谷歌AI掌门人：发展AI不能只靠堆硬件(2)
问：Gemini Pro 1.5能接收更多数据作为输入，并采用了名为“专家混合”的架构，这两者之间是什么关系？
哈萨比斯：Gemini Pro 1.5能处理适中大小的短片。想象你在学习某主题，有一个小时的视频讲座，你需要找到特定事实或内容，这非常有用。我相信这将带来许多令人惊叹的用例。
在Google DeepMind首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）的领导下，我们发明了“专家混合”架构，并不断优化改进。尽管Gemini Pro 1.5还未广泛测试，但性能已与上一代最大模型相当。这表明我们有能力利用这些技术创新创建更大的模型，这正是我们的努力方向。
问：计算能力增强和用于训练AI模型的数据量增加，是否推动了人工智能进步？据说，奥特曼打算筹集高达7万亿美元资金提高AI芯片产量，更强的计算能力会开启超级AI之门吗？
哈萨比斯：确实，这些因素推动了人工智能巨大进步。这也是为何像英伟达这样的公司如此成功，以及OpenAI提高芯片产量加速AI发展的原因。然而，我认为DeepMind与其他组织有所不同，始终将基础研究放在首位。在Google Research、Brain和DeepMind等部门，我们在过去10年的开创性工作中发明了多数机器学习技术。这是我们的核心竞争力，我们拥有大量其他机构可能不具备的资深研究科学家。相较之下，其他公司更注重工程研究以推动科学进步。
问：你认为扩展规模不再是AI发展唯一途径？
哈萨比斯：我坚信，实现通用AI（AGI）需要更多技术创新和规模扩展。虽然规模扩展仍在继续，并且没有看到任何停止的迹象，但我们不能仅依赖它获得新能力，如规划、工具使用或类主体行为，这需技术创新实现。我们还需在计算本身探索。我们希望在小型问题上实验，这只需几天训练。但发现小型规模上有效的方法在扩展时不适用，所以我们需找到平衡点，推断可能适用于更大规模的方法时进行扩展。
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