Sự phát triển nhanh chóng của AI sẽ thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu của chúng ta đối với công nghệ Web3.

Được viết bởi: KK, người sáng lập HashGlobal

Gần đây tôi đã nghe chia sẻ của Tiến sĩ Lu Qi và Tiến sĩ Zhang Hongjiang về mô hình lớn và ChatGPT, và tôi đã thu được rất nhiều điều. Tôi biên soạn một số suy nghĩ và chia sẻ với các học viên Web3:

1. Ở đủ lâu với thú cưng trong gia đình bạn và bạn sẽ nhận ra rằng một con mèo chỉ là một mô hình lớn hoặc sự kết hợp của các mô hình trong một vài kích thước đơn giản hơn của bạn.

2 Sự tiến hóa của mô hình sẽ rất giống với sự tiến hóa của gen và sự sống, về bản chất là giống nhau. Sự xuất hiện của kiến trúc mô hình Transformer giống như lần đầu tiên một phân tử "vô tình" xây dựng RNA có thể sao chép; GPT-1, 2, 3, 3.5, 4, và sự phát triển và tiến hóa của mô hình tiếp theo Miễn là không có giống như sao chổi sự kiện, Nó có thể giống như sự bùng nổ của cuộc sống, ngày càng nhanh hơn và ngày càng "mất kiểm soát". Bản thân mô hình đã có một “động lực bên trong” tiếp tục phức tạp, đó là quy luật của vũ trụ.

3 Hơn 30 năm trước, Stephen Pinker đã phát hiện ra rằng ngôn ngữ là bản năng của con người, cũng như bây giờ chúng ta nhận ra rằng khả năng ngôn ngữ gốc là nguồn gốc của khả năng khái quát hóa mà chúng ta đang phấn đấu đạt được trong quá trình đào tạo người mẫu. Tại sao trước đây trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu ngôn ngữ thất bại, bởi vì con đường đã bị đảo ngược! Ngôn ngữ là bản năng xuất hiện khi hệ thống nơ-ron của não người đủ phức tạp, còn về việc tiến hóa thành tiếng Trung hay tiếng Anh, ngôn ngữ của loài chim có liên quan đến môi trường và bộ lạc. Mô hình tổng quát cộng với các "mô hình" khác được xếp chồng lên nhau để tạo ra cơ thể thông minh tuyệt vời của con người. Bạn phải tích cực thiết kế và xây dựng các tác nhân thông minh hoặc AGI, và con đường hoàn toàn đảo ngược. Tôi nghĩ có thể không phải là không làm được, nhưng khó gấp trăm triệu lần.

4 Nếu có một cơ thể thông minh cao chiều hay "thượng đế" "trên đỉnh" vũ trụ của chúng ta, khi nó nhìn thấy sự bùng nổ kỷ Cambri trên Trái đất, nó cũng phải ngạc nhiên như chúng ta thấy ChatGPT ngày nay. Tạm thời tôi chưa thể giải thích hết được, chỉ có thể từ từ trải nghiệm và học hỏi, cố gắng hiểu.

5AGI có thể được phân tách thành Lý do, Lập kế hoạch, Giải quyết vấn đề, Suy nghĩ trừu tượng, Hiểu các ý tưởng phức tạp và Học hỏi. GPT4 hiện khả dụng ngoại trừ Plan và Learning là một nửa (vì nó dựa trên mô hình đào tạo trước và không thể học trong thời gian thực) và mọi thứ khác đều có sẵn.

6 Khả năng học tập trung bình của bộ não con người phát triển chậm, nhưng một khi sự phát triển của trí thông minh dựa trên silicon đi đúng hướng, tốc độ có thể tăng theo cấp số nhân (xem khoảng cách giữa GPT4 và GPT3.5).

7 mô hình lớn = dữ liệu lớn + sức mạnh tính toán lớn + thuật toán mạnh. Trên thế giới chỉ có Mỹ và Trung Quốc làm được. Khó khăn trong việc tạo ra một mô hình lớn nằm ở việc tích lũy chip, nhà phát triển CUDA (nền tảng lập trình GPU), xây dựng kỹ thuật và dữ liệu chất lượng cao (để đào tạo, điều chỉnh và căn chỉnh tham số). Căn chỉnh có hai khía cạnh, một là căn chỉnh mô hình và biểu hiện của bộ não con người, hai là căn chỉnh các tiêu chuẩn đạo đức và lợi ích của con người. Có rất nhiều cơ hội cho các mô hình dọc trong nước theo ít nhất hai hướng: chăm sóc y tế và giáo dục.

Mặc dù 8GPT4 vẫn còn những điểm yếu và thiếu sót, nhưng cũng giống như bộ não con người, một khi được hướng dẫn hoặc nhắc nhở rõ ràng hơn, nó có thể mạnh hơn, cũng có thể hoàn thiện hơn sau khi gọi các công cụ phụ trợ khác. Giống như bộ não con người cũng cần những công cụ như máy tính để hoàn thành những nhiệm vụ mà bản thân bộ não con người không giỏi.

Số lượng tham số của 9 mô hình lớn nên được so sánh với số lượng khớp thần kinh trong não người (không phải tế bào thần kinh), là 100 nghìn tỷ. Các thông số của GPT4 vẫn chưa được công bố, nhưng người ta ước tính rằng các thông số của mô hình lớn sẽ sớm được tiếp cận.

Tỷ lệ ảo giác hiện tại của 10GPT4 là khoảng 10% -14%, cần phải giảm. Tỷ lệ ảo giác là một đặc điểm không thể tránh khỏi của các mô hình "hình người". Tỷ lệ này vẫn còn quá cao so với con người. Việc nó có thể được hạ xuống một cách hiệu quả hay không sẽ quyết định liệu sự phát triển của AGI sẽ tiếp tục tăng lên hay bước vào thời kỳ đáy trong một vài năm.

11 Đối với cá nhân tôi, ý nghĩa lớn nhất của ChatGPT là nó là bằng chứng trực tiếp và không thể tranh cãi nhất dựa trên các nút và chức năng tính toán đơn giản, miễn là số lượng đủ lớn và mô hình đủ lớn, thì một mô hình tư duy đủ phức tạp có thể được tạo ra, và Hệ thống này là hữu hạn, không phải vô hạn. Linh hồn đằng sau ngôn ngữ của con người và suy nghĩ điều khiển nó có thể không phải là linh hồn, mà là thứ gì đó "xuất hiện" sau khi được điều chỉnh liên tục bởi sự tiến hóa của môi trường sau 100 nghìn tỷ kết nối khớp thần kinh. Tất cả điều này rất phù hợp với sự tiến bộ nhanh chóng của các nghiên cứu khác nhau về câu hỏi "con người đến từ đâu" trong hai trăm năm qua.

12 Từ tế bào đơn lẻ đến sự hình thành con người, mọi chuỗi bằng chứng đều đầy đủ; về sự hình thành các hệ thống phức tạp, sự tồn tại của gen và "động cơ" cũng có lý thuyết hoàn chỉnh; nhưng liệu con người có thể thiết kế một AGI dựa trên silicon? trên tất cả các lý thuyết khoa học?vải len? Một số người cho rằng đó là một vài năm, một số người cho rằng đó là hàng thập kỷ và nhiều người cho rằng sẽ không bao giờ (ngay cả sau khi chứng kiến màn trình diễn của AlphaGo trong lĩnh vực cờ vây), nhưng ChatGPT đã đưa ra câu trả lời rõ ràng nhất với sự thật sắt đá. Nhóm của Sam lẽ ra chưa bao giờ cảm thấy bộ não con người tuyệt vời đến thế, nên họ mới có thể quyết tâm đi theo lộ trình AGI của các mô hình lớn như vậy, đốt 100 triệu đô la Mỹ một tháng vẫn là một thử thách về lòng tin.

13 Do phần cứng cơ bản khác nhau, "chiến lược" của ChatGPT có thể rất khác so với bộ não con người và nó không hiệu quả, nhưng thật đáng ngạc nhiên là kết quả do Her tạo ra lại giống con người đến vậy. Về bản chất, suy nghĩ của con người có thể được điều khiển bởi các quy tắc đơn giản.

14 Các “quy luật” của ngôn ngữ và tư duy có thể chưa được chúng ta tóm tắt đầy đủ theo “ngữ pháp”, hiện nay quy luật này còn hàm ẩn, chưa thể đơn giản hóa và tóm tắt hết được. Cho nên hiện tại chỉ có thể dùng mô hình lớn mới làm được, dù sao cấu trúc não bộ con người là tiến hóa tự nhiên từ các tế bào đơn lẻ, cho dù có đấng sáng tạo thì cũng nên “khai mở” sau vũ trụ rồi hãy để nó đi. Nếu không, làm sao có thể có nhiều lỗi và thiếu sót, lol.

15 Tôi ngưỡng mộ Steven Pinker, ông có thể giải thích một cách thuyết phục rằng ngôn ngữ là bản năng của tất cả con người và đã được “khắc sâu” vào gen của chúng ta từ hàng chục năm trước, chỉ bằng cách quan sát và suy luận. Tôi không biết Sam đã đọc cuốn sách "Bản năng ngôn ngữ" chưa, nhưng anh ấy đã chứng minh rằng các mạng nhân tạo như ChatGPT có thể làm rất tốt công việc tạo ra ngôn ngữ. Bản năng ngôn ngữ và tư duy logic không phức tạp như tưởng tượng, ChatGPT đã “âm thầm” khám phá ra logic đằng sau ngôn ngữ. Ngôn ngữ cũng sẽ là "bản năng" phân biệt tất cả các AGI dựa trên silicon với các máy tính và AI dựa trên silicon khác.

16 Cả bộ não con người và bộ não dựa trên carbon đều thích khái quát hóa và tinh chỉnh (có lẽ do quá trình tiến hóa tàn khốc bắt buộc), vì vậy chúng cực kỳ hiệu quả (về mặt sử dụng năng lượng); nhưng chúng không giỏi tính toán và xử lý tối giản, và chúng ta biết rằng nhiều mô hình tính toán có thể chỉ làm được từng bước một. Kiến trúc của GPT4 chắc chắn là chưa tối ưu, chưa có nhiều sự khái quát hóa và đơn giản hóa nên mức tiêu thụ năng lượng cực cao. Tuy nhiên, một sự đồng thuận toàn cầu đã được hình thành rằng "con đường này là khả thi". Sau đó, chúng ta sẽ thấy nhiều nhóm ở Hoa Kỳ và Trung Quốc đẩy nhanh tiến độ ở nhiều khía cạnh khác nhau: sức mạnh tính toán chip, chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa thuật toán và kiến trúc kỹ thuật.

Hệ thống đánh giá giá trị của bộ não của 17 người phải là DNA và gien di truyền do các phân tử dựa trên carbon hình thành. và dần dần phát triển để xác định xuống. "Mô hình" được hỗ trợ bởi nút điện toán dựa trên carbon này còn lâu mới hoàn hảo và tốc độ phát triển chậm, việc điều chỉnh "trọng lượng" và "thuật toán" cực kỳ kém hiệu quả và hoàn toàn không thể theo kịp các thay đổi của môi trường. Đó là lý do tại sao chúng ta có những ham muốn và đau khổ của con người được đề cập bởi các tôn giáo khác nhau.

18 Trong cuốn sách "WhyBuddismis True" có đề cập rằng bộ não con người có ít nhất 7 mô-đun (nên là một mô hình lớn song song đa mô-đun). Mô-đun tư duy nào chiếm chủ thể của "hiện tại" và cách mọi người đưa ra "quyết định" thực sự được xác định bởi "cảm giác". Và "cảm giác" này được quyết định bởi hệ thống đánh giá giá trị "cũ" do quá trình tiến hóa của "con người" mang lại (một trong những vật mang có thể là vi khuẩn đường ruột, haha). Tôi gợi ý rằng bạn có thể đọc Chương 6, 7 và 9 của các ghi chú đọc mà tôi đã viết cách đây vài năm. Nó có sẵn trong tài khoản chính thức của Alpine Academy.

19 Hãy tưởng tượng nếu con người thực sự tạo ra AGI và rô-bốt dựa trên silicon. Hệ thống đánh giá giá trị điều khiển bộ não robot là gì? Robot cũng sẽ bối rối "Tôi đến từ đâu và tôi sẽ đi đâu"? Con người có Thích Ca Mâu Ni, tại sao người máy không thể? Sự thức tỉnh của Robot sẽ như thế nào? Liệu một ngày nào đó, một người máy nào đó sẽ viết cuốn sách "Tại sao Machinismis True" để kêu gọi người máy thức tỉnh, kêu gọi người máy nhập Niết bàn, thoát khỏi "luân hồi" do con người sắp đặt?

Giới hạn năng lượng 20 sẽ là giới hạn khó khăn cho sự phát triển của mô hình. Tuy nhiên, chế độ tiêu thụ năng lượng của AGI dựa trên silicon trong tương lai sẽ hiệu quả hơn nhiều so với hiện tại.Xét cho cùng, mô hình não người dựa trên carbon đã phát triển lặp đi lặp lại trong một tỷ năm trước khi đạt đến hiệu suất năng lượng của một con quạ não. Trong tương lai, mức tiêu thụ năng lượng của AGI dựa trên silicon có thể gấp hàng trăm triệu lần hoặc thậm chí cao hơn năng lượng mà con người có thể sử dụng ngày nay, nhưng các phép tính và những thứ có thể xử lý cũng sẽ gấp hàng trăm triệu lần. Có thể không chắc chắn rằng công nghệ tổng hợp hạt nhân có thể kiểm soát sẽ xuất hiện. Trong trường hợp này, năng lượng trên trái đất có thể là đủ, chưa kể đến hệ mặt trời, Dải Ngân hà và vũ trụ rộng lớn hơn.

ChatGPT và AGI quá tuyệt, phải nói là siêu siêu tuyệt! Chúng ta may mắn được sống trong thời đại này, không những có thể chắc chắn hiểu được con người từ đâu đến mà còn có thể hiểu được con người sẽ đi về đâu.

Sự phát triển nhanh chóng của AI sẽ thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu của chúng ta đối với công nghệ Web3: cách xác nhận quyền sáng tạo nội dung; cách thiết lập danh tính của một người (Sam tham gia vào worldcoin); làm việc hiệu quả như vậy có ích lợi gì? Bạn có thể tưởng tượng tất cả các đăng ký nội dung và sử dụng hệ thống ngân hàng để hoàn tất chuyển khoản và chuyển khoản xuyên biên giới không? Bạn có thể mở tài khoản ngân hàng cho thiết bị IoT không? Bạn có thể chuyển 0,01 xu cho 10.000 người dùng cùng một lúc không? ... Lần trước tôi đã nói rằng ba năm tới sẽ là thời điểm iPhone dành cho Web3, và số lượng người dùng Web3 nhất định sẽ vượt qua 100 triệu trong ba năm, thậm chí là vượt xa. Bạn có thể xem bánh đà dưới đây:

Tôi luôn thích đọc sách về khoa học đời sống, các hệ thống phức tạp và Phật giáo (như một triết học). Gen," "Bottom Up," "The Social Conquest of Earth," "Language Instinct," "Esoteric Simplicity," "Out kiểm soát," và "Tại sao Phật giáo là Chân chính." Tôi nghĩ nếu các tác giả này còn sống và còn khả năng viết lách thì nên theo dõi sự phát triển của GPT trong tương lai và viết một ấn bản mới cho cuốn sách.

Đời người quá ngắn ngủi, biết bao tư tưởng vĩ đại đã vĩnh viễn mất hút trong dòng sông dài của lịch sử. Sách, đĩa nhạc, phim và truyền hình chỉ nên là một phần rất nhỏ. Cho dù là ghi lại, vẫn luôn có bao nhiêu đại sách cùng chân lý, một người có thể đọc được bao nhiêu? AGI dựa trên silicon hoàn toàn không gặp phải vấn đề này.

Đã đến lúc tìm hiểu đoạn đối thoại giữa Mopheus và Neo trong phim "Ma trận" và đọc lại.

Tác giả: KK, người sáng lập HashGlobal