情绪如亲和力，喜欢，同情。或者产生坏的情绪如厌倦羞愧排斥还有自己身体的警报，如累，苦。身体释放舒服的信号，如舒服对优秀的，知识，人，的感受自己得到的，如得到人，物，知识的感受当人闲下来时，就无聊，那是叫你生存，别浪费时间系统奖励意识的如成就感对自己有利的感受对未知的感受自我好坏反应抚养后代的本能对美，可爱，智慧，的态度玩，会长知识。难度高中低分享，合群，情歌味蕾，嚼劲自由，自然产生的vs千遍一律朦胧感，宽广，对称，速度，冷热，整洁，大小，多与少，精细热血和勇气以上每一事件，多会产生情绪。系统说好，凭释放爽的激素（如：多巴胺），意识觉得爽，那判断时好，那趋利避害。如果难受，那趋利避害。设置同一套感受，机器人就与人有一样的感受，一样的情感，拥有了同理心。这样在先天上喜欢与人合群机器人设置成对人类有亲近感，可以防止机器人看扁人类，攻击人类。让机器人知道人类是机器人的再生父母预设好坏逻辑，带来了什么可以让自己和社会向好的发展，因你觉得好，那做。千千万万的人觉得好，那做。就会带动社会向好发展，向美发展，向智慧发展对大脑的一点理解左脑因果逻辑，右脑3D感知因万事万物多有他的因果逻辑。因果可分为：以自我为目的的因果判断，事件因果的判断，属性的因果判断。搜索经验（联想），符合因果，那判断对。因为一个因果逻辑，一个3D感知，就能对这宇宙产生认知认知与系统在理智面前，系统说好或说坏，在意识面前只是个提醒。像吃喝玩乐，酸甜苦辣，多是刺激，多是感觉，多是系统在说好，多是系统叫你继续做，多是虚假的快乐。生命不息，奋斗不止，才是正道，才是真的快乐，我们要分析对自己好的，才是真的好人工智能的好处全智能化时代的到来及灵魂变永生
天哪，你们病院最近是不是跑了很多人出来？
有态度网友0fXqxl加入微软苹果安卓，就要分享技术秘密和规则。物理定律不是软件设计的，应该把芯片运用的物理规则给普通人讲清楚。手机电脑没有获取并分析人类的各项监控数据，就不可能有人工智能，发达的AI技术必将让普通人没有隐秘可言。允许购买侦测半径接近信号收发范围的微波探测仪器，普通人就放心了。已有事实证明不少国家能够很容易的组织人员专门从事长期监控手机电脑的工作。部分无线充电技术来自被捕谍报人员。觉得买的东西质量不足，就要买杆称，现在买不到称一样的工具来测手机，更不了解测手机的杠杆原理一样的物理定律。
我只能说，你没有信息技术方面的基本知识，就别来这里大放厥词，除了暴露你的智商和教育水平，另外能起到的作用就是暴露你没按医嘱服药的问题了
有态度网友0fXqxl本人的评论很专业的，你的物理成绩肯定比本人低。例如：在没有类似软件的情况下，不把游戏软件的编制方法、参数告诉系统，就不能运行操作。
软件把编制方法告诉系统？你真的知道软件和操作系统的原理么？接口和函数是什么你懂么？还让普通人购买微波探测，笑死我了，你以为对数据的分析是在你附近通过电波窃取数据来实现的？芯片的物理规则让普通人明白？你是不是以为芯片的原理就跟用称称东西一样简单？真的，如果书读得不够，就去读；如果药没按时吃，就一定要按时吃
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