AutoGPT 横空出世，会成为 AI 领域中的下一大趋势吗？

AutoGPT 是一种基于 GPT 模型的自动化模型架构搜索技术，旨在通过搜索最优模型架构，从而达到更好的性能和效率。虽然 AutoGPT 是一项非常有前途的技术，但目前草率认为其会成为 AI 领域的下一大趋势，笔者个人觉得有些盲目乐观了。

自动化模型架构搜索技术是一种利用机器学习方法自动寻找最优模型架构的技术。在传统的机器学习中，数据科学家需要手动设计和选择模型的结构，然后使用数据来训练该模型。这通常需要大量的经验和尝试，因为不同的任务和数据集需要不同的模型架构。

自动化模型架构搜索技术的目标是自动化这个过程。它通过搜索算法和评估函数，在一定的时间和计算资源限制下，自动寻找最优的模型架构。这种技术可以帮助数据科学家快速地找到最好的模型，同时节省大量的时间和资源。

近年来，随着深度学习的发展和计算资源的增加，自动化模型架构搜索技术逐渐成为了热门的研究方向。目前，已经有许多自动化模型架构搜索技术被提出，包括基于遗传算法、强化学习、梯度下降等的方法。这些技术已经被应用到许多领域，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。

自动化模型架构搜索技术的出现是非常令人兴奋的，因为它们可以帮助我们更快速地发现更好的模型结构。 AutoGPT 作为其中一种技术，已经在多个自然语言处理任务上取得了令人印象深刻的结果，包括语言建模、文本生成、问答系统等。

然而，尽管 AutoGPT 可能在某些领域表现出色，但它并不是适用于所有情况的通用解决方案。它可能需要大量的计算资源和时间来搜索 最 佳模型结构，因此可能只适用于一些特定的任务和场景。此外，自动化搜索技术也有一定的局限性，因为它们搜索的是已知的模型架构空间，可能会错过一些更优秀的、尚未被发现的架构。

图里是比特币与 AutoGPT 这两个项目的 GitHub Star 数增长对比。

其中蓝线为比特币，红线为 AutoGPT。

从 0 到 60000，比特币用了 10 年，而 AutoGPT 则用了不到一个月。

虽然 GitHub Star 数不足以说明一切，但是从此图中便能看出近期大众对它的关注程度。

其实，早在 AutoGPT 发布没多久，我便对它进行了跟进报道，当时才仅有寥寥数千 Star。截止今日，Star 数早已突破 7 万，并且正朝着 10 万 Star 里程碑稳步迈进。

AutoGPT 为什么这么火，它到底能做什么？

此前，AutoGPT 作者曾在项目 README 中提到过这么一句话：Auto-GPT 突破了 AI 的可能性界限。

它除了能联网之外，还能根据开发者给它下达的任务，自行编写爬虫，检索互联网上的公开信息，用于实现任务，优化代码、自动改 Bug 等。

这也就意味着，这是一个真正懂得通过自主学习，利用编程来强化自己能力的智能代码工具，也是自 GPT-4 出现以来，技术圈中又一款重磅级产品。

你可以给他设定一个初始任务，并确定 5 个任务目标。

然后，它便会开始自动上网搜索数据，自动编写爬虫，抓取数据，一步步推进，最终实现任务。

虽然 Auto-GPT 只是一个实验性的开源应用，但已经能很好的向外界展示 GPT-4 语言模型的强大功能。 自推出后，不少人便开始探索它的能力极限，尝试接入不同行业应用场景。

英国数学家欧文・古德曾在 1965 年提出的 “智能爆炸” 理论：

如果让我们给 “超级智能机器” 下一个定义。那就是：一台能超越任何人（无论这个人多么聪明）的所有智力活动的机器。

由于设计机器也属于这些智力活动中的一种，因此，一台超级智能机器就能设计出更好的机器。

那么，毫无疑问，整个人类文明将会跨入 “智能爆炸” 时代，到那时，人类的智能会被远远甩在后面。

于是，第一台超级智能机器就会成为人类的最后一个发明。只要它足够听话，并告诉人类如何控制它就行。

在我看来，Auto-GPT 正在往这个方向进行尝试，尽管他们或许不知道，这些尝试将在未来给人类社会带来哪些影响。