OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划被揭露
OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划被揭露
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作者：AIGC 研修社
内容来源于推特用户的搜集和推测，是各种报道和推文的拼凑猜测，大家可以当娱乐看，自行辨别文中推测的可能性。
今天凌晨一篇名为《揭示 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能（AGI）的计划》的 google 文档开始在网络上传播，这篇文档一共 54 页，是来自推特 Jackson （@vancouver1717），他搜集了目前网络上所有的公开资料来推论 AGI 已经实现，真是太刺激了，可以结合前几天马斯克告 OpenAI违约，要求其公布进行中的 AGI 计划这个新闻，还有去年 Ilya 公开反对全体的董事会成员，开掉了 CEO 奥特曼，大家一直想知道 Ilya 究竟看到了什么？openai 的 AGI 真的已经实现了么？我们可以一起来看看这篇揭露文档。
以下是这篇文档的中文翻译。文末附上英文版PDF。
在这份文件中，我将揭示我收集到的有关 OpenAI（推迟）计划在 2027 年前创建人类水平的通用人工智能（AGI）的信息。并非所有信息都能轻易验证，但希望有足够的证据来说服你。
摘要：OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型。第一阶段被称为 Arrakis，也叫做 Q*。该模型于 2023 年 12 月完成训练，但由于高昂的推理成本，发布被取消了。这是原计划在 2025 年发布的 GPT-5。Gobi（GPT-4.5）已被重新命名为 GPT-5，因为原来的 GPT-5 已被取消。
Q*的下一阶段，最初被称为 GPT-6，但后来重新命名为 GPT-7（原计划在 2026 年发布），由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。
计划在 2027 年发布的 Q* 2025（GPT-8）将实现完全的 AGI... ... Q* 2023 = 48 智商 Q* 2024 = 96 智商（推迟） Q* 2025 = 145 智商（推迟） 埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因，因为不会再造成进一步的伤害。
我已经看过很多关于人工通用智能（AGI）的定义，但我将简单地将 AGI 定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。
2020 年是我第一次对一个 AI 系统感到震惊——那就是 GPT-3。GPT-3.5 是 GPT-3 的升级版本，也是 ChatGPT 背后的模型。当 ChatGPT 发布时，我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在 2020 年广泛使用 GPT-3，并对它的推理能力感到震惊。
GPT-3 及其半步后继者 GPT-3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT-4 之前，它驱动了现在著名的 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则不是这样。需要注意的是，像 GPT-2 这样的早期语言模型（基本上自 Eliza 以来的所有聊天机器人）实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么 GPT-3 会有如此巨大的飞跃呢？
参数数量
“深度学习”是一个基本上可以追溯到 20 世纪 50 年代人工智能研究初期的概念。第一个神经网络是在 50 年代创建的，而现代神经网络只是“更深”，意味着它们包含更多的层——它们要大得多，并且在更多的数据上进行训练。今天 AI 中使用的大多数主要技术都根植于 20 世纪 50 年代的基础研究，结合了一些较小的工程解决方案，如“反向传播”和“变换器模型”。总体而言，AI 研究在过去 70 年里并没有根本性的变化。因此，AI 能力最近爆炸式增长的真正原因只有两个：规模和数据。
越来越多的领域内人士开始相信，我们几十年前就已经解决了 AGI 的技术细节，只是直到 21 世纪才有足够的计算能力和数据来构建它。显然，21 世纪的计算机比 20 世纪 50 年代的计算机强大得多。当然，互联网是所有数据的来源。
那么，什么是参数呢？你可能已经知道，但为了给出一个简短且易于理解的总结，它类似于生物大脑中的突触，即神经元之间的连接。生物大脑中的每个神经元大约有 1000 个与其他神经元的连接。显然，数字神经网络在概念上类似于生物大脑。
人类大脑中大约有多少个突触（或“参数”）？
关于大脑突触数量最常被引用的数字大约是 100 万亿，这意味着每个神经元（人类大脑中大约有 1000 亿个）大约有 1000 个连接。
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