[论文解读] From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape

Timothy R. McIntosh, Teo Sušnjak+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 60

一句话总结

本综述分析 Mixture of Experts、多模态性与设想中的通用人工智能如何重塑生成式人工智能的研究格局，聚焦 Gemini 与推测中的 Q* 项目及其对研究分类、伦理与学术传播的影响。

ABSTRACT

This comprehensive survey explored the evolving landscape of generative Artificial Intelligence (AI), with a specific focus on the transformative impacts of Mixture of Experts (MoE), multimodal learning, and the speculated advancements towards Artificial General Intelligence (AGI). It critically examined the current state and future trajectory of generative Artificial Intelligence (AI), exploring how innovations like Google's Gemini and the anticipated OpenAI Q* project are reshaping research priorities and applications across various domains, including an impact analysis on the generative AI research taxonomy. It assessed the computational challenges, scalability, and real-world implications of these technologies while highlighting their potential in driving significant progress in fields like healthcare, finance, and education. It also addressed the emerging academic challenges posed by the proliferation of both AI-themed and AI-generated preprints, examining their impact on the peer-review process and scholarly communication. The study highlighted the importance of incorporating ethical and human-centric methods in AI development, ensuring alignment with societal norms and welfare, and outlined a strategy for future AI research that focuses on a balanced and conscientious use of MoE, multimodality, and AGI in generative AI.

研究动机与目标

• 考察 Mixture of Experts (MoE)、多模态性与 Artificial General Intelligence (AGI) 如何重塑生成式AI。
• 评估 Google Gemini 与推测中的 OpenAI Q* 对研究优先级与分类的影响。
• 分析快速发展生成式AI所带来的伦理、社会与技术挑战。
• 探讨 AI 部署的治理、数据隐私与以人为本的方法。
• 突出与 AI 主题及 AI 生成的预印本相关的学术挑战。

提出的方法

• 在 IEEE Xplore、Scopus、ACM DL、ScienceDirect、Web of Science 与 ProQuest Central 进行结构化文献综述。
• 时间范围自 2017 年（Transformer 发布）至 2023 年（手稿撰写）。
• 对生成式AI的当前与新兴趋势进行分类法开发与综合。
• 对 MoE、多模态性与 AGI 作为 AI 研究格局驱动力的批判性评估。
• 讨论与生成式AI进展相关的伦理、社会与治理考量。

实验结果

研究问题

• RQ1 MoE、多模态 AI 与 AGI 如何重塑生成式 AI 的研究格局？
• RQ2 Gemini 与推测的 Q* 项目对研究分类和优先级有哪些影响？
• RQ3 快速生成式 AI 发展伴随的伦理、社会与技术挑战有哪些？
• RQ4 预印本如何影响 AI 研究中的同行评阅与学术传播？

主要发现

• MoE 使可扩展、专业化建模成为可能，但面临动态路由、专家失衡与对齐挑战。
• Gemini 在数据类型更广、跨模态理解方面推进了多模态性，但将现实世界推理整合还需要进一步评估。
• 推测中的 Q* 设想将大语言模型与 Q-learning 与 A* 集成，以超越当前的多模态系统，结合学习、创造力和有结构的问题求解。
• AI 预印本的激增引发关于验证、学术传播指南以及潜在传播未经证实结果的担忧。
• 在快速 AI 进展及更广泛社会影响之际，伦理对齐与以人为本的治理仍然至关重要。