这个问题涉及到人工智能和通用人工智能的关系,以及衡量一个AI系统智能程度的标准,还比较复杂。我的看法是:
1. “有多人工就有多智能”这个说法还不完全准确。人工智能的智能表现取决于许多因素,人工程度只是其中一个方面。其他方面还包括算法模型的选择、训练数据的质量和数量、计算资源的投入等。所以,高人工程度不一定直接等同于高智能,还需要其他条件的配合。
2. 当前的GPT-3、ChatGPT等模型虽然在语言理解和生成上的表现很人工,但在其他方面如常识推理、对世界的深入理解等方面还比较欠缺。所以,这些模型的“智能”还不全面和深入。它们更类似于聊天机器人,难以实现真正的通用人工智能。
3. 衡量一个AI系统的智能,不应过于侧重某一个或几个狭隘的指标,如对话表现的人工程度。更重要的是要考虑它在广范围内的学习、理解、推理和解决问题的能力。这需要模型在更加广泛和深入的知识与理解的基础上,才可能实现。
4. 实现真正的通用人工智能仍需要解决许多关键技术瓶颈,比如常识推理、迁移学习、自主学习等,这需要算法和计算资源的重大突破。目前的模型还比较难以做到这些。

所以,总的来说,“有多人工就有多智能”这个说法过于简单化。衡量一个AI系统的智能需要更加广泛和深入的考量。当前的GPT-3等模型虽具有较高的人工表现,但难以算作真正的通用人工智能,还存在许多不足之处。实现通用人工智能仍需突破许多技术难关。
这是我个人的理解,不无不足之处。欢迎提出不同看法和意见,一起讨论和学习。
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