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从“百模大战”到智能体崛起!AI已从科研实验室渗透到实际生产
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本文来源:时代周报 作者:郭美婷

距离 ChatGPT" 横空出世 " 已近两年,生成式 AI 飞速发展。从 " 百模大战 " 到多模态、垂直行业模型涌现,AI 驶入应用爆发的前夜。AI 给人类社会带来了哪些改变?面临哪些现实的问题和挑战?未来又会朝着怎样方向发展?

11 月 17 日,2024 大湾区科学论坛—人工智能分论坛暨第五届中国(广东)人工智能高峰论坛在广州举办。会上,来自国内外的顶尖科学家、行业领袖及企业代表齐聚一堂,共探人工智能的新技术、新趋势。

图源:图虫创意

AI 改变了什么?

今年,AI 被视作诺贝尔奖的最大赢家。

诺奖科学类的 3 个奖项,生理学或医学奖、物理学奖、化学奖,后两项均颁发给 AI(人工智能)领域科学家。

AI 在科研领域展现出巨大的潜力。不过,在中国工程院院士、鹏城实验室主任高文眼里,今年并不是诺贝尔奖的 AI 元年。早在 1978 年,人工智能符号主义学派的奠基人——赫伯特 · 西蒙凭借 " 有限理性说 " 和 " 决策理论 " 获得诺贝尔经济学奖。

中国工程院院士,鹏城实验室主任,北京大学博雅讲席教授高文。图源:官方供图

和以往不同的是,高文认为,今年诺奖的特点非常鲜明——今年的成果是由科学大赛评判出来的,而不是靠论文评判出来的。以本年度诺贝尔物理学奖为例,霍普菲尔德提出了基于统计物理学方法的深度神经网络物理模型,辛顿则在其基础上进行拓展,显著提高了整个深度神经网络的学习训练速度。

在科研实验室之外,AI 已经渗透到实际生产当中。

广东省大湾区集成电路与系统应用研究院首席科学家、欧洲科学院院士 Henry Homayoun Radamson 提到了 AI 技术如何推动半导体产业创新发展。

" 一个有趣的现象是,我们用半导体科技创造 AI,而 AI 又帮助我们在半导体领域创造更多科技突破。"Radamson 说,AI 在半导体产业的应用已深入至半导体全产业链环节,包括设计、制造、封装测试等。

Radamson 展示了多个 AI 与半导体结合的创新应用案例。如在短波红外技术应用于自动驾驶领域,AI 可在低能见度、黑暗等复杂环境下识别物体和行人,提高驾驶安全性。在医疗领域,AI 可通过红外技术识别癌症、检测手指葡萄糖情况、观察血管血流,在肿瘤切除和中风诊断等场景中也发挥积极作用。

美国国家工程院外籍院士、香港科技大学新明工程学讲席教授 Khaled Ben Letaief 则关注到了 6G 与 AI 的关系。

Letaief 认为,生成式 AI 与 6G 相互关联,AI 赋能 6G 的网络系统,而 AI 的发展也需要 6G 的支撑。

" 根据国际电信联盟(ITU)的数据,到 2030 年移动网络流量将达到数万亿 GB 每年,这远超 5G 的承载能力。6G 不仅是必要的,更将成为一场革命。"Letaief 预测,未来 AI 会无处不在,6G 也将无处不在。如同特斯拉曾预言,整个地球将转变为一个巨大的 " 大脑 ",6G 将是实现这一愿景的答案,它将拥抱 AI 革命,带来质的飞跃,最终实现全球互联的智能体系。

AI 的愿景让人期待,但仍面临着算力、人才等难题。

算力方面,高文介绍了鹏城实验室的超算设施建设情况。据了解,鹏城云脑二号采用华为全自主芯片,其存储性能在世界超算 500 强的相关赛道上连续八次获得第一。

高文表示," 正在建设的第三代设备将具备相当于 2 万块 H100 的算力,预计明年完成。这将为中国人工智能的发展提供更强大的基础设施支持。"

人才方面,中国科学院院士、深圳大学校长毛军发认为,就人工智能这种多学科交叉学科而言,单独成立学院虽可能短期内有利于应用型人才培养,但对于领军人才的培养模式,仍需实践检验。此外,AI 对教育的长远影响在于从工业化、批发式教育向智能化、个性化教育升级,这对人才培养提出了新的方向。

中国科学院院士,深圳大学校长毛军发。图源:官方供图

" 智能体 " 技术引发热议

在论坛现场,各代表性大模型企业也最新的 AI 技术带了过来。对于 AI 的未来形态,不同企业有各自的理解,不过近期热议的 " 智能体 " 技术在现场被多次提及。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜提到,智能体技术是一个复合 AI 系统,大模型要在产业应用中的落地开花,需要结合复合 AI 系统,才能在产业实际场景中完成高复杂性的任务。

吴甜表示,早在去年 10 月,百度就发布了智能体机制,并类比人类思考系统研制了系统 2。其核心是思考模型,包括理解、规划、反思和进化,能够做到可靠执行,自我进化,并在一定程度上将思考过程白盒化,从而让机器像人一样思考和行动,自主完成复杂任务,同时在环境中持续学习、自主进化。为了完成复杂任务,多智能体之间还会以中心化、去中心化和流水线等不同的组织模式进行协作,有效增强智能系统的整体效能。

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜,图源:企业供图

科大讯飞高级副总裁、认知智能全国重点实验室主任胡国平则介绍了科大讯飞在语音、教育、医疗、汽车以及科研等领域的 AI 技术进展。他提到,科大讯飞自星火 3.5 版本起,便完全采用国产计算资源进行训练。

胡国平表示,自去年 5 月起,科大讯飞与华为在昇腾 910B 平台上展开了合作。通过双方的共同努力,昇腾 910B 的性能从最初的约 30% 提升到了 90%。同时,科大讯飞与华为的合作也在不断深化。结合科大讯飞在算法国产化方面的优势,科大讯飞正在对包括 O1 等模型在内的最新模型进行适配,建设万卡规模的系统,并计划在今年实现万 P 规模的算力。

北京智谱华章科技有限公司总裁王绍兰提出了大模型发展的五个阶段:从语言理解到大语言模型,再到多模态(理解照片、视频),以及当前初现的使用工具能力(agent 能力),后续还有大模型自学习能力,最终实现大模型融入或自成组织,达成超智能。

"AGI 的实现还有很长的路要走。" 王绍兰表示,大模型在语言理解方面接近人类水平的 90%,今年有多次突破的多模态能约为人类水平的 60%,听觉方面仅为 42%。另外,今年大模型在具身智能上也有发展,但仿生、运动等方面的水平与听觉相差不大。整体而言,大模型在逻辑推理、情感创新、工具使用等方面,和人类相距还很远。

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