Большие модели ИИ стали прорывом в области искусственного интеллекта, но, как и у любой технологии, у них есть свои недостатки. Эксперты на недавней конференции по ИИ выделили четыре основных недостатка:
- Чрезмерное потребление ресурсов: большие модели требуют огромных объемов данных и вычислительной мощности.
- Катастрофическое забвение: обучение новой задаче может стереть знания о предыдущих задачах.
- Слабое логическое рассуждение: большие модели не умеют “разделять и властвовать” и плохо справляются со сложными логическими задачами.
- Неспособность к самокоррекции: большие модели не знают, когда они ошибаются, и не могут исправить свои ошибки.
Тем не менее, индустрия возлагает большие надежды на “воплощенный интеллект” – ИИ, который взаимодействует с физическим миром. Эксперты считают, что воплощенный интеллект может восполнить недостатки больших моделей, предоставив им возможность получать информацию и принимать решения в реальном времени.
Таким образом, хотя большие модели ИИ являются мощным инструментом, их недостатки необходимо учитывать при разработке и использовании. Воплощенный интеллект может стать ключом к преодолению этих недостатков и дальнейшему продвижению ИИ.
Графический редактор:Ли Цзинъюнь
Источник: Пэньпай Ньюс