下一代人机智能的关键：非生成式

人机与认知实验室 · 公众号 · · 2025-05-29 05:52

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非生成式模型能够更高效地处理复杂问题，因为它不需要生成大量的数据来模拟现实世界，人类大脑在预测物体运动时，并不是通过生成每一帧画面来实现的，而是通过抽象的表征和推理。非生成式模型具有更好的适应性，能够更好地适应现实世界的复杂性和不确定性，现实世界常常是混乱的、连续的，不像语言那样结构化，非生成式模型可以通过学习数据的特征和规律，更好地理解和应对这种复杂性。

下一代人机智能需要具备对物理世界的深刻理解，而不仅仅是处理符号或文本。非生成式模型可以通过学习物理规律，如重力、物体互动等，来建立世界模型。非生成式模型能够像人类一样进行推理和规划，思考“如果这样做，会发生什么”，并制定策略。例如，人类在规划旅行时，会从高层次目标分解到具体动作，如“打车 → 机场 → 飞机”，而非生成式模型也可以通过类似的方式进行分层行动规划。同时，非生成式模型还需要具备持久记忆能力，能够长期积累和调用经验，这与人类的记忆方式类似，人类可以通过长期积累的经验来指导当前的行为和决策。非生成式模型必须严格遵循设定的目标，不能偏离或“自作主张”，以确保人机智能系统的安全性和可靠性。