苹果的AI研究：即使是最聪明的机器人也难以应对复杂的难题
苹果的AI研究：即使是最聪明的机器人也难以应对复杂的难题
嘿，朋友，你知道现在大家都对人工智能很兴奋吗？苹果公司最近发布了一些有趣的调查结果，给这种热潮泼了一盆冷水。他们一直在研究先进的人工智能模型——那些超级智能的模型，而不是简单的聊天机器人——如何处理复杂的问题，结果相当令人惊讶。
苹果的研究人员使用了一些巧妙的益智游戏测试，例如汉诺塔（你知道，那个有圆盘和柱子的游戏）和过河难题。他们不仅关注人工智能是否得到了正确的答案；他们还在分析人工智能如何尝试解决问题。他们比较了两种类型的人工智能：标准的大型语言模型 (LLM)，例如为许多聊天机器人提供动力的那些模型，以及大型推理模型 (LRM)，它们的设计目的是更擅长逻辑思维。
关键在于：在简单的谜题上，LLM 实际上表现更好。它们更快、更高效。但是随着谜题变得越来越难，LRM 最初占据了领先地位，使用了更长、更复杂的推理步骤。然而，当谜题变得非常复杂时，两种类型的人工智能都完全失败了！无论它们拥有多少计算能力，它们的准确率都下降到了零。
更奇怪的是？随着谜题变得更难，即使LRM还有足够的处理能力，它们也开始采取更短的推理捷径。即使给出了正确的解决方案步骤，它们也难以可靠地遵循这些步骤。事实证明，这些超级智能的人工智能并不擅长泛化它们的知识——它们似乎只在与训练期间看到的类似问题上表现良好。
那么，这一切意味着什么？苹果的研究表明，目前的人工智能，即使是最先进的版本，在其像人类一样推理的能力方面也存在根本性的局限性。它们擅长特定任务，但在需要真正理解和灵活思维的真正复杂、抽象的问题上却难以应对。这提醒我们，距离创造出能够真正像我们一样思考的人工智能还有很长的路要走。
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