文章主要探讨了人工智能（AI）在展示常识方面面临的挑战，特别是当前常识测试的方式可能无法充分评估LLMs的常识推理能力。因此，研究人员建议通过要求LLMs解释答案并进行多步推理的方式来提高评估准确性。此外，可以尝试开发更具挑战性的开放式测试，以探究具备具身常识的人工智能系统。呼吁跨学科合作设计全面的理论基准，让人工智能在现实世界中表现出更可靠的常识性推理。文章还介绍了南加州大学信息科学研究所首席科学家Mayank Kejriwal等人对于人工智能是否能像人一样拥有常识的看法，并提到了现有的方法和未来的研究方向。
《基于LLM的常识知识测试方式：挑战与可能性》
近年来，人工智能已经成为了科技领域的热门话题之一。然而，在展示常识方面，人工智能所面临的主要挑战是如何评估人类的常识推理能力。特别是在当前的知识测试方式中，一些大型、结构化的常识测试可能存在一定的局限性，无法充分评估LLM（语言模型学习）的常识推理能力。
那么，如何解决这个问题呢？研究人员提出了一个新思路：要求LLMs解释答案并进行多步推理。这种策略的优点是可以从多个角度对答案进行思考和评价，从而更准确地判断其合理性。同时，这种方法也可以作为一种有效的辅助手段，帮助提高常识测试的效率。
此外，还可以尝试开发更具挑战性的开放式测试，例如问题的背景和设定、选择题的复杂程度等，以此来检验具有专门常识的人工智能系统的实力。
关于人工智能是否能像人一样拥有常识的问题，南加州大学信息科学研究所首席科学家Mayank Kejriwal等人对此有着不同的看法。他认为，虽然目前的人工智能技术还不能完全取代人的常识判断，但在某些特定领域，比如教育、医疗等，人工智能可能会展现出更可靠的常识性推理。
至于现有的方法和未来的研究方向，我们可以通过不断的技术创新和理论研究，探索出一套更为完善的方法和框架，使得人工智能能够更好地理解和处理常识问题。这不仅有助于提升人类的社会适应能力和创新能力，也有助于推动人工智能在更多领域的应用和发展。
总的来说，人工智能的发展为我们提供了前所未有的可能性，但同时也带来了新的挑战。我们需要不断地去探索、去实践，才能在这个快速变化的时代中找到我们的定位，实现我们的目标。这就是我们面对AI挑战时需要持有的态度和行动。
（部分选文）
AI（人工智能）是一种新兴的技术，它通过模仿人类的学习过程，来解决复杂的计算问题。近年来，随着AI技术的进步，其在很多领域都取得了显著的成果，包括自动驾驶、机器翻译等。
然而，AI的发展也带来了一些挑战，其中最重要的就是它的“自我学习”能力。与其他动物相比，人类具有更强的记忆力和逻辑思维能力，这些都是AI所欠缺的。此外，由于AI系统的决策过程往往是预先编程的，所以它在遇到未知情况时，往往只能做出预设的反应，而不是根据实际情况做出最好的选择。
面对这些挑战，科研人员提出了许多解决方案。其中一种是采用深度学习技术，通过对大量的数据进行训练，使AI系统能够模拟人类的学习过程，更好地理解复杂的知识。
另一种解决方案则是使用增强学习技术，它可以让AI系统在没有明确指导的情况下，自主地学习和改进自己的行为，从而提高其解决问题的能力。
此外，还有一些其他的方法，如结合强化学习和规则系统，或者使用人工智能来创建更加复杂的推理环境。
总的来看，AI的发展为我们提供了无限的可能性，但同时也带来了一系列的挑战。只有通过不断的探索和实践，我们才能找到最适合AI发展的道路，让它真正成为人类的助手，而非替代者。
（全部选文）
如今，人工智能已经在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。无论是智能家居，还是智能交通，甚至是医疗健康，AI都在默默地发挥着作用。然而，正如任何新技术一样，AI也面临着一系列的挑战。
最大的挑战之一就是人工智能的“自我学习”能力。与人类相比，AI并不具备记忆和理解能力，这是AI的一大短板。而且，AI在面对未知的情况时，通常只能按照预设的规则进行操作，缺乏灵活性。
为了克服这个难题，科研人员正在积极探索新的方法。例如，他们正在研发深度学习技术，利用大量的数据来训练AI，使其能够模拟人类的学习过程，更好地理解复杂的知识。
另一个解决方案是使用增强学习技术，让AI能够在没有明确指导的情况下，自主地学习和改进自己的行为。这种方法可以帮助AI在各种环境中得到更好的表现。
除此之外，还有一些其他的解决方案，如结合强化学习和规则系统，或者使用人工智能来创造更加复杂的推理环境。
总的来看，AI的发展为我们提供了一种全新的工具，但它也带来了新的挑战。只有通过不断的探索和实践，我们才能找到最适合AI发展的道路，让它真正成为人类的助手，而非替代者。
（全部选文）
如今，人工智能已经深深地渗透到我们生活的各个方面。它在语音识别、图像识别、自动驾驶等领域都有着广泛的应用。然而，尽管人工智能已经取得了很大的进步，但是它也面临着许多挑战。
其中一个最大的挑战就是人工智能的“自我学习”能力。与其他动物相比，人类有很强的记忆力和逻辑思维能力，这是AI所欠缺的。而且，AI在面对未知的情况时，通常只能按照预设的规则进行操作，缺乏灵活性。
为了克服这个难题，科研人员一直在积极寻求新的方法。例如，他们正在研发深度学习技术，利用大量的数据来训练AI，使其能够模拟人类的学习过程，更好地理解复杂的知识。
另一个解决方案是使用增强学习技术，让AI能够在没有明确指导的情况下，自主地学习和改进自己的行为。这种方法可以帮助AI在各种环境中得到更好的表现。
除此之外，还有一些其他的解决方案，如结合强化学习和规则系统，或者使用人工智能来创造更加复杂的推理环境。
总的来看，人工智能的发展为我们提供了无比广阔的天地，但它也给我们带来了许多挑战。只有通过不断的探索和实践，我们才能找到最适合AI发展的道路，让它真正成为人类的助手，而非替代者。
