AI 人工智慧的發展日新月異，科技大廠莫不致力於突破弱 AI 的侷限，並加快邁入強 AI 階段的進程。這個競爭激烈的強 AI 競賽，似乎已被 DeepMind 拔得頭籌。因為該公司日前已搶先推出能與人類智慧一較高下的通用 AI（Generalist AI）代理程式 Gato，它不再像過去弱 AI 只擅長某領域單一任務，而是人類能做的各種任務，它都能輕鬆辦到。
最讓人目光為之一亮的是，Gato 能執行超過 600 種不同任務，包括玩電子遊戲、為影片配字幕，乃至驅動機器手臂都難不倒它，堪稱是多模態（Multi-modal）、多工（Multi-task）及多化身（Multi-embodiment）的通用決策代理程式。
在對 Gato 的訓練上，除了各種自然語言及圖形資料集外，也會透過包括模擬環境與真實世界環境中代理程式所學習到的大量資料集。基本上，Gato 會像其他 AI 系統一樣透過實例進行學習，以 Token 代碼的形式進行來自真世界和模擬環境的數十億單字、圖像、按下按鈕動作，以及機器人關節扭矩反應等學習。這些 Token 代碼會以 Gato 理解的方式來表示數據，以便讓系統執行不同任務。
Gato 架構上與當前採用的 AI 系統沒什麼不同，就某種意義來說，它算是一種和 OpenAI GPT-3 很類似的 Transformer 機器學習模型。如今在複雜的推理任務（例如歸納文字摘要、製作音樂、分類照片中的物件、分析蛋白質序列）中，Transformer 一直是首選的主流架構。
再就參數數量來說，比起 GPT-3 擁有過 1,700 億個參數，Gato 就精簡得多，少了好幾個數量級而只有 12 億個。不過，為了從結果中移除像是偏見、種族歧視及粗話等弱點及瑕疵，Gato 和 GPT-3 一樣需要藉助強大過濾器來處理。
值得一提的是，DeepMind 強調，一旦 Gato 代理程式獲得大規模擴充，便能展現極其顯著的效能改善，進而更趨近 AGI 通用人工智慧（Artificial General Intelligence）的水準。然而 AGI 早已被當成未來威脅，因為AGI 的實現有可能代表奇點（Singularity）的到來，屆時人類有可能走向毀滅。
（首圖來源：DeepMind）
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