本文作者是蒙特利爾大學(xué)(Université de Montreal)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，也是魁北克人工智能研究所(Mila)創(chuàng)始人
缺乏內(nèi)部思維能力（換句話說就是不能思考）長(zhǎng)期被認(rèn)為是人工智能(AI)的主要弱點(diǎn)之一。ChatGPT的創(chuàng)建者OpenAI近年在這方面取得的進(jìn)展規(guī)模是科學(xué)界內(nèi)部的一個(gè)辯論焦點(diǎn)。但它讓我和我的許多專家同僚相信，我們有可能即將縮小與人類水平推理之間的差距。
研究人員長(zhǎng)期主張，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AI的領(lǐng)先方法）更符合“系統(tǒng)1”認(rèn)知。這對(duì)應(yīng)于針對(duì)問題給出直接或直觀答案（例如在自動(dòng)識(shí)別人臉時(shí)）。另一方面，人類智能也依賴于“系統(tǒng)2”認(rèn)知。它涉及到內(nèi)部思維，并啟用強(qiáng)大的推理形式（例如在解決數(shù)學(xué)難題或詳細(xì)規(guī)劃某事時(shí)）。它使我們能夠以連貫而新穎的方式組合知識(shí)點(diǎn)。
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