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商湯董事長(cháng)徐立:通用人工智能要么很遠,要么一下子就過(guò)去了

1964年,科幻作家亞瑟·克拉克預測未來(lái),人類(lèi)會(huì )成為高級生命的墊腳石。2019年,特斯拉創(chuàng )始人馬斯克在上海說(shuō)過(guò),碳基生物是硅基生物的引導程序。人類(lèi)總是致力于通往AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能),但哪一刻才是真正的AGI?未來(lái)的超級智能會(huì )對人類(lèi)產(chǎn)生威脅嗎?

4月9日,在商湯科技發(fā)布大模型“全家桶”前夕,商湯科技董事長(cháng)兼CEO徐立對澎湃科技表示,人類(lèi)一直在朝著(zhù)更強大的智能發(fā)展, 智能達到一定水平時(shí)確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現超級智能的路徑,人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步,當下要解決的是如何讓模型更通用。

AGI要么離人類(lèi)很遠,要么一下子就過(guò)去了

在這一輪人工智能熱潮中,OpenAI帶著(zhù)ChatGPT出圈,大模型、大算力的發(fā)展指向了AGI之路。人類(lèi)總是致力于通往AGI,但哪一刻才是真正的AGI?徐立打了個(gè)比方,“就像站在高鐵站臺上,高鐵朝人類(lèi)快速開(kāi)過(guò)來(lái),人類(lèi)定義這個(gè)站點(diǎn)就是AGI,結果高鐵沒(méi)停,一下子開(kāi)過(guò)去了。所以AGI要么離人類(lèi)很遠,要么一下子就過(guò)去了,和人類(lèi)相近的時(shí)刻根本測不出來(lái)?!?/p>


(資料圖)

“有的人講AGI,但不講Artificial General Intelligence,而是講Digital Super Intelligence(數字超級智能),到了AGI這個(gè)時(shí)刻,它還是人工的嗎?這很難說(shuō)。如果它真的到了人的智能水平,誰(shuí)去按下按鈕,告訴它停在這里,智能不能再高了?”徐立說(shuō),AGI本身的定義是模糊的,所謂的AGI在于人類(lèi)如何定義它,如果拆分成行業(yè)里的若干任務(wù),滿(mǎn)足行業(yè)的要求,就可以認為完成了行業(yè)的AGI。

徐立認為,自然語(yǔ)言模型的參數爆發(fā)帶來(lái)的“涌現能力”(Emergent Ability)在這一輪人工智能浪潮中勝出。在大型語(yǔ)言模型(LLM)中,涌現能力是指當模型規??邕^(guò)閾值,對此類(lèi)任務(wù)的效果就出現突然的性能增長(cháng)。人們已經(jīng)看到大模型涌現出了思維鏈的能力。

“谷歌發(fā)明了Transformer模型、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,帶有人類(lèi)反饋的強化學(xué)習)、CoT(Chain-of-Thought,思維鏈)。最后OpenAI不斷嘗試,ChatGPT突然臨界可用了,就好像所有概率都增長(cháng)了0.1%,最后連乘起來(lái)的誤差就小?!?/p>

“對于涌現能力的解釋?zhuān)菑牧孔兊劫|(zhì)變,它不是突變性的涌現?!毙炝⒓僭O,將一個(gè)問(wèn)題分解成多個(gè)子問(wèn)題,如果每個(gè)子問(wèn)題的準確率80%,連乘起來(lái)成功的概率很低。如果每個(gè)問(wèn)題的準確率提升到85%,連乘后就出現了涌現能力?!澳壳翱吹降氖谴竽P头e累的準確率提升,形成了思維鏈的能力,這種涌現從數學(xué)角度上是可解釋的?!?/p>

盡管很難說(shuō)未來(lái)的涌現到底會(huì )不會(huì )存在,但他表示,目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現超級智能的路徑,沒(méi)有看到真正的智能涌現是什么表現。當被問(wèn)及未來(lái)超級智能是否會(huì )威脅人類(lèi)時(shí),他認為,智能達到一定水平時(shí),確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。新時(shí)代的人工智能三要素是算法(參數)乘以數據等于算力,算力規模決定了模型能力。只要控制算力規模,就控制了智能。但人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步,當下要解決的是如何讓模型更通用。而OpenAI帶給行業(yè)的一個(gè)革命性認知變化是帶來(lái)了大模型開(kāi)發(fā)的新范式,就像當年的深度學(xué)習一樣。大模型是一個(gè)表達器,今天,通過(guò)挖掘人的意圖,模型能力可以進(jìn)一步提升,進(jìn)而繼續做大模型。

自然語(yǔ)言模型是橋梁,激活其他業(yè)態(tài)模型

國內科技企業(yè)搶灘大模型開(kāi)發(fā),目前仍處于追趕階段?!白吆米约旱穆?,就是要有一些差異化。所謂的差異化就是用好行業(yè)自身的稟賦?!毙炝⒄J為,中國大模型的發(fā)展一定會(huì )用場(chǎng)景倒逼多模態(tài)大模型開(kāi)發(fā),這種多模態(tài)大模型具有行業(yè)差異性。

而要真正達到大模型開(kāi)發(fā)的“拐點(diǎn)”,就要設定一個(gè)預期的任務(wù)集或任務(wù)目標,完成真實(shí)場(chǎng)景中的系列任務(wù),在這樣的垂直場(chǎng)景中能夠通過(guò)圖靈測試?!澳壳皝?lái)看,大家都在往前走,至于走成什么樣,其實(shí)還是要看大家所處的行業(yè)。不存在一個(gè)泛在式的大模型來(lái)解決所有問(wèn)題?!?/p>

2019年起,商湯布局10億參數規模的視覺(jué)模型,2023年4月10日發(fā)布“日日新”大模型體系,涵蓋1800億參數中文大語(yǔ)言模型應用平臺“商量”、超10億參數自研文生圖生成模型“秒畫(huà)”、AI數字人視頻生成平臺“如影”、3D內容生成平臺“瓊宇”(場(chǎng)景生成)、“格物”(物體生成)等。

自然語(yǔ)言模型作為橋梁,可以激活其他業(yè)態(tài)的模型和應用。徐立表示,商湯用千億參數級的自然語(yǔ)言模型把其他模型串起來(lái)形成一個(gè)完整的任務(wù)集是第一步?!霸谶@個(gè)過(guò)程當中,我們會(huì )看到有更多的多模態(tài)數據喂到網(wǎng)絡(luò )中,呈現完全新的能力,以此開(kāi)發(fā)下一階段更加混合式的多模態(tài)模型?!?/p>

“日日新”大模型體系針對B端用戶(hù),目的是和用戶(hù)的使用習慣完整連接,用更多B端場(chǎng)景挖掘模型的大能力,并提供新的多模態(tài)訓練框架,訓練下一階段的多模態(tài)大模型,通過(guò)細分場(chǎng)景端到端的迭代和應用,幫助多模態(tài)大模型的發(fā)展?!拔磥?lái)的模型趨勢是一個(gè)行業(yè)里面可能有1-2個(gè)大模型,剩下的小模型、行業(yè)模型非常多。實(shí)際上自然語(yǔ)言模型也好,多模態(tài)模型也好,未來(lái)都是這個(gè)趨勢,大模型會(huì )開(kāi)發(fā)出來(lái),在每一層可以做很多模型疊加,對最后的推理來(lái)說(shuō)也會(huì )有很大的性能提升?!?/p>

在人工智能領(lǐng)域,“模型即服務(wù)”不斷被提及,徐立也談到了大模型的商業(yè)化,模型的訓練和部署、模型下游的應用及模型的增量訓練,整套服務(wù)疊加在人工智能基礎設施商湯AI大裝置上,“我們的收益來(lái)自于訓練模型、部署模型、推理模型,并且在模型上面還提供了一些增量的服務(wù)?!贝送?,收益還來(lái)自垂直細分領(lǐng)域,如金融、醫療、商業(yè)直播等?!霸贐端的應用當中,肯定會(huì )有很多的生產(chǎn)力工具先被發(fā)展出來(lái),之后逐步能夠有C端應用出來(lái),就會(huì )百花齊放?!?/p>

本文作者:張靜,來(lái)源:澎湃新聞,原文標題:《對話(huà)商湯董事長(cháng)徐立:通用人工智能要么很遠,要么一下子就過(guò)去了》

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