英媒称，在研制达到人类水平的智能计算机的竞赛中，规模看来确实很重要。

据英国《金融时报》网站8月3日报道，人工智能（ai）非营利组织开放人工智能研究中心（openai）董事长兼首席技术官格雷格·布罗克曼说：“我们认为，无论是谁拥有最大的电脑，都将获得最大的利益。”

四年前由亿万富豪埃隆·马斯克、贝宝公司联合创始人彼得·蒂尔和领英网联合创始人里德·霍夫曼等科技行业杰出人士组建的这个旧金山ai研究组织，刚刚向ai业界的其他人提出一项挑战。

上月末，它从微软筹集了10亿美元，用于加速追求ai的“圣杯”：一台能够实现所谓的通用ai的计算机。这种计算机拥有可与其研制者相匹敌的认知水平，被视为具有超人智能的计算机问世之前的最后一步。

据布罗克曼先生说，这笔钱——对一个研究机构而言是一笔巨额资金——将“在五年内甚至可能还会更快地”被花掉，目的是研制一个可以运行“人脑大小的（ai）模型”的系统。

openai所下的巨大赌注表明，经过一段时间的快速发展后，ai行业走到了一个岔路口。深度学习系统利用模拟人类大脑的人工神经网络，已取得诸多突破，使ai重新回到了科技领域的中心。openai认为，凭借足够的计算能力，这些网络很有可能会进一步发展，直至达到人类智能水平。

但是，许多ai研究人员认为，深度学习仅凭本身的力量，除了变成一种复杂的模式识别形式——非常适合于面部识别或语言翻译——之外，永远也不会成为什么更重要得多的东西，远非真正的智能。

一些最雄心勃勃的研究机构——包括由谷歌母公司“字母表”公司旗下的英国ai研究公司“深层思维”公司——认为，需要教会计算机新的推理和符号逻辑来补充神经网络，而不仅仅是研制更大规模的计算机。

艾伦人工智能研究所所长艾伦·埃齐奥尼说：“为了ai达到新水平，我们需要取得一些突破。我不确定是否只在它上面投入更多钱就行。”

报道称，然而，即使只是存在这种可能性，即openai可能走在正确的道路上，也足以吸引全球市值最高的公司注入大量现金，开启一场为ai构建更先进得多的硬件系统的竞赛。

openai预计，随着计算机硬件功能越来越强大，深度学习系统中的学习算法将不断进化，发展出今天的编码人员可能永远望尘莫及的能力。

报道指出，这是一个有争议的立场。加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素等批评者认为，简单地投入更多资金，利用不完美的算法开发计算能力意味着“你仅仅是更快地获得错误答案”。布罗克曼的回答是：“随着计算能力的提高，你能够获得质量不同的结果。”

报道称，科技行业发展一直遵循的摩尔定律所描述的是，计算能力大约每两年翻一番。但openai估计，自从七年前科技行业意识到机器学习的潜力以来，用于训练最大规模ai模型的处理能力一直以五倍于摩尔定律的速度增长。

这使得如今最先进的系统能力达到2012年所使用系统的30万倍。

布罗克曼说，openai指望这一指数级增长趋势在未来五年内继续发展——他承认，这种结果听起来“完全无法想象”。

报道称，今天最先进的神经网络大致与蜜蜂大脑相当。但是，再过五年按照指数级增长发展下去，openai认为，它就有希望赶上人脑的水平。

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