Openai Research Lead Noam Brown认为某些AI“推理”模型可以在几十年前到达

Noam Brown说，某些形式的“推理” AI模型本可以在20年前到达，但研究人员“已知的[正确]方法”和算法。

“有多种原因忽略了这一研究方向，”布朗在周三在圣何塞举行的NVIDIA GTC会议上的一个小组中说。 “我注意到在我的研究过程中，好吧，有些东西缺少。

布朗指的是他在卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的游戏中，包括普里布斯（Pluribus），后者在扑克中击败了精英人类专业人士。布朗帮助创造的AI在当时是独一无二的，因为它通过问题“推理”而不是尝试更蛮力的方法。

他也是弧线之一O1的命中率是一种Openai AI模型，该模型采用了一种称为测试时间推断的技术来“思考”，然后才能响应查询。测试时间推理需要将其他计算应用于运行模型以驱动“推理”形式。通常，推理模型比传统模型更准确，更可靠，尤其是在数学和科学等领域。

在面板期间，鉴于机构普遍缺乏对计算资源的访问，布朗被问及学术界是否可以在AI实验室等规模上进行实验。他承认，近年来，随着模型变得越来越强大，这变得越来越困难，但是学者可以通过探索需要更少计算的领域（例如模型架构设计）来产生影响。

“ [t]这是边境实验室[和学术界]之间合作的机会，”布朗说。 “当然，边境实验室很懒惰好的，在学术出版物上的国王和仔细思考这确实令人信服的论点是，如果将其进一步扩展，那将是非常有效的。如果有论文中有令人信服的论点，您知道，我们将在这些实验室中进行调查。”

布朗的评论是在特朗普政府深入削减科学赠款的时候。 AI专家，包括诺贝尔奖获得者杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton），批评了这些削减，称他们可能威胁国内外的AI研究工作。

布朗将AI基准测试作为学术界可以产生重大影响的领域。他说：“ AI中的基准状态确实很糟糕，这不需要很多计算。”

正如我们之前写的那样，当今流行的AI基准倾向于测试深奥的知识，并给出与大多数人关心的任务的熟练程度相关的分数。那是导致人们对模型的功能和改进的普遍混乱。

下午4:06更新PT：该作品的较早版本暗示布朗在最初的讲话中指的是O1之类的推理模型。实际上，他指的是他在Openai期间之前的游戏AI的工作。我们后悔错误。