中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出，要大力推進(jìn)新型工業(yè)化，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加快推動人工智能發(fā)展。
2023年10月18日，我國在第三屆“一帶一路”國際合作高峰論壇期間發(fā)布《全球人工智能治理倡議》，圍繞人工智能發(fā)展、安全、治理三方面系統(tǒng)闡述了人工智能治理中國方案。
近年來，全球人工智能技術(shù)快速發(fā)展，成為推動科技和產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展的重要力量，對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和人類文明進(jìn)步產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀如何？有哪些應(yīng)用？未來趨勢怎樣？記者采訪了相關(guān)專家。
人工智能處理復(fù)雜任務(wù)的能力大為提升
當(dāng)前，人工智能技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用階段，正深刻地改變著人類的生產(chǎn)生活。
“近70年的發(fā)展歷程中，人工智能經(jīng)歷了灌輸規(guī)則、灌輸知識、從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)這三個階段。近年來在全球迅速發(fā)展的人工智能大模型技術(shù)，其依托的基本模型都基于‘大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法’訓(xùn)練，這是人工智能發(fā)展第三階段的典型體現(xiàn)。”北京智源人工智能研究院院長黃鐵軍說。
目前，各類人工智能大模型處于迅猛發(fā)展之中，全球眾多高科技企業(yè)紛紛投身人工智能大模型建設(shè)。
“現(xiàn)在圍繞人工智能大模型已形成相對成熟的技術(shù)框架，但產(chǎn)品和生態(tài)尚在發(fā)展形成之中。”中國科學(xué)院自動化研究所副所長、研究員曾大軍說，“總體而言，人工智能大模型的技術(shù)發(fā)展歷程相比以往任何人工智能技術(shù)都更為迅猛，其影響力也是史無前例的。”
人工智能大模型的出現(xiàn)，為通用人工智能的實(shí)現(xiàn)打開了新的想象空間，大大提升了人工智能處理復(fù)雜任務(wù)的能力。
“比如，基于人工智能大語言模型的聊天機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量的信息整合、翻譯和簡單問題求解與規(guī)劃。”曾大軍說，“這類機(jī)器人受到關(guān)注，主要是因?yàn)槠湟殉醪骄邆渫ㄓ萌斯ぶ悄艿牟糠痔匦?，包括通順的自然語言生成、全領(lǐng)域的知識體系覆蓋、跨任務(wù)場景的通用處理模型、通暢的人機(jī)交互接口。”
不過，目前人工智能大模型能力仍有局限性。
“一方面，由于人工智能大模型自身結(jié)構(gòu)和機(jī)制漏洞，有被惡意攻擊的風(fēng)險；另一方面，人工智能大模型自身的知識表達(dá)和學(xué)習(xí)模式還存在缺陷，導(dǎo)致其回答會有常識性錯誤、杜撰內(nèi)容等。”曾大軍說，“人工智能學(xué)者們正在圍繞這些問題進(jìn)行攻關(guān)。”
人工智能加速邁向全面應(yīng)用新階段
“我是剛?cè)雽W(xué)的大一計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生，想選修人工智能課程，需要做什么準(zhǔn)備？”“你需要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識、編程語言，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，關(guān)注技術(shù)趨勢……”這段對話并非出自師生之間，而是學(xué)生與人工智能之間的問答。
2023年8月，浙江大學(xué)聯(lián)合高等教育出版社等發(fā)布“智海—三樂”教育垂直大模型，在核心教材、領(lǐng)域論文和學(xué)位論文等語料和專業(yè)指令數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，可提供智能問答、試題生成、學(xué)習(xí)導(dǎo)航、教學(xué)評估等服務(wù)，現(xiàn)已在多所高校應(yīng)用。
“我們把這些教材拆成語句、段落、篇章去‘喂給’大模型，這些高質(zhì)量的語料會合成詞與詞之間的概率關(guān)聯(lián)，給學(xué)生以啟迪。”浙江大學(xué)教授吳飛說。
工業(yè)質(zhì)檢、知識管理、代碼生成、語音交互……當(dāng)前，我國人工智能正從單點(diǎn)應(yīng)用向多元化應(yīng)用、從通用場景向行業(yè)特定場景不斷深入，加速邁向全面應(yīng)用新階段。特別是隨著人工智能大模型的突破和生成式人工智能的興起，人工智能得以更好處理生產(chǎn)生活中的復(fù)雜問題，為各行業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和流程革新提供了更加先進(jìn)的工具和手段。
預(yù)測一個臺風(fēng)未來10天的路徑，過去需要在3000臺服務(wù)器上花費(fèi)5小時進(jìn)行仿真，現(xiàn)在基于預(yù)訓(xùn)練的盤古氣象大模型，10秒內(nèi)就可以獲得更精確的預(yù)測結(jié)果；字?jǐn)?shù)將近4000萬的一套古籍，研究人員利用人工智能，3個多月就完成了識別、點(diǎn)校、上線發(fā)布……
“人工智能大模型帶動生成式人工智能產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，在科學(xué)探索、技術(shù)研發(fā)、藝術(shù)創(chuàng)作、企業(yè)經(jīng)營等諸多領(lǐng)域都帶來了巨大的創(chuàng)新機(jī)遇。”中國工程院院士王恩東說。
在供需兩側(cè)的共同推動下，技術(shù)創(chuàng)新成果開始大規(guī)模地從實(shí)驗(yàn)室研究走向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程不斷加快。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2023年10月，我國累計(jì)發(fā)布200余個人工智能大模型，科研院所和企業(yè)成為開發(fā)主力軍。
在華為混合云總裁尚海峰看來，以人工智能為代表的創(chuàng)新技術(shù)，正在加快重塑各個行業(yè)。
科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心主任趙志耘表示：“人工智能技術(shù)正沿著追求更高精度、挑戰(zhàn)更復(fù)雜任務(wù)、拓展能力邊界等方向持續(xù)演進(jìn)。場景創(chuàng)新成為人工智能技術(shù)升級、產(chǎn)業(yè)增長的新路徑。”
浪潮信息高級副總裁劉軍認(rèn)為，未來，人工智能還需要進(jìn)一步去深入應(yīng)用場景、賦能具體的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。“這個過程很難靠一家廠商獨(dú)立完成，需要產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新生態(tài)更多的深度協(xié)同。”劉軍說。
更加通用的人工智能有望實(shí)現(xiàn)
專家表示，以人工智能大模型為代表的人工智能第三發(fā)展階段，未來會有一段較長的發(fā)展紅利期，將成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。
中國科學(xué)院自動化研究所對人工智能大模型的演進(jìn)態(tài)勢做了研判，曾大軍介紹了其觀點(diǎn)：應(yīng)用和創(chuàng)新生態(tài)正在發(fā)生劇變或至少有劇變的潛質(zhì)，人工智能大模型推動決策智能迅猛發(fā)展，人工智能大模型小型化和領(lǐng)域?qū)I(yè)化需求非常迫切，更加通用的人工智能有望實(shí)現(xiàn)。
曾大軍說：“人工智能大模型就像一個人類大腦的雛形，通過‘喂給’各種數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)各種智能能力。人工智能大模型正在重新定義人與計(jì)算機(jī)的互動關(guān)系，有望成為人機(jī)交互的主要接口。”
曾大軍著重強(qiáng)調(diào)了人工智能大模型小型化和領(lǐng)域化的發(fā)展。他表示，現(xiàn)有人工智能大模型的算力和能耗挑戰(zhàn)，會促使很多工作向領(lǐng)域?qū)Ｓ没?、輕量級的小模型或大小模型混搭的方向發(fā)展，特別是金融、教育、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域，力求降低大模型的成本。
黃鐵軍認(rèn)為人工智能將從信息智能到實(shí)體智能發(fā)展，視覺、具身人工智能大模型將是下一個爆發(fā)點(diǎn)。“大數(shù)據(jù)是世界的表達(dá)，從中訓(xùn)練出的語言認(rèn)知模型可以支持信息服務(wù)，語言類大模型能夠提高自動駕駛、機(jī)器人等實(shí)體的智能水平，但還需要視覺、聽覺、具身、交互等技術(shù)的發(fā)展。”
黃鐵軍告訴記者，目前的智能涌現(xiàn)還只是靜態(tài)涌現(xiàn)，還不具備人腦的動態(tài)涌現(xiàn)能力。“未來有望通過類腦智能實(shí)現(xiàn)真正擁有動態(tài)涌現(xiàn)能力的人工智能。”
曾大軍認(rèn)為，人工智能大模型有望發(fā)展成為更加通用的人工智能。“在不久的將來，人工智能大模型將超越信息域，結(jié)合硬件設(shè)施，發(fā)展成為與物理和人類世界互動的具象智能，逐步縮小與真正的‘通用人工智能’的差距。”
“預(yù)計(jì)未來智能程度還將不斷提高，對各行業(yè)的帶動和影響更為深刻，這是其他技術(shù)難以比肩的。”黃鐵軍說。
在曾大軍看來，決策科學(xué)加人工智能融合創(chuàng)新，能夠碰撞出非常多的火花。
“人工智能，特別是經(jīng)過知識自動推理的加持之后，能夠?qū)崿F(xiàn)從已知到未知的跨越。”曾大軍進(jìn)一步解釋，“更高層級的決策功能，比如產(chǎn)業(yè)態(tài)勢的研判、風(fēng)險評估等，這種從未知到未知的決策，機(jī)器智能有可能起到很大的輔助作用。”
