Gary Marcus：生成式AI泡沫将退，神经符号AI才是未来

近期，Gary Marcus, 一名在人类神经科学和人工智能交叉领域颇有建树的学者，发布了一篇文章，对生成式人工智能的未来发展做出了预测。他预计在未来12个月内，围绕生成式人工智能的泡沫将破裂。Marcus指出，生成式人工智能的核心问题在于其输出的可靠性不足，系统容易产生幻觉，生成虚假信息。

Marcus将当前的大语言模型(LLMs)比喻为“乘法表”，意味着它们可以很好地处理已知的信息，但在面对未知或超出训练范围的情况时，往往会给出错误答案。他认为，为了减少这些错误，企业不得不创建更大规模的模型，并填充更多的数据，但这并没有从根本上解决问题，即LLMs缺乏自我验证能力。

鉴于他在认知心理学、神经科学和人工智能交叉领域的深厚背景，Marcus一直倡导神经符号学人工智能作为一种将神经网络技术和符号方法结合起来的研究路径。他认为这是一种更有可能通向自主AI的方法。然而，由于学术权威的打压和资本对创新风险的担忧，神经符号学AI并未成为主流。

尽管如此，Google DeepMind的AlphaProof和AlphaGeometry2系统正在验证神经符号学AI的可行性。这些系统将神经网络的直观能力和符号推理的严谨性结合起来，展现了在数学证明和几何问题解决方面的潜力。Marcus认为，这些进展指向了一条更加可靠的人工智能发展道路。

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