德扑AI之父Noam Brown语出惊人：让AI模型思考20秒，提升10万倍性能

瀚鹏AI

2024-10-25

今日凌晨，据知名科技媒体Venturebeat报道，OpenAI的高级研究科学家、被誉为“德扑AI之父”的Noam Brown，在旧金山TED AI大会上提出了一个震惊的理论：给予AI模型20秒思考时间，可以带来相当于将模型规模及训练时间均扩大10万倍的性能飞跃。

起初，Brown对这一惊人发现感到难以置信，因此撰写了多篇学术论文进行验证。据研究结果显示，“系统二思维”（ System 2 thinking）是大幅提升AI模型性能的关键因素。值得一提的是，OpenAI最新推出的o1模型已采纳了这一技术理念，并取得了显著的性能提升。

在演讲中，Brown指出，过去五年AI技术的飞速发展主要得益于“规模”的扩大。然而，当前的前沿AI模型依然基于2017年提出的Transformer架构，主要差异仅在于数据量和计算能力的提升。

他认为，现在AI领域正面临训练与推理范式的转变时刻。AI模型需要超越传统的数据预处理阶段，进入“系统二思维”模式，即采用一种更慢、更谨慎的、类似人类的推理方式来应对极为复杂的挑战。

系统二思维介绍

“系统二思维”属于心理学范畴，它指代人类在面对复杂问题时所采用的深入且细致的思考模式。这个概念最初源自心理学家Daniel Kahneman的著作《思考，快与慢》，他在这本书中阐述了人类大脑的两种不同思考模式。

在Kahneman的理论框架下，系统一思维被描述为快速、直觉且自动化的思考方式。它主要应对日常、熟悉的任务，例如识别已知的面孔或理解浅显的句子。这种思考方式无需我们刻意为之，而是依赖于直觉和经验。然而，它也可能引发错误，因为它不涉及深度的逻辑推理过程。

相比之下，系统二思维则是缓慢、逻辑且需要付出努力的思考方式。它涉及深思熟虑、精确计算和逻辑推理。当我们遭遇复杂、新颖或需要深入分析的问题时，便会启用系统二思维。这种思考方式要求我们集中精神，并消耗更多的认知资源，但它能够帮助我们做出更为准确和周全的决策。

系统二思维：驱动AI性能实现革命性飞跃

Brown创造性地将“系统二思维”这一概念引入AI领域，提出了一个颠覆性的观点：无需大幅增加数据或计算资源，仅通过模拟人类的系统二思维，AI模型的性能可以得到显著提升。以他研发的德扑AI Libratus为例，仅让AI在每手牌中思考20秒，就能获得与将模型扩大100,000倍相同的性能提升。这种方法的核心在于让AI模型在做出决策前进行更深入的分析和推理，而不是仅仅依赖于大规模数据和计算。

同样，OpenAI最新推出的o1模型也采纳了系统二思维，具备了深度推理的能力，能够模仿人类逐步解决问题的过程。通过自我对弈等强化学习训练方式提升推理能力。在国际数学奥林匹克竞赛的模拟测试中，o1模型凭借系统二思维，在解决复杂数学公式方面展现出了83%的高准确率，远超GPT-4o的13%。这对于金融、医疗、科研、编程等对数据精确性要求极高的行业而言，具有重大意义。

总之，系统二思维在增强大型AI模型能力方面展现出诸多优势，使模型能够更好地适应新的、未知的任务与环境。在面对错误、不确定性和异常状况时，系统二思维能够提升模型的鲁棒性，因为它鼓励模型采取更为审慎和保守的策略。在人机交互领域，模拟系统二思维的大模型能够更准确地理解和预测用户需求与意图，从而优化交互体验。