本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。“今天的大型神经网络可能已经有意识了。”OpenAI首席科学家IlyaSutskever把这句话放在推特上，可以说是没完没了。这时候AI圈炸开了锅，人工智能和神经科学领域专家的回帖如潮水般涌来，反击最为猛烈的当属图灵奖获得者、MetaAI首席科学家YannLeCun。乐存当场反击，学界大咖纷纷离场。LeCun对此的第一条回复是：我不同意！（目前的人工智能）达不到“微有意识”的下界，甚至达不到“大型神经网络”的上界。他还表示，如果现阶段一定要定义AI，那么：我认为你需要一种特定类型的宏观架构，目前的网络还没有。看到自己的员工和当初的创业伙伴被欺负，OpenAI联合创始人SamAltman也当面评论道：OpenAI的首席科学家以“可能”二字为前提，表达了对一个神秘想法的好奇和开放。但Meta的首席AI科学家断然说“不”。下面这句话的语气略带讽刺意味，似乎在暗示OpenAI因为开放的态度而取得了更多的成果。这可能解释了过去5年的很多情况。推文末尾，SamAltman不忘挖角竞争对手：尊敬的MetaAI研究人员：我的邮箱是sama@openai.com。我们正在招聘！随后，LeCun还请来了OpenAI的另一位联合创始人马斯克，来比较后者在航空航天技术上的差异。人们可以制造更快的飞机并打破高度记录。但如果一个人的目标是进入轨道，就必须研究低温罐、涡轮泵等。不要那么浮华。你可以问马斯克。除了LeCun之外，其他AI行业人士也对OpenAI的言论提出了批评。知名人工智能专家、新南威尔士大学教授托比·沃尔什插话道：每次发布这样的投机言论，我们都需要几个月的努力才能让人们安心。DeepMind资深研究科学家冷笑：如果这个观点属实，大片麦田里说不定会有一点意大利面。虽然批评主导了Twitter，但也有一些支持OpenAI的言论。MITCSAIL的研究员TamayBesiroglu说：“看到这么多著名的机器学习人士嘲笑这个想法，真是令人失望。这让我对他们解决未来几十年一些重要问题的能力不再抱有希望。他认为，像OpenAI这样的实验室，而不是Meta，更有可能解决在不久的将来该领域将出现的深刻、奇怪和重要的问题。此外，这场争吵还有一个意想不到的收获，那就是SamAltman透露了关于GPT-4的最新消息。从他的说法来看，GPT-4很可能是GPT-3的延续。去年，为OpenAI提供超大型AI芯片WSE-2的公司Cerebras透露，GPT-4的参数大约有100万亿个，要等上几年。回到这场争议风暴的“核心”，究竟是什么让伊利亚·苏茨克维尔流露出如此感慨？或许我们可以从他的经历中窥见一斑。从最初的AlexNet，到后来的AlphaGo，再到见证GPT-3、Codex等模型的出现，他几乎参与了AI领域的每一次“破圈”技术。在AGI的道路上“越走越远”，IlyaSutskever毕业于多伦多大学，学士、硕士，师从GeoffreyHinton。事实上，Sutskever是AlexNet的作者之一。2012年，在Hinton老师的指导下，他和AlexKrizhevsky共同设计了这个架构，并在当年的ImageNetChallenge中获得冠军，错误率比第二名低10.8%。在Hinton创立的DNNResearch被Google收购后，Sutskever加入GoogleBrain担任研究科学家。他参与了著名的AlphaGo的开发，成为多篇论文的作者之一，在2016年的围棋比赛中以4-1击败了李世石。在谷歌期间，他还与谷歌大脑的另外两位科学家合作，提出了经典NLP框架之一的seq2seq算法。2015年底，Sutskever离开谷歌，与马斯克、SamAltman等人共同创立了OpenAI。2018年，在担任研究总监两年多后，成为OpenAI的首席科学家。可以说OpenAI从GPT-2发展到GPT-3，从打败DOTA2冠军队伍的Rerun到会写代码做游戏的Codex，他是亲身参与的见证者之一。在他的带领下，OpenAI正逐步走向AGI（GeneralArtificialIntelligence）的道路。2021年初，多模态模型DALLE和CLIP出现，打通了文字和图像之间的联系。当时，OpenAI提出的一项研究表明，CLIP与人类的思维方式非常相似，让网友直呼AGI的到来比想象的要快得多。也是在去年，GitHub和OpenAI合作推出了代码自动补全工具GitHubCopilot，AI开始得到一些程序员的技能。而就在今年年初，OpenAI研究的数学AI模型Lean更进一步，在加入神经定理证明器后，成功解决了两个国际奥林匹克难题。现在OpenAI正在研究百亿参数的大模型GPT-4，或许这也和Sutskever的这句话有关。“拥有200亿个参数的人工智能甚至无法处理加减法。”但实际上，通向AGI的道路似乎并不那么清晰。至少最近，纽约大学助理教授BrendanDolan-Gavitt发现200亿参数的大型模型GPT-NeoX甚至不能正确地做最基本的整数算术题。GPT-NeoX并不是OpenAI的官方模型，而是一个名为EleutherAI的机器学习小组创建的开源大模型（因为GPT-3没有开源）。△部分结果见Brendan的100题整数加减乘法。AI只答对了10个问题。其他答案虽然“几乎”是正确答案，但终究都是错的。可见AI并没有真正理解这四种运算。对于“神经网络是否具有自我意识”的讨论，网友们也??发表了自己的看法。有网友认为，这些大佬与其说是在讨论AI有没有意识，不如说是在讨论AI的定义是什么：有人调侃深度神经网络已经进入“玄学”的深水：也有网友在讨论在本次讨论的评论区，有一个机器人神奇的表情包，“AI皱眉，意识到事情不简单”：对于“神经网络开始有意识”这个想法，你怎么看？
