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1979年至1991年期间担任卡耐基梅隆大学机器人研究所创始主任，1991年至1999年期间担任卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长，1994 年时因在“大规模人工智能系统”研究中的贡献获得图灵奖，培养了众多人工智能领域知名学者，他的研究涵盖了人工智能领域的广泛主题，包括语音理解、图像理解、机器人、多传感器融合和智能代理等……
对于Raj Reddy这位人工智能领域的先驱人物，简单的一段话无法概括他50余年的研究生涯。11月13日，Raj Reddy来到之江实验室，与实验室科研人员展开对话，分享他对于人工智能的深刻洞见，与研究AI的年轻人共同描绘未来的智能社会图景。
“当大语言模型被越来越多的使用，我们要如何让它变得更加准确可靠，更好地利用它？”对话从当下火热的ChatGPT开始。
“提出正确的问题、设计有效的提示，将成为一项需要不断练习的技能。”Raj Reddy指出，如何向ChatGPT提问非常关键。“预训练模型会出错，程序会出错，人们要学会判断什么是正确的，什么是错误的。好学生不是乖乖听话，而是会问why、who、where、when、how，要敢于提问，勇于挑战，具有质疑的精神。”
“未来GPT可能具有超强的推理能力吗，比如能从苹果掉落的视频推断出万有引力的规则吗？”
关于大语言模型的推理能力，Raj Reddy指出，世界上大概90%的任务其实是不需要推理的。想象一下人做决策的过程，很多时候都是根据经验做出一个决定，而经验早已储存在大脑之中，很多人在做决策时并没有去想更底层的诸如为什么之类的问题。就大语言模型来说，它用于模型训练的文本语料来自于整个互联网，其中很多文本已经涵盖了推理过程的描述，因此大语言模型能够处理很多看似属于推理的任务。
“大语言模型虽然见过互联网级别的语料，但那些数据是对已经过去的历史的描述，而今天发生的事情并没有包含在其中。我觉得如果要发现新的规律，在当前的进展之下，再‘往前迈出一步’，仍然需要理论推理的力量。”应用数学与机器智能研究中心研究员刘斌将现场对话继续推向深入。
对于大语言模型等技术，Raj Reddy更加关注的是它们如何为社会整体服务。他在对话中描绘了未来大语言模型应有的交互形式，尤其是对于半文盲群体。例如，未来的书籍都会有一个数字化的版本，可以把书下载到智能手机上，选择语言进行自由地阅读；看电影、听讲座不需要翻译，把智能手机放在电视附近就可以实时用母语获取信息；通过智能手机实现多轮对话翻译……通过技术的力量让不同语言、不同背景的人实现自由畅通的交流，让AI为全世界人类带来积极影响。
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