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一文看懂什么是AGI通用人工智能將重塑場景、行業(yè)和產(chǎn)業(yè)格局

發(fā)布時間:2024-05-06 15:37:18來源: 15210273549

巴菲特:無法預(yù)判人工智能的前景

周鴻祎談Sora:意味著 AGI (通用人工智能) 實現(xiàn)或從 10 年縮短至 1-2 年

巴菲特說的沒錯,人工智能武器化的話確實可怕。


一是從技術(shù)發(fā)展看,已經(jīng)朝著強人工智能(通用人工智能)發(fā)展了。或者說,人工智能已經(jīng)開始表現(xiàn)出形成智慧的能力,這是非常可拍的。

 

二是從技術(shù)應(yīng)用看,目前美國一直在將人工智能應(yīng)用于軍事領(lǐng)域了。俄烏沖突可以看出來,美國將人工智能應(yīng)用于情報收集和指揮控制領(lǐng)域了。美國提出的馬賽克戰(zhàn),更是打算將人工智能應(yīng)用于作戰(zhàn)了。

 

三是人工智能在智慧化和武器化的基礎(chǔ)上,一旦控制不好,反向操控人類,也是有可能的。

 

總結(jié),人工智能是堪稱比核武器更厲害的技術(shù),畢竟人工智能監(jiān)管更難,技術(shù)大規(guī)模擴散的成本低太多了。

通用人工智能將重塑場景、行業(yè)和產(chǎn)業(yè)格局
朱松純 中國政協(xié)雜志 2024-05-04 17:11 北京 2人聽過


人類正在跨入智能時代,通用人工智能的未來充滿無限可能,但也遍布多種挑戰(zhàn)。


人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力,正在深刻地改變著我們的生產(chǎn)方式和生活方式。當前,人工智能技術(shù)正加速從感知、認知、理解世界向通用人工智能躍遷。以“通用智能體”為代表的通用人工智能技術(shù),作為新質(zhì)生產(chǎn)力重要引擎,正在引領(lǐng)新一輪科技革命浪潮,將從以下三個層面重塑場景、行業(yè)和現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)格局。


人工智能場景:北京,中國科技館,一個機器人正在彈奏古箏。(視覺中國/圖)

一是加快“人工智能+場景”應(yīng)用速度。過去多年來,人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用局限于處理一些簡單的重復(fù)性任務(wù)場景,無法理解人類意圖,難以認知場景中的任務(wù),因此未能實現(xiàn)自主任務(wù)規(guī)劃。通用人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表,強調(diào)價值和數(shù)據(jù)的雙輪驅(qū)動。北京通用人工智能研究院打造的通用智能體“小女孩——通通”已經(jīng)具備了類人的基礎(chǔ)能力,具有高度的自主性和泛化性,未來可以像人一樣快速進入各行業(yè)的不同場景。目前,研究院已經(jīng)聯(lián)合大型央國企業(yè)打造了一批行業(yè)智能體,包括應(yīng)急管理智能體、人才培養(yǎng)智能體、綜合治理智能體、醫(yī)療康養(yǎng)智能體等,在應(yīng)急、政務(wù)、康養(yǎng)、教育等領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)了成熟的落地應(yīng)用,推動傳統(tǒng)人工智能向新型智能體轉(zhuǎn)化升級。

二是提高“人工智能+行業(yè)”生產(chǎn)效率。目前大模型技術(shù)在可解釋性、可靠性等方面還不夠成熟,受限于兩個因素:安全性——面臨數(shù)據(jù)不出域的限制;實時性——實現(xiàn)云端協(xié)同實時處理。通用智能體是由認知架構(gòu)頂層設(shè)計,以場景認知理解、自主任務(wù)規(guī)劃、嚴肅知識管理、具身智能等為關(guān)鍵技術(shù)突破點,在行業(yè)的成長性高,未來能實現(xiàn)自主完成任務(wù),甚至是無限個不同性質(zhì)的任務(wù),能極大緩解行業(yè)內(nèi)模型“用不好、不敢用”的現(xiàn)狀。比如,在政務(wù)、醫(yī)護、法律等嚴肅知識領(lǐng)域,通過可解釋AI算法建模,實現(xiàn)應(yīng)用場景中輔助決策的可溯源、可解釋、可調(diào)整、可信任,解決單純大模型因“幻覺”問題在嚴肅領(lǐng)域產(chǎn)生的信息概率性失真問題。將進一步降低人工智能在產(chǎn)業(yè)中的風險和成本,充分激活行業(yè)價值。

三是重塑“人工智能+產(chǎn)業(yè)”發(fā)展格局。通用人工智能要構(gòu)建開放包容的創(chuàng)新生態(tài),其發(fā)展依賴于不同背景和領(lǐng)域的研究者、開發(fā)者以及企業(yè)之間的合作,加速實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、資金鏈、人才鏈四鏈融合。在發(fā)改委、教育部、科技部和北京市等的指導(dǎo)和支持下,我們率先打造“通用人工智能協(xié)同攻關(guān)計劃”人才戰(zhàn)略力量、“通用人工智能全重實驗室”科技戰(zhàn)略力量、“通用人工智能新質(zhì)生產(chǎn)力基金”資金戰(zhàn)略力量和“通用人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)”智能體生態(tài)戰(zhàn)略力量等,構(gòu)筑人才、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、投資四大生態(tài)體系,推動通用人工智能可持續(xù)發(fā)展。

人類正在跨入智能時代,通用人工智能的未來充滿無限可能,但也遍布多種挑戰(zhàn)。希望通過本次協(xié)商會,能夠進一步促進各方加強交流、凝聚通用人工智能發(fā)展共識,共同推動我國現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,為提升人類福祉作出更大貢獻。

作者:朱松純?nèi)珖f(xié)委員北京通用人工智能研究院院長北京大學智能學院院長編輯:楊 靈校對:蒲水涵審核:史慧玲來源:《中國政協(xié)》2024年第9期


AI知識5 | 一文看懂什么是AGI


AGI,即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是一種能夠執(zhí)行與人類相當或超越人類的廣泛認知任務(wù)的人工智能系統(tǒng)。與專注于特定任務(wù)的窄人工智能(Narrow AI)不同,AGI的目標是具備廣泛的認知能力,能夠在多種不同的任務(wù)和環(huán)境中表現(xiàn)出高度的靈活性和適應(yīng)性。AGI被認為是強人工智能的一種形式,旨在實現(xiàn)類人智能和自學能力,使其能夠執(zhí)行訓練或開發(fā)目的之外的任務(wù)。

AGI的研究領(lǐng)域包括理解和響應(yīng)非語言線索,如語氣、面部表情和手勢,以進行更有意義、更有效的溝通。此外,AGI的目標不僅是理解任意通用任務(wù),而且還要以人類的智力水平執(zhí)行這些任務(wù),除了“自我意識”的生成外。盡管AGI的概念較為寬泛,沒有一個特別嚴格準確的標準,但普遍理解的AGI定義是AI系統(tǒng)能夠在多個認知領(lǐng)域進行理解和推理,達到或超過人類智力水平。

創(chuàng)建AGI是AI研究的主要目標之一,也是許多公司如OpenAI、DeepMind和Anthropic等的研究重點。AGI的發(fā)展可能會對社會產(chǎn)生深遠的影響,包括質(zhì)疑現(xiàn)有的意義和目的,擴展知識,并重新定義人性和命運。因此,利益相關(guān)者必須考慮并解決這些影響和風險,包括研究人員、開發(fā)人員、政策制定者、教育工作者和公民。

AGI研究進展

通用人工智能(AGI)的當前研究進展主要集中在以下幾個方面:

具身智能的研究:國內(nèi)外的大廠及高等學府,如微軟、谷歌、斯坦福等,都在開展具身智能的相關(guān)研究。人形機器人被認為是AGI的最佳載體,業(yè)界的研究進展正在加速。
基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究:上海交大洪亮課題組發(fā)表了基于微環(huán)境感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建指導(dǎo)蛋白質(zhì)定向進化的通用人工智能的最新研究成果,這表明在生物信息學領(lǐng)域,AGI的研究也在取得進展。
元學習和模型泛化能力的提升:現(xiàn)階段,元學習已經(jīng)取得了一定的研究進展,但如何提升模型的泛化能力,在不同任務(wù)之間進行平衡和優(yōu)化仍是未來技術(shù)攻破的主要方向。
數(shù)據(jù)剪枝的重要性:斯坦福和Meta AI的新研究表明,在實現(xiàn)AGI的道路上,數(shù)據(jù)剪枝比我們想象得更重要,這意味著在機器學習的多個領(lǐng)域中,訓練數(shù)據(jù)、模型大小或計算資源的有效利用對于提高AGI的能力至關(guān)重要。
大模型智能體的研究:整理了52篇2023年最新的大模型智能體相關(guān)的論文,這些研究涵蓋了LLM-based Agent的構(gòu)建、應(yīng)用、評估等方面,顯示了在AI Agent領(lǐng)域的最新研究進展[XX]。
深度學習的基礎(chǔ)科學問題:面向以深度學習為代表的人工智能方法的魯棒性差、可解釋性差、對數(shù)據(jù)的依賴性強等基礎(chǔ)科學問題,正在挖掘機器學習的基本原理,發(fā)展可解釋、可通用的人工智能方法[7]。
AGI的發(fā)展階段:谷歌提出了AGI的完整路線圖,將AGI的發(fā)展分為6大階段,每個階段都有對應(yīng)的深度(性能)和廣度(通用性)指標,這為理解AGI的發(fā)展提供了框架[9]。

通用人工智能(AGI)的當前研究進展涵蓋了具身智能、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、元學習與模型泛化能力的提升、數(shù)據(jù)剪枝的重要性、大模型智能體的研究、深度學習的基礎(chǔ)科學問題以及AGI的發(fā)展階段等多個方面。

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