人工智能的挑战与前景：从幻觉到通用智能

在最近举行的NVIDIA GTC 2024大会上，Jensen Huang分享了他对人工智能（AI）的两个关键方面的见解：AI幻觉的可解性和实现人工通用智能（AGI）的时间线。这些见解为理解AI发展的复杂性及其对社会的影响提供了新的视角。

解决AI幻觉问题

Jensen Huang讨论了AI幻觉问题，即AI系统生成看似合理但实际上毫无根据的答案。他强调了使用经过充分研究和准确的数据来减少这种情况的重要性。Huang提出了一个名为“检索增强生成”的解决方案，在这个方案中，AI系统在提供答案之前会进行彻底的研究。通过与可靠的信息源核对信息，AI可以避免传播错误的信息。

人工通用智能（AGI）的到来

AGI代表了AI的一个重要进步，使机器能够在人类水平或以上执行广泛的认知任务。Huang强调了围绕AGI发展的挑战，包括决策过程中的不确定性和与人类价值观的一致性。他强调需要明确的定义和基准来准确衡量AGI的进展。

Huang建议使用特定的测试，如法律或逻辑考试，作为AGI发展的潜在基准。他估计，如果对AGI的参数有清晰的认识，那么在五年内实现这些基准是可能的。