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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>論(lun)道(dao)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)：下(xia)壹(yi)個(ge)黃(huang)金(jin)時(shi)代(dai)，英(ying)雄(xiong)誰(shui)屬(shu)

7月(yue)5日(ri)下午(wu)，2023世(shi)界(jie)人工智能大(da)會(hui)開(kai)幕(mu)的(de)前(qian)一天(tian)，華(hua)為(wei)輪(lun)值(zhi)董(dong)事(shi)長(chang)胡(hu)厚(hou)崑(崑)去(qu)展(zhan)臺(tai)轉(zhuan)了(le)一圈(quan)，想(xiang)看(kan)看大家(jia)都(dou)在(zai)忙(mang)什(shen)麽(me)。7月6日的开幕式(shi)上(shang)，胡厚崑給(gei)出(chu)了他(ta)的總(zong)結(jie)：一種(zhong)是(shi)大模(mo)型(xing)的研(yan)究(jiu)，另(ling)一种是大模型在不(bu)同(tong)行(xing)業(ye)的應(ying)用(yong)。

這(zhe)兩(liang)件(jian)事概(gai)括(kuo)出了在人工智能爆(bao)火(huo)的半(ban)年(nian)裏(li)，业內(nei)發(fa)力(li)的重(zhong)點(dian)方(fang)向(xiang)，也(ye)預(yu)示(shi)出了人工智能行业发展的星(xing)辰(chen)大海(hai)。开幕式上，“黄金时代”成(cheng)了一个關(guan)鍵(jian)詞(ci)，胡厚崑說(shuo)，“通(tong)用人工智能正(zheng)帶(dai)領(ling)我(wo)們(men)走(zou)向下一个黄金十(shi)年”。微(wei)軟(ruan)CEO納(na)德(de)拉(la)也曾(zeng)提(ti)到(dao)，“人工智能的黄金时代已(yi)經(jing)到來(lai)”。

共(gong)識(shi)已经達(da)成，但(dan)人工智能浪(lang)潮(chao)之(zhi)下，要(yao)回(hui)答(da)的顯(xian)然(ran)不止(zhi)是这一个問(wen)題(ti)。通過(guo)这場(chang)大会，圍(wei)繞(rao)著(zhe)人工智能发展，一场觀(guan)点的盛(sheng)宴(yan)也已然开啟(qi)。

特(te)斯(si)拉CEO馬(ma)斯克(ke)：未(wei)来機(ji)器(qi)人數(shu)量(liang)將(jiang)超(chao)人類(lei)

特斯拉缺(que)席(xi)了上海車(che)展，卻(que)出現(xian)在了2023世界人工智能大会。據(ju)悉(xi)，这是特斯拉首(shou)次(ci)应邀(yao)參(can)展，特斯拉的展台上除(chu)了“车元(yuan)素(su)”外(wai)，其(qi)人形(xing)机器人“擎(qing)天柱(zhu)”也成了亮(liang)点。

马斯克以(yi)視(shi)頻(pin)形式“现身(shen)”开幕式，以机器人开启了“話(hua)匣(xia)子(zi)”。马斯克稱(cheng)，“當(dang)下我们领略(lve)到了数字(zi)計(ji)算(suan)能力的爆炸(zha)式增(zeng)长，机器和(he)人类算力之間(jian)的差(cha)距(ju)進(jin)一步(bu)擴(kuo)大，一段(duan)时间以後(hou)，人类的智能在全(quan)部(bu)智能中(zhong)所(suo)占(zhan)比(bi)例(li)将会越(yue)来越低(di)，这可(ke)能是人类歷(li)史(shi)上影(ying)響(xiang)最(zui)为深(shen)刻(ke)的一个时期(qi)”。

特斯拉的人形机器人還(hai)處(chu)於(yu)研发早(zao)期，但马斯克预计，未来将会有(you)越来越多(duo)的机器人，“机器人和人类的比例可能会超过1:1，也就(jiu)是说未来机器人的数量可能会超过人类。但这同樣(yang)也会带来‘雙(shuang)刃(ren)劍(jian)’一般(ban)的问题。机器人的生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)比人的生产效率大很(hen)多，所以我们要確(que)保(bao)它(ta)始(shi)終(zhong)是有助(zhu)于人类的”。

另外，马斯克透(tou)露(lu)，特斯拉的自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)已经非(fei)常(chang)接(jie)近(jin)于沒(mei)有人类幹(gan)预的狀(zhuang)態(tai)，且(qie)已经在美(mei)國(guo)道路(lu)上进行測(ce)試(shi)。“我们预测，大概在今(jin)年晚(wan)些(xie)时候(hou)，就能實(shi)现全自动驾驶。”

华为轮值董事长胡厚崑：人工智能“走深向实”，需(xu)要深耕(geng)算力和行业大模型

“我们都堅(jian)信(xin)，在一个不长的时间里，人工智能尤(you)其是通用人工智能，会幫(bang)助我们改(gai)寫(xie)身邊(bian)的一切(qie)。当方向清(qing)晰(xi)了之后，最关键的就是路徑(jing)的設(she)计。”胡厚崑表(biao)示，华为当下考(kao)慮(lv)的核(he)心(xin)问题，就是要全力推(tui)进人工智能“走深向实”。

实现这一目(mu)標(biao)，华为有两个关键的舉(ju)措(cuo)或(huo)者(zhe)说两个抓(zhua)手(shou)，即(ji)深耕算力，打(da)造(zao)強(qiang)有力的算力底(di)座(zuo)支(zhi)撐(cheng)中国人工智能事业的发展，和结合(he)大模型，实现從(cong)通用大模型到行业大模型的研究創(chuang)新(xin)，讓(rang)人工智能真(zhen)正服(fu)務(wu)好(hao)千(qian)行百(bai)业，服务好科(ke)學(xue)研究，也就是华为提出的AI for industries，AI for science。

胡厚崑称，华为推出了新的三(san)層(ceng)大模型结構(gou)。最底层對(dui)标通用大模型，华为称之为基(ji)礎(chu)大模型，这一层可以形象(xiang)地(di)理(li)解(jie)为“讀(du)萬(wan)卷(juan)書(shu)”，主(zhu)要作(zuo)用就是做(zuo)好海量基础知(zhi)识的学習(xi)。在这一层上，华为还打造了行业模型和场景(jing)模型，可以称作“行万里路”。

“从‘读万卷书’到‘行万里路’，还有很多挑(tiao)戰(zhan)需要克服，其中很关键的一点就是要把(ba)各(ge)行各业的知识與(yu)大模型进行充(chong)分(fen)的匹(pi)配(pei)和融(rong)合，华为正在与各个行业的夥(huo)伴(ban)一起(qi)努(nu)力。”胡厚崑称。

胡厚崑还提到，盤(pan)古(gu)大模型3.0将于7月7日发布(bu)。

微软大中华區(qu)董事长侯(hou)陽(yang)：未来每(mei)个应用都将由(you)人工智能驅(qu)动

在开幕式上，微软全球(qiu)資(zi)深副(fu)总裁(cai)、微软大中华区董事长兼(jian)首席執(zhi)行官(guan)侯阳表示，微软坚信，今后任(ren)何(he)一家公(gong)司(si)都需要具(ju)備(bei)驾馭(yu)数字技(ji)術(shu)的能力，“我们也看到隨(sui)着生成式人工智能不斷(duan)展现出巨(ju)大潛(qian)力，今后每一家公司的每一个应用程(cheng)序(xu)都将由人工智能来驱动。”

侯阳提到，随着去年底ChatGPT的一夜(ye)爆紅(hong)，大模型和生成式人工智能仿(fang)佛(fo)在瞬(shun)间爆发，很多科技行业的从业者都对AIGC的湧(yong)现驚(jing)詫(cha)不已。但在微软看来，这种涌现絕(jue)非偶(ou)然，無(wu)数優(you)秀(xiu)的科研人員(yuan)数十年如(ru)一日地进行基础研究，以及(ji)海量计算资源(yuan)的投(tou)入(ru)，才(cai)造就了这样的创新成果(guo)。据悉，OpenAI ChatGPT的突(tu)破(po)，靠(kao)的便(bian)是微软智能雲(yun)提供(gong)的基础架(jia)构和算力支持(chi)。

侯阳还根(gen)据近期其全球客(ke)戶(hu)产业智能化(hua)解決(jue)方案(an)，总结出了6个重点行业应用人工智能的创新化场景，包(bao)括优化制(zhi)造与能源行业的供应鏈(lian)韌(ren)性(xing)，革(ge)新零(ling)售(shou)電(dian)商(shang)的智能客服，在遊(you)戲(xi)中构建(jian)栩(xu)栩如生的NPC角(jiao)色(se)，在金融行业随时獲(huo)取(qu)市(shi)场实时行情(qing)分析(xi)報(bao)告(gao)，更(geng)早发现、更快(kuai)管(guan)控(kong)潜在金融交(jiao)易(yi)風(feng)險(xian)，在生命(ming)科学领域(yu)提升(sheng)臨(lin)床(chuang)试驗(yan)数据分析能力，在教(jiao)育(yu)领域带来更具启发性、互(hu)动性、定(ding)制化的学习方式等(deng)。

圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得(de)主楊(yang)立(li)昆(kun)：让人工智能安(an)全的唯(wei)一辦(ban)法(fa)就是开源

自ChatGPT橫(heng)空(kong)出世以来，围绕監(jian)管的话题便始终如影随形。但在发布会上，图灵奖得主、Meta AI團(tuan)隊(dui)首席人工智能科学家杨立昆提出了完(wan)全不同的看法。在他看来，从长遠(yuan)视角来说，要让人工智能安全且良(liang)善(shan)的唯一办法就是开源。

“想象一下，未来我们每个人都需要通过人工智能助手与数字世界进行互动，我们所有的信息(xi)都会经过人工智能助手系(xi)統(tong)，如果那(na)时候技术还只(zhi)是被(bei)少(shao)数公司控制的话，绝对不是一件好事。”杨立昆称。

杨立昆認(ren)为，未来人工智能系统应該(gai)成为人类所有知识的寶(bao)庫(ku)，訓(xun)練(lian)它们的方式也必(bi)須(xu)要基于眾(zhong)多源頭(tou)，“因(yin)此(ci)我们也希(xi)望(wang)看到更多的开源AI系统”。

中国科学院(yuan)院士(shi)姚(yao)期智：通用人工智能的完善还有很长路要走

在被问及大模型发展基础理论方面(mian)的突破时，图灵奖获得者、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智引(yin)用了他们一位(wei)年輕(qing)学者在算法上的突破性貢(gong)獻(xian)，即能夠(gou)将现在主流(liu)的强化学习加(jia)快数百倍(bei)。

姚期智表示，在ChatGPT以后，下一个非常重要的目标就是让智能机器人有视覺(jiao)、聽(ting)觉等多种感(gan)知能力，能够在不同的環(huan)境(jing)里自主学习各种新技能。现在一般的强化学习方法太(tai)慢(man)，学习一項(xiang)新技术通常需要幾(ji)个月，但上述(shu)突破可以使(shi)强化学习在几个小(xiao)时之内完成这项工作。

“这不僅(jin)是一个实用的问题，也是一种理论上的贡献。”姚期智提到，过去六(liu)七(qi)年间，人工智能的思(si)想家们一直(zhi)存(cun)在一个路線(xian)之爭(zheng)，就是依(yi)賴(lai)强化学习这條(tiao)路是否(fou)正确。上述突破正是把天平(ping)傾(qing)斜(xie)向了另一边，即我们应该坚持现在这条路，通用人工智能的完善还有很长的路要走。

Moonshot AI创始人杨植(zhi)麟(lin)：解决大模型“幻(huan)觉”不能头痛(tong)醫(yi)头

人工智能並(bing)不总是智能的，也可能出现“幻觉”等挑战。面对如何应对大語(yu)言(yan)模型在实際(ji)应用过程中的困(kun)難(nan)和挑战这一问题，清华大学交叉(cha)信息研究院助理教授(shou)、AI初(chu)创大模型企(qi)业Moonshot AI创始人杨植麟给出了他的回答。

杨植麟认为，当下大模型确实有很多问题尚(shang)未解决，比如安全性如何可控，如何避(bi)免(mian)产生“幻觉”，不去編(bian)造一些很不存在的内容(rong)等。这其中很重要的一个点，就是我们在思考这些问题的时候，不能采(cai)用“头痛医头”的办法，而(er)是需要更系统地抽(chou)象出这些问题之间的底层，有哪(na)些共同的问题，回到更本(ben)質(zhi)的层面解决。

“畢(bi)竟(jing)是通用的模型，我们更希望它能够在这些方面做到举一反(fan)三。”杨植麟表示，最本质的解决办法还是要去做更規(gui)模化、高(gao)效的壓(ya)縮(suo)，比如用更好的、更適(shi)合分布式训练的框(kuang)架，更好地分配算力等方式，去解决人工智能当下存在的局(ju)限(xian)性。

北(bei)京(jing)商报記(ji)者 杨月涵(han)返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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