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人工智能未來會走向何方

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2023-08-10  瀏覽次數(shù):3159
核心提示:連我這種做人工智能的人,看到ChatGPT這樣的表現(xiàn),都大為震撼。發(fā)出這種感慨的,是清華大學(xué)高等研究院雙聘教授沈向洋。作為計算

“連我這種做人工智能的人,看到ChatGPT這樣的表現(xiàn),都大為震撼。”發(fā)出這種感慨的,是清華大學(xué)高等研究院雙聘教授沈向洋。

作為計算機視覺和圖形學(xué)專家,沈向洋常年從事人機交互、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、模式識別和機器人等方向的研究工作。最近這幾年,他也經(jīng)常和同行一起辯論,通用人工智能到底能不能做得出來、什么時候可以做得出來,討論到底人工智能達到什么樣的標準算是“智能”。

讓他感慨的是,在大家“還沒有吵清楚的時候,ChatGPT已經(jīng)橫空出世”。

7月23日,在國家科技傳播中心舉辦的基礎(chǔ)科學(xué)與人工智能論壇上,諸多人工智能領(lǐng)域著名學(xué)者圍坐在一起,共同探討大模型及通用人工智能將會面臨哪些問題與挑戰(zhàn),圍繞AI大模型的可能性邊界、數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練集、計算機視覺、知識圖譜等問題展開了討論。

“不要說我們這些人沒有反應(yīng)過來,比爾·蓋茨也沒有反應(yīng)過來。去年6月,蓋茨都不相信這件事能做出來,直到8月給他(看了)模型——60道題做對59道,他才相信這件事真正實現(xiàn)了。”沈向洋說。

即便是世界級水準的科學(xué)家,從業(yè)幾十年的計算機行業(yè)專家,對于從去年年底到今年年初,由ChatGPT等人工智能產(chǎn)品帶來的種種變化,也難免會心生感慨。

“數(shù)學(xué)、物理等對于信息科學(xué)十分重要,同時基礎(chǔ)學(xué)科也需要有效運用人工智能等新一代技術(shù),以促進自身的發(fā)展。”在會上播放的致辭視頻中,菲爾茲獎得主、國際基礎(chǔ)科學(xué)大會主席丘成桐說。

在他看來,信息科學(xué)能夠產(chǎn)生一些重要且有意義的數(shù)學(xué)問題。這些問題,“數(shù)學(xué)家正在很起勁地研究”,人工智能正在影響數(shù)學(xué)本身的發(fā)展。他希望,年輕科學(xué)家能夠從根本上了解人工智能,并在人工智能的廣泛應(yīng)用過程中,發(fā)揮重要作用。

AI大模型需要用大量的數(shù)據(jù)和計算資源來打造,中國計算機學(xué)會CCF副理事長周明思考的,則是AI大模型在未來的社會生活中,如何具體“落地”。

在大模型的訓(xùn)練過程中,智能到底是在哪一步真正出現(xiàn)的?智能涌現(xiàn)的機制又是什么?在討論的過程中,沈向洋拋出了一個又一個問題。最終他拋出一個觀點——最關(guān)鍵的問題是缺少正確的數(shù)學(xué)工具。

“也就是我們今天討論的,基礎(chǔ)科學(xué)和人工智能的關(guān)系。”他說。

用沈向洋的話說,很多科學(xué)技術(shù)發(fā)展的背后,都有非常強大的數(shù)學(xué)工具和數(shù)學(xué)原理在發(fā)揮作用,人工智能領(lǐng)域當(dāng)然也不例外。

對這個話題,德國漢堡大學(xué)教授、多模態(tài)智能系統(tǒng)研究所所長張建偉的補充是:“我們不只需要數(shù)學(xué)模型,還有物理模型、生物模型、腦科學(xué)模型。”

張建偉的主要研究方向,包括智能系統(tǒng)的感知學(xué)習(xí)和規(guī)劃、多傳感信息處理與融合、智能機器人、人機交互等等。他提到,雖然現(xiàn)在機器人的發(fā)展,在處理單模態(tài)信息上已經(jīng)取得很大進展,但是多模態(tài)信息處理方面,跟人類相比,尤其是在動態(tài)環(huán)境下,“還差得非常遠”。

“我相信,基于物理、生理、模型和大數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動AI的方法,是未來實現(xiàn)智能機器人的必由之路。”張建偉說。

張建偉注意到,目前國內(nèi)對機器人的熱情很高,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和環(huán)境氛圍很好。如何在科技倫理的框架下推進機器人研發(fā),不刻意地規(guī)劃人工智能的創(chuàng)造性,給人類留出一些創(chuàng)意空間,是他認為“非常值得關(guān)注、值得探索的問題”。

關(guān)于模型訓(xùn)練,埃隆·馬斯克成立的人工智能公司xAI創(chuàng)始成員楊格認為,伴隨著模型規(guī)模增長,需要更加豐富、質(zhì)量更好的數(shù)據(jù)集,需要由偏重網(wǎng)絡(luò)輿論的數(shù)據(jù)集,轉(zhuǎn)向偏重數(shù)學(xué)科學(xué)、更具邏輯性和推理性的訓(xùn)練集。

在楊格看來,AI的思維結(jié)構(gòu)和人類的思維結(jié)構(gòu)完全不一樣,唯一相同點是,AI大模型是用人類的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的,在某種程度上,“會感覺很像我們自己跟自己對話”。但人工智能跟人類仍然是不一樣的,AI到底能不能像人類一樣融入社會,目前“還不好說”。

“ChatGPT不是人,我們也不會把它當(dāng)成人來對待。AI用自己的模式跟人類交流。”楊格說。

 
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