當ChatGPT-4等一衆大模型的能力展現在世人面前時，人們开始對未來產生了恐懼，一方面，高速的科技發展帶來的是生產效率的快速提高，另一方面，有些人的飯碗可能不保了......

“GPT-4和後續的AI模型可能會以有益和有害的方式對社會產生重大影響！”這是OpenAI團隊在ChatGPT-4的技術報告中的一句話，而這也是讓大家人心惶惶的开始。

3月28日，GPT-4發布兩周後，一封埃隆·馬斯克（ElonMusk）以及上千名科技界人士，包括蘋果聯合創始人以及圖靈獎得主籤署了一封公开信並在網上發布，這封公开信呼籲所有人工智能實驗室立即暫停比GPT-4更強大的人工智能系統的訓練至少6個月。信中拋出了一系列問題，包括是否接受自動化進行所有工作的准備，是否認可發展最終可以超越人類並取代人類的非人類思維，是否應該冒險失去對我們的文明的控制等。

但最近的一則研究，或許讓人們稍微從恐懼中拉回一些。根據謝菲爾德大學研究團隊的研究，通過機器人將人工智能系統連接到現實世界並使用進化原理設計它們是人工智能獲得類人認知能力的最可能方式。換句話說，人工智能不太可能獲得類似人類的認知，除非通過機器人與現實世界相連。

該大學計算機科學系的TonyPrescott教授和StuartWilson博士在ScienceRobotics發表的一篇論文中表示，除非AI系統有實體載物，不然無論AI系統的神經網絡或用於訓練它們的數據集有多大，都不太可能類似於真實的大腦處理任務。

謝菲爾德大學認知機器人學教授兼謝菲爾德機器人研究所所長TonyPrescott教授指出，機器人將會是AI系統發展的重要載體之一：“如果AI系統構建的架構能夠以與人腦類似的方式學習和改進，利用其與現實世界的聯系，那么人工智能系統更有可能發展出類似人類的認知能力。機器人技術可以爲人工智能系統提供這些連接——例如，通過相機和麥克風等傳感器以及輪子和抓手等執行器，人工智能系統將能夠感知周圍的世界，並像人腦一樣學習。”

以最出名的大模型ChatGPT-4爲例，ChatGPT-4是不同於Siri等智能語音助手的，它並不直接使用搜索引擎檢索問題，從檢索的答案中選擇回答。ChatGPT是一個語言模型，其原理是使用深度學習技術和神經網絡模型來學習語言模式，以便生成和理解自然語言。

盡管這些模型與人腦有相似之處，但謝菲爾德研究人員表示，也存在重要差異，這些差異阻礙了它們獲得類生物智能。

首先，真正的大腦體現在直接感知世界並在世界中行動的物理系統——人體。具身化使大腦過程變得有意義，而無形的AI則無法做到這一點，它們可以學習識別和生成數據中的復雜模式，但缺乏與物理世界的直接聯系，因此，AI不了解它周圍的世界。

其次，人類的大腦由多個子系統組成，這些子系統以特定的架構組成，這在從魚類到人類的所有脊椎動物中都是相似的，但在AI中則不同。

謝菲爾德團隊的研究表明，生物智能的發展是由這種特定的結構以及它如何利用其與現實世界的聯系達成的，例如如何克服困難，並從中學習和改進，但根據這項研究表明，目前的人工智能並沒有過多把這種進化和發展之間的交互設計到系統中。

TonyPrescott教授說：“ChatGPT和其他大型神經網絡模型是AI領域令人興奮的發展，這表明學習人類語言結構等真正艱巨的挑战，然而，如果繼續使用相同的方法設計這些類型的人工智能系統，它們不太可能發展到完全像人腦一樣思考的程度。”

謝菲爾德大學認知機器人學教授兼謝菲爾德機器人研究所所長TonyPrescott教授指出，機器人將會是AI系統發展的重要載體之一：“如果AI系統構建的架構能夠以與人腦類似的方式學習和改進，利用其與現實世界的聯系，那么人工智能系統更有可能發展出類似人類的認知能力。機器人技術可以爲人工智能系統提供這些連接——例如，通過相機和麥克風等傳感器以及輪子和抓手等執行器，人工智能系統將能夠感知周圍的世界，並像人腦一樣學習。”

標題：通過機器人與世界連接，AI有可能獲得超越人類的智慧！

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