今年以來,人工智能引發持續關注。在近日舉行的2023年亞布力中國企業家論壇第十九屆夏季高峰會上,與會嘉賓熱議人工智能大模型。
機器深度學習的革命
GPT是一種先進的自然語言處理模型,通過預訓練可以適應各種任務,以實現更高的語言理解和生成能力。360集團創始人周鴻祎表示,OpenAI最大的創新是首次突破局限性,可以用人類所有的知識訓練大模型。
“機器深度學習的革命大致經歷了三波,一浪比一浪大。”地平線創始人、CEO余凱回顧說,第一波在2010年左右,語音識別取得突破,用深度學習取代了馬爾可夫模型,取得了前所未有的效果;第二波是2012年卷積神經網絡在圖像識別方面取得突破性進展,超出了人們的想象;最近的第三波是ChatGPT,它搭載的語言模型,接近甚至超過人類水平,顛覆了過去四五十年計算語言學、自然語言處理的研究,是革命性的技術突破。
深圳人工智能與機器人研究院常務副院長丁寧表示,大模型的關鍵,是方法里有一個預訓練的步驟,“以前機器學習是人類指導或機器琢磨。預訓練是自己構建一種世界常識體系,基于世界運行的規則來相互關聯。這種關聯是通過常識構建起來的,效果超出想象”。
“大模型是一種全新的方法論,讓AI擁有人類般的智慧。”深圳云天勵飛技術股份有限公司創始人兼CEO陳寧介紹,大模型實際是把跨領域、多行業的人類知識體系,通過超大規模算力輸入類人腦神經網絡的數學模型里,通過計算范式,在很多領域擁有內容生產、邏輯推理能力。
我國仍在追趕階段
在新一輪AI競爭中,我國能否快速跟上?余凱表示,構建一個大模型至少需要幾千顆芯片,大算力需要芯片之間互聯,而芯片互聯需要超高速帶寬。目前,我國大模型在整體綜合實力和創新發展上,較頭部企業仍有較大差距。
“大模型還存在應用和成本問題,當前,芯片的成本,尤其是訓練和推理的成本較高。”陳寧表示。
據介紹,AI芯片可分為訓練芯片和推理芯片兩大類。對大模型、AI算法而言,訓練不是目的,推理和應用才是最終目的。在訓練芯片方面,受限于生產制造的設備、工藝,我國許多企業仍在追趕階段。在推理領域則蘊藏著諸多機遇,由于場景碎片化,還沒有任何國際標準和壟斷性的企業。
周鴻祎表示,人工智能是一次工業革命,大家都很關心人工智能如何跟產業數字化相結合,實現行業化、企業化、專業化、垂直化。雖然在原始創新上需要時間追趕,但我國人口眾多、企業眾多、場景眾多,會產生很多創新機會。
行業有望迎來爆發期
我國能做出比肩ChatGPT這樣的產品嗎?
“創新需要生態的力量、好奇心的力量。”陳寧表示,最近兩年顛覆式創新特別多,未來一定會有更多的科技創新涌現出來。我國應用場景數據體量大,但缺乏一套行業標準體系,沒有把差異化優勢真正通過技術工具發揮出來。要用行業標準和技術標準去衡量各類場景開放的目標和效果。
“每一代新技術出現時,最大受益者都是對技術最敏感的人,關鍵是行業需求跟技術結合要做到最好。”余凱表示,人工智能是效率極高的生產工具,很快就會對千行百業產生影響。
“未來每個人可能都會擁有3臺機器人:家里1臺服務機器人,辦公室1臺工作機器人,還有1臺出行機器人——無人駕駛汽車或者低空載人無人機。這3臺機器人可能都是由大模型或者大模型演變的新技術路徑和AI能力驅動,希望這里面都有我們自主研發的芯片。”亞布力論壇數字前沿技術委員會主席、亞信聯合創始人田溯寧表示,將來還有機器人來幫助我們更好地工作、生活、出行。圍繞人工智能、數字經濟、下一代芯片、應用場景,整個行業未來有望迎來爆發期。(記者 楊陽騰)
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