中國科學(xué)院院士張鈸：生成式時(shí)代的AI產(chǎn)業(yè) ——邁向第三代人工智能

skysun000001 2024-08-21 發(fā)布于云南

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來源：中國計(jì)算機(jī)報(bào)

作者：本報(bào)編輯部

8月1日，第十二屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會(huì)（ISC.AI 2024）人工智能峰會(huì)在北京召開，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授張鈸受邀出席大會(huì)并發(fā)表了主題演講，他深入剖析了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，并對(duì)未來的發(fā)展方向提出了獨(dú)到見解。

人工智能產(chǎn)業(yè)與信息科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度存在顯著差異。信息科技產(chǎn)業(yè)得益于堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，如1936年建立的計(jì)算機(jī)理論、1948年建立的通訊和控制理論，這些理論的確立為通用硬件和軟件的發(fā)展奠定了基石。由此催生了IBM、Intel、微軟等一批行業(yè)巨頭，推動(dòng)了行業(yè)信息化的快速發(fā)展。相較之下，人工智能產(chǎn)業(yè)由于缺乏統(tǒng)一的理論體系，目前的發(fā)展仍然依賴于特定領(lǐng)域的模型和算法，這無疑限制了其市場規(guī)模和產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

張鈸對(duì)人工智能的發(fā)展歷程進(jìn)行了深刻的回顧與總結(jié)。他將人工智能的發(fā)展分為三個(gè)階段：第一代的知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型，這一階段的人工智能主要依賴于知識(shí)、算法和算力三個(gè)要素；第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，在第一代的基礎(chǔ)上增加了數(shù)據(jù)作為核心要素，進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。然而，這兩代模型均受限于特定領(lǐng)域，未能實(shí)現(xiàn)真正的通用性，這也成為了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸；但隨著基礎(chǔ)模型的出現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)站上了一個(gè)新的起點(diǎn)?；A(chǔ)模型以其強(qiáng)大的語言生成能力、人機(jī)自然交互能力和遷移學(xué)習(xí)能力，為人工智能的未來發(fā)展打開了新的大門。然而，這些強(qiáng)大能力也伴隨著一個(gè)潛在的問題，即模型可能會(huì)產(chǎn)生的“幻覺”，即錯(cuò)誤信息的輸出，這也是邁向第三代人工智能時(shí)必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。

基礎(chǔ)模型的三大能力與一大缺陷

基礎(chǔ)模型的首要能力是其卓越的語言生成能力。這種能力在三個(gè)方面尤為突出：第一，基礎(chǔ)模型能夠處理開放領(lǐng)域的語言問題，與以往針對(duì)特定領(lǐng)域的模型形成鮮明對(duì)比；第二，它們能夠生成多樣化的結(jié)果，這種靈活性和創(chuàng)造性是以往模型不具備的；第三，這些模型生成的語言在語義上連貫，類似于人類的自然語言，使得人類能夠輕松理解其輸出并把握意圖。

其次，基礎(chǔ)模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的人機(jī)自然交互能力。這一點(diǎn)在生成式人工智能時(shí)代尤為重要，因?yàn)樗谷祟惸軌蛟陂_放領(lǐng)域內(nèi)與機(jī)器進(jìn)行自然語言對(duì)話。這種交互能力曾被視為人工智能的終極目標(biāo)，而如今，隨著基礎(chǔ)模型的發(fā)展，這一目標(biāo)已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)。

最后，基礎(chǔ)模型具有顯著的遷移學(xué)習(xí)能力，即它們能夠在面對(duì)新任務(wù)時(shí)，通過少量樣本或?qū)W習(xí)迅速適應(yīng)并表現(xiàn)出色。這種能力使得基礎(chǔ)模型能夠在不同領(lǐng)域和任務(wù)之間靈活轉(zhuǎn)換，極大地?cái)U(kuò)展了人工智能的應(yīng)用范圍。

然而，基礎(chǔ)模型擁有強(qiáng)大能力的同時(shí)也帶來了新的潛在問題。它們存在一個(gè)被稱為“幻覺”的缺陷，即在追求輸出多樣性的同時(shí)，模型可能會(huì)生成錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的信息。這種錯(cuò)誤是模型內(nèi)在的、不可控的，且必然會(huì)發(fā)生。這種“幻覺”問題要求使用者在應(yīng)用基礎(chǔ)模型時(shí)必須謹(jǐn)慎，特別是在那些對(duì)錯(cuò)誤容忍度較低的領(lǐng)域。

大模型對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響

談及大模型對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深遠(yuǎn)影響，張鈸對(duì)大模型在不同應(yīng)用場景中所面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了細(xì)致的分析。

（一）開發(fā)垂直領(lǐng)域的大模型

隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，未來將出現(xiàn)更多針對(duì)特定垂直領(lǐng)域的定制化模型。這些模型將深入金融、醫(yī)療、石油等專業(yè)領(lǐng)域，利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為這些行業(yè)提供更加精準(zhǔn)和高效的解決方案。這種趨勢不僅能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，也將為人工智能技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用開辟新的道路。

（二）提供通用或開源模型

大模型的另一個(gè)發(fā)展方向是成為通用或開源的基礎(chǔ)設(shè)施。通過提供這樣的平臺(tái)，可以讓更多的開發(fā)者和企業(yè)在這些模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和應(yīng)用開發(fā)，從而加速人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用。這種開放的模式有助于構(gòu)建一個(gè)更加活躍和多元的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)，促進(jìn)知識(shí)的共享和技術(shù)的迭代。

（三）結(jié)合其他技術(shù)開發(fā)新應(yīng)用

通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的融合，大模型能夠開發(fā)出更多創(chuàng)新的應(yīng)用，解決更加復(fù)雜的問題。這種跨領(lǐng)域的技術(shù)整合將推動(dòng)人工智能技術(shù)向更深層次和更廣領(lǐng)域的發(fā)展，為社會(huì)帶來更加豐富的應(yīng)用場景和價(jià)值。

大模型的應(yīng)用將顯著提高相關(guān)應(yīng)用的效率和質(zhì)量。通過利用大模型的強(qiáng)大能力，可以在很多場景下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，減少人為錯(cuò)誤，提高決策的質(zhì)量和速度。這種效率的提升，不僅能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益，也將為社會(huì)的發(fā)展帶來積極的影響。

大模型的發(fā)展方向

在對(duì)大模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行了深入分析后，張鈸提出了大模型未來發(fā)展的四個(gè)關(guān)鍵方向，這些方向預(yù)示著人工智能將邁向更高層次的發(fā)展階段。

首先，張鈸強(qiáng)調(diào)了大模型需要與人類對(duì)齊的重要性。這意味著大模型需要更好地理解和適應(yīng)人類的思維方式和行為模式。通過在閉環(huán)系統(tǒng)中與人類互動(dòng)，大模型能夠在執(zhí)行任務(wù)后接收人類的反饋，從而糾正錯(cuò)誤并優(yōu)化性能。這種與人類對(duì)齊的能力，將使大模型更加精準(zhǔn)地服務(wù)于人類的需求，提高其在各種應(yīng)用場景中的適用性和有效性。

其次，張鈸提出了多模態(tài)生成的概念。這一方向強(qiáng)調(diào)了大模型在生成文本之外，還能夠生成圖像、聲音、視頻和代碼等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。這種多模態(tài)生成能力將極大地?cái)U(kuò)展人工智能的應(yīng)用范圍，例如，在虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和游戲設(shè)計(jì)等領(lǐng)域，提供更加豐富和真實(shí)的用戶體驗(yàn)。同時(shí)，這也將推動(dòng)人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作、內(nèi)容生產(chǎn)等領(lǐng)域的發(fā)展，創(chuàng)造出新的商業(yè)模式和市場機(jī)會(huì)。

第三，張鈸提出了AI Agent或智能體的概念。智能體是具有一定自主性的AI系統(tǒng)，能夠在虛擬或真實(shí)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)并學(xué)習(xí)改進(jìn)。通過與環(huán)境的交互，智能體能夠獲得反饋，從而提高自身的決策能力和適應(yīng)性。這一方向的發(fā)展將使人工智能更加智能化和自主化，為自動(dòng)駕駛、機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域帶來革命性的進(jìn)步。

最后，張鈸展望了具身智能的發(fā)展前景。具身智能是指將智能系統(tǒng)與物理實(shí)體（如機(jī)器人）結(jié)合，使其能夠在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行感知、決策和行動(dòng)。這種智能系統(tǒng)的硬件多樣化將推動(dòng)通用軟件的發(fā)展，使人工智能能夠更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和任務(wù)需求。具身智能的發(fā)展將為制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和醫(yī)療保健等領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)的影響。

第三代人工智能的構(gòu)建

張鈸特別強(qiáng)調(diào)，第三代人工智能的構(gòu)建必須建立在堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)之上。目前，盡管人工智能領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，但仍然缺乏一個(gè)統(tǒng)一的理論框架來解釋和指導(dǎo)實(shí)踐。理論的缺失導(dǎo)致了實(shí)踐中的困惑和誤解，也給技術(shù)的安全性和可靠性帶來了隱患。因此，發(fā)展一套完善的理論體系，對(duì)于指導(dǎo)人工智能的健康發(fā)展至關(guān)重要。

在技術(shù)層面，張鈸提出第三代人工智能應(yīng)實(shí)現(xiàn)安全、可控、可信、可靠和可擴(kuò)展的目標(biāo)。這意味著人工智能系統(tǒng)不僅要在技術(shù)上達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)，還要在倫理、法律和社會(huì)層面得到充分的考量和保障。技術(shù)的安全性和可控性是確保人工智能正確服務(wù)于人類社會(huì)的前提；可信和可靠性則是贏得用戶和社會(huì)信任的關(guān)鍵；而技術(shù)的可擴(kuò)展性則是推動(dòng)人工智能不斷進(jìn)步和應(yīng)用的基礎(chǔ)。

張鈸還指出，第三代人工智能的發(fā)展需要重新利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和算力這四個(gè)核心要素。在當(dāng)前以數(shù)據(jù)和算力為主導(dǎo)的人工智能發(fā)展模式中，知識(shí)的重要作用往往被忽視。張鈸認(rèn)為，知識(shí)是人工智能理解世界、作出決策的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)則是知識(shí)獲取的源泉。算法作為實(shí)現(xiàn)智能行為的工具，需要不斷地優(yōu)化和創(chuàng)新。算力則是支撐算法運(yùn)行和數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)。這四個(gè)要素的有機(jī)結(jié)合，將為人工智能的發(fā)展提供強(qiáng)大的動(dòng)力。

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