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人工智能未来会走向何方

作者:www.cechina.cn2023.07.31阅读 1939

  “连我这种做人工智能的人,看到ChatGPT这样的表现,都大为震撼。”发出这种感慨的,是清华大学高等研究院双聘教授沈向洋。
 
  作为计算机视觉和图形学专家,沈向洋常年从事人机交互、统计学习、模式识别和机器人等方向的研究工作。最近这几年,他也经常和同行一起辩论,通用人工智能到底能不能做得出来、什么时候可以做得出来,讨论到底人工智能达到什么样的标准算是“智能”。
 
  让他感慨的是控制工程网版权所有,在大家“还没有吵清楚的时候,ChatGPT已经横空出世”。
 
  7月23日,在国家科技传播中心举办的基础科学与人工智能论坛上,诸多人工智能领域著名学者围坐在一起,共同探讨大模型及通用人工智能将会面临哪些问题与挑战,围绕AI大模型的可能性边界、数据集和训练集、计算机视觉、知识图谱等问题展开了讨论。
 
  “不要说我们这些人没有反应过来,比尔·盖茨也没有反应过来。去年6月,盖茨都不相信这件事能做出来,直到8月给他(看了)模型——60道题做对59道,他才相信这件事真正实现了。”沈向洋说。
 
  即便是世界级水准的科学家,从业几十年的计算机行业专家www.cechina.cn,对于从去年年底到今年年初,由ChatGPT等人工智能产品带来的种种变化,也难免会心生感慨。
 
  “数学、物理等对于信息科学十分重要,同时基础学科也需要有效运用人工智能等新一代技术控制工程网版权所有,以促进自身的发展。”在会上播放的致辞视频中,菲尔兹奖得主、国际基础科学大会主席丘成桐说。
 
  在他看来,信息科学能够产生一些重要且有意义的数学问题。这些问题,“数学家正在很起劲地研究”,人工智能正在影响数学本身的发展。他希望,年轻科学家能够从根本上了解人工智能,并在人工智能的广泛应用过程中,发挥重要作用。
 
  AI大模型需要用大量的数据和计算资源来打造,中国计算机学会CCF副理事长周明思考的,则是AI大模型在未来的社会生活中,如何具体“落地”。
 
  在大模型的训练过程中,智能到底是在哪一步真正出现的?智能涌现的机制又是什么?在讨论的过程中,沈向洋抛出了一个又一个问题。最终他抛出一个观点——最关键的问题是缺少正确的数学工具。
 
  “也就是我们今天讨论的,基础科学和人工智能的关系。”他说。
 
  用沈向洋的话说,很多科学技术发展的背后,都有非常强大的数学工具和数学原理在发挥作用,人工智能领域当然也不例外。
 
  对这个话题,德国汉堡大学教授、多模态智能系统研究所所长张建伟的补充是:“我们不只需要数学模型,还有物理模型、生物模型、脑科学模型。”
 
  张建伟的主要研究方向,包括智能系统的感知学习和规划、多传感信息处理与融合、智能机器人、人机交互等等。他提到,虽然现在机器人的发展控制工程网版权所有,在处理单模态信息上已经取得很大进展,但是多模态信息处理方面,跟人类相比,尤其是在动态环境下,“还差得非常远”。
 
  “我相信,基于物理、生理、模型和大数据联合驱动AI的方法,是未来实现智能机器人的必由之路。”张建伟说。
 
  张建伟注意到,目前国内对机器人的热情很高,产业基础和环境氛围很好。如何在科技伦理的框架下推进机器人研发,不刻意地规划人工智能的创造性,给人类留出一些创意空间控制工程网版权所有,是他认为“非常值得关注、值得探索的问题”。
 
  关于模型训练,埃隆·马斯克成立的人工智能公司xAI创始成员杨格认为,伴随着模型规模增长,需要更加丰富、质量更好的数据集,需要由偏重网络舆论的数据集,转向偏重数学科学、更具逻辑性和推理性的训练集。
 
  在杨格看来,AI的思维结构和人类的思维结构完全不一样,唯一相同点是,AI大模型是用人类的数据训练出来的,在某种程度上,“会感觉很像我们自己跟自己对话”。但人工智能跟人类仍然是不一样的,AI到底能不能像人类一样融入社会,目前“还不好说”。
 
  “ChatGPT不是人,我们也不会把它当成人来对待。AI用自己的模式跟人类交流。”杨格说。

标签:人工智能,
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