2016年，OpenAI 四巨头Ilya Sutskever, Greg Brockman, Sam Altman, Elon Musk踌躇满志，定下了四个宏伟目标，誓要推动 AI 发展，改变世界。八年后的今天，回头再看，当初的目标都实现了吗？
OpenAI 2016 年的四大目标：
1. 衡量 AI 的进展： 开发一个“动态指标”，衡量 Agent 在各种环境中达成目标的能力
2. 打造家用机器人： 让实体机器人能够完成基本的家务劳动
3. 开发具备实用自然语言理解能力的 Agent： 能够理解复杂语言指令，并能就任务的歧义之处提出澄清问题
4. 用单个 Agent 解决各种游戏： 训练一个能够解决任何游戏的 Agent。
目标三的超预期表现：ChatGPT 惊艳世界！
对于 OpenAI 在自然语言理解方面的进展，就连 Sam Altman 本人都忍不住赞叹：
“目标 3 的表现令人难以置信，即使它花了一段时间。”
的确，ChatGPT 的横空出世，彻底改变了人们对 AI 的认知，也让 OpenAI 成为了 AI 领域的领头羊！
OpenAI 的成功，并非偶然！
回顾 OpenAI 2016 年的目标，我们可以看到，他们当初的雄心壮志，正在一步步变成现实！ 虽然有些目标的实现还需要时间，但 OpenAI 已经证明了他们改变世界的决心和能力！
以下是原文：
OpenAI 技术目标
作者： Ilya Sutskever, Greg Brockman, Sam Altman, Elon Musk
2016 年 6 月 20 日
OpenAI 的使命是构建安全的 AI，并确保 AI 的益处尽可能广泛而均衡地分布。
我们正在努力将 AI 构建为一个更大的社区的一部分，我们希望在此过程中分享我们的计划和能力。我们还在努力巩固我们组织的治理结构，并将在今年晚些时候分享我们在这方面的想法。
我们的指标
为智能定义一个指标很棘手，但我们需要一个指标来衡量我们的进展并集中我们的研究。因此，我们正在构建一个动态指标，该指标衡量 agent 在各种环境中实现其用户预期目标的能力。
目标 1：衡量我们的进展
该指标将由各种 OpenAI Gym 环境组成，这些环境具有统一的动作和观察空间（因此单个 agent 可以在所有环境中运行），包括游戏、机器人和基于语言的任务。我们的实施将随着时间的推移而发展，我们将一路向社区更新。
我们的研究
我们很大一部分研究带宽用于基础研究。我们将始终开发和测试新想法，尤其是那些不完全符合我们当前世界观的想法。这很重要——我们目前的想法不足以实现我们的长期目标。
我们还围绕特定项目组建了团队。目的不仅仅是解决这些问题，而是在此过程中开发通用的学习算法。这些算法反过来将帮助我们构建根据我们的指标更有能力的 agent。这些项目是：
目标 2：构建家用机器人
我们正在努力使实体机器人（现成的；不是 OpenAI 制造的）能够执行基本的家务劳动。现有的技术可以完成特定的任务，但我们相信学习算法最终可以变得足够可靠，从而创建通用机器人。更一般地说，机器人技术是 AI 中许多挑战的良好试验台。
目标 3：构建具有有用自然语言理解能力的 Agent
我们计划构建一个 agent，它可以执行由语言指定的复杂任务，并在任务不明确时要求澄清任务。如今，用于监督语言任务（如问答、句法分析和机器翻译）的算法很有前景，但没有用于更高级的语言目标的算法，例如进行对话、完全理解文档和遵循自然语言中的复杂指令。我们希望开发新的学习算法和范式来解决这些问题。
目标 4：使用单个 agent 解决各种游戏
我们的目标是训练一个足以解决我们初始指标中任何游戏的 agent。游戏是非常多样化的虚拟迷你世界，学习快速而有效地玩游戏将需要在生成模型和强化学习方面取得重大进展。（我们受到 DeepMind 开创性工作的启发，他们在过去几年中在该领域取得了令人瞩目的成果。）
我们的项目和基础研究都有共同的核心，因此任何一个项目的进展都可能使其他项目受益。每个项目都体现了目标解决的不同方面，并因其显着提高我们指标的潜力而被选中。
我们才刚刚开始这些项目，随着我们获得更多数据，细节可能会发生变化。我们还希望随着时间的推移添加新项目。
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