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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)行(xing)業(ye)站(zhan)上(shang)時(shi)代(dai)風(feng)口(kou)，新(xin)壹(yi)代青(qing)年(nian)科(ke)研(yan)人才(cai)已(yi)在(zai)上海(hai)起(qi)步(bu)

2023年世(shi)界(jie)人工智能大(da)會(hui)昨(zuo)日(ri)（7月(yue)6日）在滬(hu)開(kai)幕(mu)。這(zhe)是(shi)世界人工智能大会連(lian)續(xu)舉(ju)辦(ban)的(de)第(di)六(liu)屆(jie)，與(yu)過(guo)去(qu)不(bu)一樣(yang)的是，今(jin)年人工智能已經(jing)迎(ying)來(lai)行业拐(guai)點(dian)，本(ben)届大会也(ye)備(bei)受(shou)各(ge)方(fang)關(guan)註(zhu)。开幕式(shi)上，馬(ma)斯(si)克(ke)、湯(tang)曉(xiao)鷗(ou)、胡(hu)厚(hou)崑(崑)等(deng)AI界大咖(ka)雲(yun)集(ji)，學(xue)界和(he)业界展(zhan)开了(le)一場(chang)針(zhen)對(dui)人工智能產(chan)业發(fa)展的熱(re)烈(lie)討(tao)論(lun)。

談(tan)技(ji)術(shu)

谈到(dao)ChatGPT，不得(de)不提(ti)到微(wei)軟(ruan)。开幕式上，微软全(quan)球(qiu)資(zi)深(shen)副(fu)總(zong)裁(cai)、微软大中(zhong)華(hua)區(qu)董(dong)事(shi)長(chang)兼(jian)CEO侯(hou)陽(yang)的一番(fan)发言(yan)，講(jiang)出(chu)了當(dang)下(xia)人們(men)对AI的看(kan)法(fa)。“隨(sui)著(zhe)生(sheng)成(cheng)式人工智能不斷(duan)展現(xian)出巨(ju)大潛(qian)力(li)，今後(hou)每(mei)一家(jia)公(gong)司(si)的每一個(ge)應(ying)用(yong)程(cheng)序(xu)都(dou)將(jiang)由(you)人工智能来驅(qu)動(dong)，每一家公司都需(xu)要(yao)具(ju)备駕(jia)馭(yu)數(shu)字(zi)技术的能力。”

华為(wei)輪(lun)值(zhi)董事长胡厚崑演(yan)讲时也表(biao)示(shi)：“ChatGPT的出现，把(ba)人工智能推(tui)到了一个新的风口。可(ke)以(yi)說(shuo)，人工智能，尤(you)其(qi)是通(tong)用人工智能，已经成为当前(qian)社(she)会最(zui)热門(men)的一个話(hua)題(ti)，沒(mei)有(you)之(zhi)一。”

通用人工智能，英(ying)文(wen)縮(suo)寫(xie)为AGI，是今年WAIC的重(zhong)点議(yi)题，指(zhi)代一種(zhong)像(xiang)人類(lei)一样思(si)考(kao)、学習(xi)和執(zhi)行多(duo)种任(ren)務(wu)的人工智能系(xi)統(tong)，通常(chang)用来区別(bie)於(yu)“專(zhuan)有領(ling)域(yu)人工智能”，可以被(bei)理(li)解(jie)为人工智能发展的終(zhong)極(ji)目(mu)標(biao)之一。

ChatGPT“出圈(quan)”之后，很(hen)多人認(ren)为大規(gui)模(mo)自(zi)然(ran)語(yu)言模型(xing)将是通往(wang)AGI的一條(tiao)路(lu)徑(jing)，大模型也随之爆(bao)火(huo)。每年都要轉(zhuan)一圈展館(guan)的胡厚崑也说道(dao)，今年展会一方面(mian)是圍(wei)繞(rao)大模型的研究(jiu)，另(ling)一方面是大模型在不同(tong)领域的应用。

然而(er)，对于大模型是否(fou)真(zhen)正(zheng)能夠(gou)通向(xiang)AGI，AI界內(nei)部(bu)也有着不一样的聲(sheng)音(yin)。2018年圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得主(zhu)、Meta AI基(ji)礎(chu)人工智能研究院(yuan)團(tuan)隊(dui)首(shou)席(xi)人工智能科学家楊(yang)立(li)昆(kun)就(jiu)认为类ChatGPT产品(pin)並(bing)不能真正理解现實(shi)世界，也無(wu)法達(da)到人类智能水(shui)平(ping)。

杨立昆现场解釋(shi)，大模型只(zhi)基于文本訓(xun)練(lian)，并没有用視(shi)頻(pin)训练，因(yin)此(ci)它(ta)们不理解物(wu)理世界，没办法规劃(hua)、推理，就没办法实现目标。“大模型或(huo)許(xu)可以通过律(lv)師(shi)资格(ge)考試(shi)的，这些(xie)考试考的是信(xin)息(xi)檢(jian)索(suo)的能力，但(dan)是他(ta)们没有足(zu)够智能的系统。”杨立昆认为，AI需要一个世界模型（World Model）。世界模型就像人类理解世界的方式一样，通过物理直(zhi)覺(jiao)等方式了解世界的一切(qie)，这对于未(wei)来10年的人工智能研究是个巨大挑(tiao)戰(zhan)。

谈監(jian)管(guan)

如(ru)果(guo)说人们对于AI时代的到来還(hai)持(chi)有肯(ken)定(ding)態(tai)度(du)，那(na)麽(me)对于AI是否需要监管則(ze)出现了復(fu)雜(za)的看法。

特(te)斯拉(la)CEO埃(ai)隆(long)·马斯克演讲时首先(xian)拋(pao)出了对人工智能的疑(yi)問(wen)。“通用人工智能有着比(bi)人类更(geng)強(qiang)大的能力，他可能会有積(ji)极的未来，但也有概(gai)率(lv)会出现負(fu)面的未来。”马斯克认为，未来人工智能发展的一个关鍵(jian)问题就是“機(ji)器(qi)人和人类的比率”。总有一个階(jie)段(duan)机器人的数量(liang)会超(chao)过人类，这有可能会帶(dai)来一些负面的影(ying)響(xiang)，因此人们需要考慮(lv)怎(zen)样对这类深度人工智能進(jin)行监管。

杨立昆则表示完(wan)全不同意(yi)对人工智能进行嚴(yan)格监管。他认同確(que)保(bao)人工智能安(an)全的重要性(xing)，但他认为人类可以設(she)計(ji)出可控(kong)、可操(cao)作(zuo)的系统，讓(rang)人工智能保證(zheng)不会誠(cheng)实和屈(qu)服(fu)，雖(sui)然这是一項(xiang)非(fei)常艱(jian)巨的工程挑战。“长遠(yuan)看，要让人工智能平臺(tai)安全、良(liang)善(shan)、实用的唯(wei)一途(tu)径，就是让它开源(yuan)。未来我(wo)们每个人都将通过人工智能助(zhu)手(shou)和数字世界溝(gou)通，如果人工智能只被少(shao)数人控制(zhi)的话，不是好(hao)事。”杨立昆補(bu)充(chong)道。

在爐(lu)邊(bian)对话環(huan)節(jie)，微软原(yuan)执行副总裁、美(mei)國(guo)国家工程院外(wai)籍(ji)院士(shi)沈(shen)向洋(yang)和IEEE（電(dian)氣(qi)与电子(zi)工程师協(xie)会）主席兼首席执行官(guan)賽(sai)義(yi)夫(fu)·拉曼(man)也就人工智能的安全性问题进行了讨论。

沈向洋认为，对AI管控的分(fen)歧(qi)可能源于视角(jiao)的不同。“從(cong)学界的角度来说，要做(zuo)开放(fang)的研究，像我是来自业界的，开发AI产品的，我非常同意还是要有一定的监管，有一定的保障(zhang)，因为人工智能正變(bian)得越(yue)来越强大。”

赛义夫·拉曼表示，如IEEE一样的行业組(zu)織(zhi)可能是防(fang)範(fan)AI安全性问题的重要力量。他表示，目前人工智能项目需要人力、算(suan)力，大部分都是不是在秘(mi)密(mi)狀(zhuang)态下进行的。所(suo)以像IEEE这样的行业组织可以提供(gong)一个平台，让科学家、工程师和开发者(zhe)共(gong)同讨论他们所做的工作，以此来确保控制AI研发的安全性。

谈人才

在开幕式的圓(yuan)桌(zhuo)讨论环节，一行四(si)人中，除(chu)了图灵奖得主、中国科学院院士、清(qing)华大学交(jiao)叉(cha)信息研究院院长姚(yao)期(qi)智外，其他三(san)名(ming)学者平均(jun)年齡(ling)还不到33歲(sui)，他们年富(fu)力强的身(shen)影让全场感(gan)嘆(tan)。

姚期智介(jie)紹(shao)，清华大学交叉信息研究院有一位(wei)中国年輕(qing)学者高(gao)阳，他一年多前实现了强化(hua)学习的算法突(tu)破(po)，不僅(jin)完成了应用进步，也做出了理论貢(gong)獻(xian)，受到国際(ji)廣(guang)泛(fan)关注。

在ChatGPT之后，人工智能研究的下一个重要目标，是要让有多重感知(zhi)能力的机器人，在不同的环境(jing)下能够自主学习新技能。而这位中国年轻学者的贡献，就是把机器人的学习速(su)度提高了数百(bai)倍(bei)。“按(an)照(zhao)一般(ban)的机器人强化学习方式，学习新技术常常要幾(ji)个月时間(jian)，这太(tai)慢(man)了。”姚期智说，得益(yi)于这位年轻学者的研究，强化学习现在只要几个小(xiao)时就能完成。

在过去六七(qi)年裏(li)，人工智能届高層(ceng)一直有着“路線(xian)之爭(zheng)”，就是要不要走(zou)强化学习这条路。姚期智认为，中国年轻学者的突破把天(tian)平做了傾(qing)斜(xie)，让人们看到强化学习这条路，且(qie)明(ming)白(bai)未来还有很长的路要走。

香(xiang)港(gang)中文大学教(jiao)授(shou)汤晓鸥也在现场分享(xiang)了他三位学生的经歷(li)。三位学生的经历代表了人工智能产业发展的不同阶段：王(wang)晓剛(gang)在深度学习興(xing)起的最初(chu)几年，灑(sa)下了很多原創(chuang)的种子，何(he)愷(kai)明将深度学习的根(gen)基打(da)得非常牢(lao)、非常深，林(lin)达华通过开发和大模型让大家的努(nu)力枝(zhi)繁(fan)葉(ye)茂(mao)。就在兩(liang)周(zhou)前，汤晓鸥团队研究的自动驾駛(shi)大模型从9155篇(pian)文章(zhang)中脫(tuo)穎(ying)而出，獲(huo)得了CVPR2023年的最佳(jia)论文奖。根據(ju)谷(gu)歌(ge)学术统计，这是改(gai)革(ge)开放40多年来，第一篇全部由中国学者完成的国际计算机视觉三大頂(ding)会的最佳论文。

不同的分享，指向的卻(que)同是中国的青年科研人才。“在深度学习上，一批(pi)科研原创者种下的大樹(shu)已经开始(shi)开花(hua)結(jie)果。新一代的学生已经在上海成功(gong)起步。”汤晓鸥说。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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