Q* 是什么?
虽然 Q* 的提出已经过去大半年了,昨晚偶然看到 X博主 kimmonismus 这篇关于 Q* 的文章,翻译了一下重新回顾一下。Q* 是一种尚未公开的人工智能算法,可能代表了通向人工通用智能(AGI)的重要突破。该算法结合了 Q-learning 和 A* 搜索,旨在提高 AI 的推理能力和自学习能力。通过实现系统 2 思维,Q* 使 AI 能够进行复杂的多步骤推理,从而克服当前大型语言模型(LLMs)中的逻辑错误(即“幻觉”)。尽管关于 Q* 的具体细节尚不明确,但其潜在能力引发了广泛关注和讨论。 Q 的背景*: Q* 尚未正式发布,OpenAI 对其信息保持保密。最初的传闻出现在 2023 年 12 月,报道称 OpenAI 在其研究设施取得了科学突破,首次实现了模型的自我学习能力。 Q* 可能是通向 AGI 的关键,AGI 被定义为在大多数经济上有价值的任务中超越人类的自主系统。 技术细节: Q* 结合了 Q-learning 和 A* 搜索算法,前者使 AI 能够通过试错学习做出决策,后者用于寻找最优路径。 Q* 允许 AI 在没有外部干预的情况下自我学习,例如,通过解决数学问题来展示其推理能力。 系统 2 思维: 该算法强调复杂思维过程,要求 AI 逐步、迭代地解决问题,类似于人类的系统 2 思维(System 2 thinking)。 通过将思维过程分解为更小的步骤,Q* 可以减少错误并提高输出的准确性。 潜在应用: Q* 的成功可能会使 AI 在科学研究等领域具备更强的推理能力。 该算法的开发可能会导致新的 AI 系统,能够执行复杂的推理任务,进一步推动 AGI 的进程。 未来展望:...