硅谷芯片专家、前斯坦福大学教授约翰·亨尼斯认为，ChatGPT和其他人工智能系统正在推动我们更快地实现人工通用智能的长期技术梦想，以及被称为“奇点”的彻底变革。

 

“人工智能革命正在向我们袭来。这太令人震惊了，”轩尼诗周一在TechSurge大会上说。“它唤醒了每个人的意识，也许奇点……计算机比人类更有能力的转折点比我们想象的更近。”

 

轩尼诗与同事戴夫·帕特森(Dave Patterson)共同开发了计算架构，使节能智能手机芯片成为可能，现在几乎是所有主要处理器的基础，从而获得了计算领域的最高奖项图灵奖(Turing Award)。他还是谷歌母公司Alphabet的董事长。

 

人工智能确实正在改变计算，它依靠受人脑启发的神经网络处理方法来解决发现模式的新问题，最近还用于生成新的文本和图像。人工智能在计算行业蔓延多年，使语音识别成为主流，让我们可以用面部解锁手机。但随着2022年OpenAI的ChatGPT的首次亮相，人们对人工智能的期望飙升。ChatGPT可以回答各种各样的问题，提供建议，通过医疗检查，进行对话，编写程序和诗歌。

 

微软正在使用GPT技术为新版必应搜索引擎提供动力，并计划在Word、天辰游戏平台PowerPoint和Excel等其他工具中更广泛地使用该技术。人工智能先驱谷歌在今年2月推出了一款名为Bard的竞争人工智能工具。

 

目前尚不清楚的是，目前训练用于相对狭窄任务的人工智能能在多大程度上与人脑的多功能性相匹配。轩尼诗对此持乐观态度。

 

“我们中的一些人认为，我们拥有通用人工智能还需要四五十年的时间。我认为每个人的视野大概都已经前进了10年或20年，”Hennessy在Celesta capital在加州山景城计算机历史博物馆举办的会议上说。“这些模型一直在变大，每次我们在模型的大小上做一个跳跃，我们似乎能够完成新的任务。我们还不知道这一趋势会在哪里趋于稳定。”

 

人工智能的根本突破在于从训练数据中学习，这是一种帮助计算机应对现实世界复杂性的方法，而传统的“如果是这样，那么就是那样”软件只能捕捉这些复杂性。“从本质上讲，我们所做的是用数据编程，而不是用人们必须写的大量代码来编程，”他说。

 

生成式人工智能的一个问题是，特别是像ChatGPT这样从大量训练数据中合成新材料的工具，有可能误导我们。如今，人工智能和人们很难用它们来区分现实和“幻觉”，“幻觉”是听起来似乎合理的数字幻想。