Zhu Jiamingin uusi esipuhe: Tekoäly ja ihmisäly alkavat "jakaa älykkyyttä" kahdeksassa päätrendissä 2024 Shanghain kirjamessuilla① |
2024-08-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Zhu Jiamingin, Tao Hun, Shen Yangin jne. "Vuoropuhelun aikakausi: Tie vahvaan maahan luomalla uutta tuottavuutta", Peking University Press julkaisi elokuussa 2024, hinta 78 yuania.
[Esittely] Shanghain kirjamessut ovat täydessä vauhdissa, väkijoukkoja näyttelyhallissa ja sen ulkopuolella, ja tietoa ja henkiä kaikilla tasoilla virtaa ja tartuttaa.
Uusi kirja "The Era of Dialogue: The Era of a Strong Country by Forging New Productivity", jonka julkaisi Peking University Press ja jonka Wenhui Lecture Hallin puhujat ovat koonneet, paljastettiin kirjamessuilla ja pidettiin Chang'an Streetillä. Lukuklubi 14. elokuuta Opi uusia kirjoja. Kirja on jaettu kolmeen suureen lukuun: tekoälyn "syntyminen", virtuaalisen ja reaalimaailman integroitu kehitys sekä digitaalisen älykkyyden teknologian infrastruktuuri , Web3, satelliitti Internet, digitaalinen ekologia ja meta- Universumi, tekoälyn etiikka ja muut aiheet.
Neljätoista luentoa, 41 asiantuntijaa, tutkijaa ja alan eliittiä, mukaan lukien Zhu Jiaming, Lin Baojun, Wang Jianyu, Shen Yang, Li Miao, Cai Hengjin, Lu Yong, Lin Longnian, Lin Yonghua, Tao Hu, Yang Guang, Wei Hui ja He Liangin luentovieraat mukaan lukien Ji Weidong, Feng Xiang, Jiang Xiaoyuan, Yu Hai, He Jing, Fu Changzhen, Li Quanmin jne. antoivat syvällisen analyysin teknologisista innovaatioista ja teknologisista innovaatioista uuden sukupolven tietotekniikan, keinotekoisen tietotekniikan aloilla. älykkyys, ilmailu, biolääketiede, kvanttiteknologia jne. Teollinen kehitys, globaalin tekoälykehityksen rajojen, trendien ja haasteiden tutkiminen sekä tekoälyn eettisen hallinnon kaltaiset kysymykset auttavat lukijoita ymmärtämään uusien tuotantovoimien käsitteen ja merkityksen. ja niiden tärkeä rooli Kiinan modernisoinnin kehityksen edistämisessä. Tämä kirja ilmentää tieteen ja teknologian sekä humanististen tieteiden välistä vuoropuhelua sekä teknologisen kehityksen ja yhteiskunnallisen muutoksen välistä yhteyttä. Se on sekä huippuluokan että voi saada uutta tietoa. Se auttaa ymmärtämään uuden laadukkaan tuottavuuden käsitettä ja merkitystä Kiinan nykyaikaistamisen edistämisessä.
Erityisesti on syytä mainita, että tämän kirjan esipuhe on 17 000 sanaa pitkä ja sen on kirjoittanut yksi kirjoittajista, taloustieteilijä Zhu Jiaming. Se keskittyy tekoälyn kehityksen rajoihin, trendeihin ja haasteisiin vuosina 2022–2024, ja se myös tarkentaa. on Tämän esipuheen viimeisin tieto tekoälyn vaikutuksista makrotalouteen on heinäkuun 2024 alussa. Tässä osiossa esitetään otteita tekoälykehityksen rajoista, trendeistä ja haasteista tästä esipuheesta.
Kirjamessujen aikana lukijat voivat mennä Peking University Pressiin, joka sijaitsee osoitteessa E1-07, East Hall 1, ostamaan (40 %:n alennus) tai tilata verkkoalustoilta, kuten Dangdang, JD.com ja Taobao.
"The Age of Dialogue" Shanghain kirjamessuilla, Peking University Press (Booth E1-07, East Hall 1)
Tekoäly ja ihmisäly ovat alkaneet tulla "yhteisälyn" kahdeksaan pääsuuntaukseen.
Tekoäly on tärkeä osa uutta tuottavuutta. Tekoäly on kattava teknologia, joka sisältää ajattelun, teknologian, talouden ja yhteiskunnan. Tekoälyteknologia eroaa ihmiskunnan historian maataloustekniikasta, teollisesta teknologiasta ja tietotekniikasta. Se sai alkunsa antiikin Kreikasta nykyaikaan ulottuvan älyllisen eliitin uskomuksesta, käsitteestä ja hengestä, eli äly ei ole vain ihmisille tarkoitettu. Luodut koneet voivat myös tuottaa älyä, koska älykkyys voidaan lopulta laskea. Turingin koneen synty vuonna 1936 on epäilemättä maamerkki tekoälyn historiassa. Yli 80 vuoden ajan tekoäly ei ole ihmisyhteiskunnalle merkinnyt vain jonkinlaista tiedettä ja teknologiaa, vaan myös ajattelun, talouden ja yhteiskunnan häiritseviä muutoksia. Jatkuvan iteroinnin ja evoluution jälkeen tekoäly on ja tulee jatkossakin todistamaan pitkän aikavälin ja kiihtyvyyden vuorovaikutuksen historiallisen merkityksen. Tämä artikkeli käsittelee maailmanlaajuisen tekoälyn kehityksen rajoja, trendejä ja haasteita vuodesta 2022 lähtien.
1. Suuri kielimalli (tai suuri malli)
Suuri läpimurto kesäkuussa: "Reinforcement Learning" -virheet löytyvät ja korjataan
Tekoälyn kehityshistoria voidaan jakaa eri vaiheisiin. Marraskuussa 2022 OpenAI julkaisi ChatGPT:n, ja generatiivinen tekoäly (Generative Artificial Intelligence, GenAI) alkoi kukoistaa. Generatiivinen tekoäly perustuu koneoppimisteknologiaan, joka jäljittelee ihmisen hermoverkkoja luodakseen uutta sisältöä tekstin, kuvien, musiikin, videoiden jne. avulla.
GenAI:n keskitetty edustaja on Large Language Model (LLM). Ns. iso kielimalli on suureen tekstidataan perustuva syväoppimismalli, joka voi tuottaa luonnollisen kielen tekstiä tai ymmärtää kielitekstin merkitystä. Voidaan myös sanoa, että suuret kielimallit perustuvat syväoppimiseen ja käyttävät monikerroksisia hermoverkkoja tunnistamaan monimutkaisia malleja datasta simuloimalla tapaa, jolla ihmisen aivot käsittelevät tietoa.
Tässä vaiheessa tekoälyn ydin on suuri kielimalli. Maailman suuret maat ja suuret yritykset ovat johtaneet suurten kielimallien kehittämistä, jotka ovat osoittaneet räjähdysmäistä kasvua ja muodostaneet jatkuvasti laajenevan suurten kielimallien klusterin. Tärkeimmät muuttujat, jotka vaikuttavat suurten kielimallien suorituskykyyn, ovat opetusdata, mallin koko (eli parametrien lukumäärä), generointialgoritmit ja optimointitekniikat. Suurten kielimallien ominaisuuksia ovat: (1) Suuret parametrit. Suurten kielimallien parametrien määrä voi usein nousta miljardeihin tai jopa satoihin miljardeihin. (2) Niillä on kuvantunnistus- ja ennakoiva analyysiominaisuudet. (3) sinulla on kyky ymmärtää ja yleistää tietoja. Se voi oppia ja suorittaa erilaisia monimutkaisia tehtäviä ja saavuttaa tarkan ja tehokkaan konekäännöksen, tunteiden analyysin ja älykkään kysymyksen ja vastauksen luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP).
ChatGPT, Googlen Gopher, LaMDA ja Meta's Llama edustavat suuria kielimalleja maailmanlaajuisesti. Niistä OpenAI:n vuonna 2023 julkaisema GPT-4 on mallisarjan yleisnimi, ei yksittäisen mallin. Toukokuussa 2024 OpenAI:n lanseeraama GPT-4o-malli osoitti erinomaiset kyvyt käsitellä satoja kieliä tekstin, puheen ja kuvien ymmärtämisessä, ja pystyi käymään reaaliaikaisia äänikeskusteluja sekä vangitsemaan ja ilmaisemaan tarkasti ihmisten tunteita. . Saman vuoden kesäkuussa Anthropic lanseerasi virallisesti Claude 3.5 Sonnet -mallin, joka ohitti Claude 3 Opusin ja GPT-4o:n koodausominaisuuksien, visuaalisten ominaisuuksien ja uusien vuorovaikutustapojen suhteen. Vielä jännittävämpää on, että Claude 3.5 Sonnet esittelee innovatiivisen "Artifacts"-ominaisuuden, jonka avulla käyttäjät voivat muokata ja rakentaa tekoälyn tuottamaa sisältöä reaaliajassa dynaamisessa työtilassa, mikä tekee keskusteluista tekoälystä yhteistyökumppanin, joka integroituu saumattomasti käyttäjiin. ' projekteja ja työnkulkua. Erityisesti Claude 3.5 Sonnet määrittelee uudelleen älykkäiden mallien kustannustehokkuuden kaksinkertaisella nopeudella edelliseen sukupolveen verrattuna ja 1/5 kustannuksilla.
Myös kesäkuussa tapahtui läpimurto suurten kielimallien saralla: OpenAI julkaisi GPT-4-malliin perustuvan CriticGPT:n, jota käytetään ChatGPT-koodin ulostulon virheiden sieppaamiseen. Toisin sanoen, CriticGPT on malli, joka käyttää GPT-4:ää GPT-4-virheiden etsimiseen. Se ei voi vain kirjoittaa käyttäjien kommentteja ChatGPT-vastaustuloksiin, vaan auttaa myös kouluttajia ymmärtämään ja tyydyttämään ihmisten aikomuksia, löytämään ja korjaamaan niitä. Virheet vahvistavassa oppimisessa ihmispalautteen avulla (RLHF) ovat kriittinen askel kohti edistyneiden tekoälyjärjestelmien tulosten arviointia.
2.AI-alusta
Maailmassa on yhdeksän suurta alustaa, ja trendi on vertikaalisoituminen ja erikoistuminen.
Koska tekoäly kattaa kaikki ihmisen tuotannon ja elämän osa-alueet, tekoälyalustan rakentamisesta on tullut yleinen trendi. Tekoälyalusta tarjoaa maailman johtavan multimodaalisen tekoälyteknologian, kuten äänen, kuvan ja NLP:n, sekä avoimen keskustelullisen tekoälyjärjestelmän ja ekosysteemin. Tällä hetkellä maailmassa on yhdeksän suurta tekoälyalustaa, joita tarjoavat Google, TensorFlow, Microsoft Azure, OpenAI, NVIDIA, H2O.ai, Amazon Web Services (AWS), DataRobot ja Fotor. Niistä NVIDIA Omniverse on avoin alusta, joka on suunniteltu virtuaaliseen yhteistyöhön ja reaaliaikaiseen realistiseen simulointiin. Se tarjoaa tehokkaan ekosysteemin, kuten GPU:n ja CUDAX AI -ohjelmiston, avulla alan johtavia ratkaisuja, kuten koneoppimisen ja syväoppimisen. ja data-analyysi.
Tekoälyalustojen kehitystrendi on pääasiassa vertikaalistumista ja erikoistumista. Esimerkiksi AI-taidealusta on alusta kuvien käsittelyyn ja luomiseen tekoälyteknologian avulla, mikä auttaa taiteilijoita ja ei-ammattilaisia luomaan nopeasti mielenkiintoisia ja esteettisesti arvokkaita maalauksia tekoälymaalausten muodossa, joista he voivat muodostaa luovia. inspiraatiota ja taiteellista kokemusta, antaa taidetta Tuoda lisää innovaatioita ja mahdollisuuksia maailmaan. Midjourney ja Stable Diffusion ovat AI-taidealustoja, joiden vaikutus laajenee jatkuvasti. Toisena esimerkkinä Suno v3.5 on AI-musiikin luontityökalu. Luodun musiikin pituus on muutettu alkuperäisestä 2 minuutista 4 minuuttiin, ja musiikin rakennetta on optimoitu merkittävästi. Tekoälymusiikin sukupolvialusta on vaikeasti sanoin selkeästi kuvailevan auditiivisen taiteen asiantuntija, joka osoittaa sen luovan potentiaalin ihmisten luovaa potentiaalia pidemmälle. Suno ilmoitti julkaisevansa myös uuden ominaisuuden, jonka avulla käyttäjät voivat säveltää kappaleita millä tahansa äänellä. Tämä uusi ominaisuus voi muuttaa jokapäiväisen elämän erilaiset äänet musiikiksi ja tuo uusia mahdollisuuksia musiikin luomiseen.
3.AI-pino
Peruspilareita ovat: data, laskenta ja mallit
Laitteiston näkökulmasta AI-pinon perusta on GPU, CPU ja TPU. Tärkein asia generatiivisessa AI-pinossa on GPU. Tekoälypino sisältää kuitenkin myös tekoälyohjelmistojärjestelmän, ja lopulta rakennettu AI-pino on järjestelmä ja ekosysteemi.
Syvällinen analyysi osoittaa, että tekoälypino on jäsennelty kehys, joka sisältää erilaisia tasoja ja komponentteja, joita tarvitaan tekoälyjärjestelmien kehittämiseen ja käyttöönottoon. Tekoälypinon avainkomponentteja ovat tiedonhallinta, laskentaresurssit, koneoppimiskehykset ja koneoppimistoimintojen (MLOps) alustat. Generatiivinen AI-pino koostuu kolmesta tasosta: ylä-, keski- ja alatasosta. Ylempi kerros sisältää tietoa ja asiantuntemusta tietyiltä aloilta, keskikerros tarjoaa dataa ja infrastruktuuria, jota voidaan käyttää tekoälymallien rakentamiseen, ja alin kerros on pilvilaskentaresurssit ja -palvelut. Edistyminen kullakin tasolla on ratkaisevan tärkeää tekoälyn edistämiselle. AI-pinon peruspilareihin kuuluvat: data, laskenta ja mallit. Niistä generatiivinen tekoäly vaatii suuren määrän laskentaresursseja ja suuria tietojoukkoja, jotka käsitellään ja tallennetaan korkean suorituskyvyn tietokeskuksiin.
Yleisesti ottaen AI-pinon perusteella voidaan rakentaa tekoälysovelluksia, joissa on ominaisuuksia, kuten nopea haku, nopea käännös, älykäs tunnistus ja älykäs ohjaus.
4.Fyysisen maailman simulaattori
Kolmas on tekoälyn fyysinen maailma: ihmisen aika-avaruushavainnon ulkopuolella
Nykyajan ihmisillä on kolme maailmaa: todellinen kokemusmaailma, virtuaalimaailma ja fyysinen maailma, joka on ihmisen aika- ja tilahavaintojen ulkopuolella. Tekoäly vaikuttaa suoraan ihmisten ja edellä mainittujen kolmen maailman väliseen suhteeseen. Todellisessa kokemusmaailmassa tekoälyn ja luonnollisen älyn rinnakkaisuus ja vuorovaikutus ovat muuttaneet todellisen maailman olemassaoloa virtuaalimaailmassa, tekoäly ja todellisuus virtuaaliteknologia voivat ohjata ihmisen epätodelliseen immersiivisen kokemuksen tilaan; metaversumi on Fyysisen maailman tapa, joka ylittää ihmisen käsityksen ajasta ja paikasta, tekoäly voi auttaa ihmisiä murtamaan aistien rajoitukset ja ymmärtämään maailmankaikkeuden, jossa on kymmeniä miljardeja valovuosia mittakaavassa ja mikroskooppisissa kohtauksissa. nanometriä mittayksikkönä. Tieteellisten kokeiden alalla tekoälyteknologia ei ole enää vain työkalu, vaan edellytys.
Soran ilmaantumisen perustavanlaatuinen merkitys vuoden 2024 alussa on, että se näyttää oman fyysisen maailman simulaattoritoiminnon kautta fyysisen maailman, jota ihmiset eivät välttämättä havaitse, fyysisen maailman, joka on todennäköisesti todellisempi kuin mitä ihmissilmät näkevät. Kun ihmiset havaitsevat tekoälyn fysiikan luoman maailman ja integroituvat siihen, he kokevat monipuolisemmat fyysiset säännöt.
Kun Sora suorittaa videon generointitehtäviä, jotka perustuvat havainto-, muisti- ja ohjausmoduulien tukeen, luodut videot voivat noudattaa jossain määrin todellisen maailman fyysisiä lakeja, mikä tekee siitä kyvykkään simuloida ihmisiä, eläimiä, ympäristöjä, jne. todellisessa maailmassa Laaja mielikuvitustila toteuttaa pohjimmiltaan tilan johdonmukaisuuden, ajan johdonmukaisuuden ja kausaalisen johdonmukaisuuden. Sora on luettava maailmanmalli, kuinka hyvin sillä menee tässä vaiheessa, ei ole ongelman ydin. Open-Sora 1.1:n julkaisun jälkeen videoiden luomisen laatu ja kesto ovat parantuneet huomattavasti. Optimoitu Causal Video VAE -arkkitehtuuri parantaa huomattavasti Soran suorituskykyä ja päättelytehoa.
Yksi NVIDIAn tärkeistä panostuksista on Earth-2:n digitaalisen kaksoismaamallin valmistuminen. Earth-2 yhdistää generatiivisen AI-mallin CorrDiff ja on koulutettu WRF-numeeriseen simulaatioon, joka voi ennustaa säätiedot tarkasti 12-kertaisella resoluutiolla (noussut 25 kilometristä 2 kilometriin). Seuraava askel Earth-2:lle on parantaa ennustetarkkuutta kahdesta kilometristä kymmeniin metriin. Resoluutio on korkeampi, ajonopeus on 1000 kertaa suurempi kuin fyysisessä simulaatiossa ja energiatehokkuus on 3000 kertaa suurempi, mikä tarkoittaa, että se voidaan ennustaa reaaliajassa.
Visio on hyvin selkeä: ihmiset rakentavat havainto/muisti/hallinta-komplekseja, joilla on kyky rakentaa realistisia ja fyysisesti oikeita "maailman malleja". Tässä mielessä Microsoftin tutkija Sébastien Bubeck ehdotti "AI-fysiikan" käsitettä ja tutkimussuuntaa. NVIDIA:n toimitusjohtaja Jensen Huang ehdotti myös, että tekoälyn seuraava aalto olisi fyysinen tekoäly. Siksi Nvidian digitaalinen kaksoiskohde ei vain maapalloa, vaan myös koko fyysistä maailmaa.
5. Kehollinen älykkyys ja älykkäät robotit
Lopullinen sovellus: Anna tekoälystä tulla "ihminen"
Tekoälyn kehittyminen johtaa väistämättä tekoälyn ekosysteemin muodostumiseen. Embodied Artificial Intelligence (EAI) eli älykkäät robotit ovat tulleet tekoälyn ekosysteemin pääkappaleeksi.
Ruumiillinen älykkyys on tekoälyn lisälaajennus fyysisessä maailmassa. Se on älykäs järjestelmä, joka pystyy ymmärtämään, järkemään ja olemaan vuorovaikutuksessa fyysisen maailman kanssa toimintaa. Lisäksi älykkäät robotit oppivat simuloimalla ihmisen ajattelupolkuja ja antamaan ihmisten odottamaa käyttäytymispalautetta Multimodaalisen tekoälyn ohjaamana he voivat oppia itse, havaita maailmaa, ymmärtää ja toteuttaa ihmisten ohjeita sekä suorittaa yksilöllisiä tehtäviä ja yhteistyövaatimuksia. Jatkuva kehitys. Toisin sanoen erilaisten tehtävien suorittaminen, jotka voidaan tarkastaa ja mitata todellisessa fyysisessä ympäristössä. Lyhyesti sanottuna ruumiillistuneen älyn ominaisuus on kyky itsenäisesti havaita fyysinen maailma päähenkilön näkökulmasta.
Mitä tulee älykkäiden robottien eri muotoihin, ne ovat ruumiillistuneen älyn fyysisiä muotoja. Niiden yleinen arkkitehtuuri koostuu havaintokerroksesta, vuorovaikutuskerroksesta ja liikekerroksesta. Teslan humanoidirobotti "Optimus Prime" on kehittynyt ensimmäisestä sukupolvesta toiseen, amerikkalainen humanoidirobottien startup Figure AI sai valtavan investoinnin tämän vuoden helmikuussa, ja NVIDIA esitteli 25 humanoidirobottia vuoden 2024 Global Technology Conference (GTC) -konferenssissa. Kaikki osoittavat humanoidirobottien alan nopean kehityksen.
Maaliskuussa 2024 NVIDIA lanseerasi maailman ensimmäisen humanoidirobotin perusmallin GR00T. Malliohjattu robotti pystyy ymmärtämään luonnollista kieltä ja jäljittelemään toimintaa tarkkailemalla ihmisen käyttäytymistä, ja käyttäjät voivat opettaa sen nopeasti koordinoimaan erilaisia taitoja sopeutuakseen todelliseen maailmaan ja ollakseen vuorovaikutuksessa sen kanssa. Projektin GR00T ilmestyminen osoittaa, että todellinen robottien aikakausi saattaa olla tulossa. Tämä on myös tekoälyn perimmäinen sovellus: tehdä tekoälystä "ihminen".
Kehittyneen älykkyyden nousu merkitsee siirtymistä perinteisestä ohjauspohjaisesta robotiikkateknologiasta uuteen oppimisen ja toiminnan paradigmaan. Suurmallitekniikan räjähdysmäinen kasvu ja laitteistokustannusten aleneminen ovat johtaneet ruumiillistuneiden tiedusteluyritysten syntymiseen, jotka pyrkivät kehittämään älykkäitä robotteja, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa fyysisen maailman kanssa.
Toukokuussa 2024 Japanin Yokohamassa järjestetään kansainvälinen robotiikan ja automaation konferenssi (IEEE ICRA), joka on yksi vaikutusvaltaisimmista kansainvälisistä akateemisista konferensseista robotiikan alalla. Tämän vuoden konferenssin teema "CONNECT+" ei ainoastaan esittele uusimpia edistysaskeleita robotiikkateknologiassa, vaan myös vallankumousta "ruumiillisessa älykkyydessä" ja "oppimisessa". Pitkällä aikavälillä ruumiillisella älykkyydellä on suuri merkitys tekoälyteollisuuden kehitykselle, ja sillä on arvo, jota ei voida sivuuttaa tekoälyn (AGI) kannalta.
6. Tilaäly
Enemmän kuin pelkkä koneversio ihmissilmistä, se paljastaa maailman sellaisesta näkökulmasta, jota ei koskaan osannut kuvitellakaan
Tilaälyä on kahdenlaisia: toinen on luonnollisen evoluution muodostama tilaäly. Kesti miljoonia vuosia ennen kuin ihmisillä kehittyi avaruudellinen äly. Silmät vangitsevat valoa ja projisoivat verkkokalvolle 2D-kuvia, ja aivot muuntavat nämä tiedot 3D-tiedoksi. Toinen on tekoälyteknologiaan perustuva tilaäly, jossa koneet simuloivat ihmisen monimutkaista visuaalista päättelyä ja toimintaa sekä ymmärtävät ja ohjaavat 3D-maailmaa suoraan visuaalisen tiedon avulla useiden antureiden avulla.
Verrattaessa luonnollisen evoluution muodostamaa tilaälyä ja tekoälyteknologiaan perustuvaa tilaälyä ero on merkittävä: luonnollisen evoluution muodostama tilaäly on rajallinen tilaulottuvuuden suhteen ja 3D-avaruuden läpimurto on vaikeaa tai jopa mahdotonta. . Tekoälyteknologiaan perustuva tilaäly voi kuitenkin murtautua tilaulottuvuuden läpi. Tällainen tila rikkoo maantieteellisiä rajoja ja on juoksevassa, rajattomassa, vapaassa ja avoimessa tilassa. Paitsi, että tällainen tila ei ole enää Newtonin aikarajoitusten alainen, mikä saavuttaa ajantasaisuuden ja ajan optimoinnin. Esimerkiksi Googlen tutkijat kehittivät algoritmin, joka voi muuntaa tiedot 3D-muodoiksi tai kohtauksiksi käyttämällä vain joukko valokuvia.
Li Feifei, Stanfordin yliopiston ihmiskeskeisen tekoälyn tutkimuslaitoksen johtaja (National Academy of Engineeringin akateemikko) ajattelee tältä osin: "Näöntarkkuuden yhdistäminen tietosanakirjatiedon syvyyteen voi saada aikaan brändin. Uusi kyky Tämä ei ole vielä tiedossa, mitä uudet ominaisuudet tulevat olemaan, mutta uskon, että se on enemmän kuin pelkkä koneversio ihmissilmistä. pystymme näkemään näkökulmista, joita emme koskaan kuvitelleet paljastavat "Toisin sanoen tekoälyteknologiaan perustuva tilaäly murtaa luonnollisen evoluution muodostaman tilaälyn ja paljastaa tilatilan, johon ihmiset eivät voi luottaa aivoihinsa. kuvitella. Esimerkiksi kvanttimekaniikan kuvaama kvanttiavaruus viittaa avaruuteen, jolla on topologiset ominaisuudet, jotka muodostuvat joistakin diskreeteistä tai jatkuvista tiloista. Ihmisten luontaisesti kehittyneen tilaälyn on mahdotonta havaita ja tunnistaa kvanttiavaruutta, mutta tekoälyteknologian tukema tilaäly on mahdollista.
Lyhyesti sanottuna suuriin tekoälymalleihin perustuva spatiaalinen älykkyys johtaa ihmiset "uoteen uuteen olemassaoloon", ja ruumiillistuva äly on todennäköisesti "alkuperäinen" täällä.
7. Tekoälyn syvä kehitys
Mooren lakia voidaan rikkoa, metakognitio johtaa skaalauslain epäonnistumiseen
Tekoäly on historiallisen syvän evoluution hetki. Mooren lailla ja skaalauslailla on vähitellen yhä tärkeämpi rooli.
Mooren laki on Intelin perustajan Gordon Mooren kokemuksen perusteella tiivistetty sääntö, eli integroituun piiriin mahtuvien transistorien määrä kaksinkertaistuu noin 18-24 kuukauden välein. Toisin sanoen prosessorin suorituskyky kaksinkertaistuu noin kahden vuoden välein. Ongelmana on, että kun sirut nousivat 28 nanometriin (nm), tapahtui Mooren lain kriisi. Kun siru tulee 1 nanometrin prosessisirulle, se tarkoittaa Mooren lain rajan saavuttamista. Nyt sirut ytimenä käyttävän tekoälyn koko laitteistopohja on Mooren lain kriisin tai Mooren lain rajan edessä. Kesäkuussa 2024 vuoden 2024 Taipei International Computer Show:ssa (Computex 2024) Nvidian toimitusjohtaja Jen-Hsun Huang ilmoitti, että sen GPU-arkkitehtuurin päivitystiheys kiihtyy kahden vuoden välein kerran vuodessa, mutta laskentatehon kasvu ei ole pysähtynyt, ja sen AI Sirujen laskentateho on saavuttanut hämmästyttävän 1000-kertaisen kasvun viimeisen kahdeksan vuoden aikana, mikä osoittaa, että on olemassa tekninen mahdollisuus murtautua Mooren lain kriisin ja Mooren lain rajojen läpi.
Skaalauslaki sisältää pääasiassa kriittisten ilmiöiden tutkimisen. Sen ydinajatus on, että mallin parametrien koon, tietojoukon koon ja koulutukseen käytettävien liukulukujen määrän kasvaessa mallin suorituskyky paranee. . Optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi edellä mainittuja kolmea tekijää on vahvistettava samanaikaisesti. Elleivät kaksi muuta tekijää rajoita, mallin suorituskyvyllä on teholakisuhde kunkin yksittäisen tekijän kanssa.
Tekoälyn alalla GPT-4:n suorituskyvyn ennuste tietyissä ongelmissa voidaan ennustaa mallilla, joka on 1000 kertaa pienempi kuin GPT-4. Toisin sanoen GPT-4 ei ole vielä aloittanut harjoittelua, ja sen suorituskyky tähän ongelmaan on jo tiedossa. Siksi skaalauslait ovat tärkeitä suurten mallien koulutuksessa. Voidaan sanoa, että skaalauslaki on toinen mahdollinen laki tekoälyn syvälle kehitykselle.
Bill Gates ilmaisi vähän aikaa sitten syvällisen näkemyksen skaalauslaista The Next Big Idea -podcastin jaksossa: "Skaalauslaki on ehdottomasti edelleen voimassa. Mutta samalla sen perusteella, mitä tiedämme tänään, tulee olemaan olla siirtymä yksinkertaisista algoritmeista ihmismäisempään metakognitiiviseen toimintaan, mikä on suurempi raja "Koska tietoisuus voi liittyä metakognitioon, eikä metakognitio ole mitattavissa oleva ilmiö." Toisin sanoen metakognitio saa skaalauslain epäonnistumaan.
8. Lähi- ja keskipitkän aikavälin trendit
Yleinen tekoälyvaihe kiihtyy, ja super-AI:n "aamunkoitto" on ilmestynyt
Vuoden 2024 aikapisteessä voimme yleisesti nähdä tekoälyn lähi- ja keskipitkän aikavälin trendit:
(1) Keinotekoisen kapeaa älykkyyttä (ANI) koskeva vaihe lähenee loppuaan. Tässä vaiheessa tekoäly on tekoälyjärjestelmä, joka voi suorittaa tiettyjä tehtäviä, kuten kuvan tai puheentunnistuksen. Tämän vaiheen huippu on generatiivista tekoälyä tukevien suurten mallien ilmaantuminen ja älykkäiden koneiden popularisointi.
(2) Yleisen tekoälyn vaihe kiihtyy.
(3) Keinotekoisen superälyn (ASI) "aamunkoitto" on ilmestynyt horisonttiin. Supertekoälyllä on kyky ylittää "ihmismielen", saavuttaa ja nopeasti ylittää koko ihmiskunnan kollektiivinen älykkyys, ja se on tekoälyjärjestelmä, joka on tehokkaampi kuin ihmisäly.
Tekoäly on jo historiallisella ajanjaksolla, jolloin ihmisten mielikuvitus virkistyy joka päivä. Tänä aikana maailman aiheet ja viitejärjestelmät muuttuvat toistaiseksi, tietojärjestelmä rakennetaan uudelleen, ihmisäly ja tekoäly alkavat astua "yhteisälyn" tilaan ja perinteiset taloudelliset organisaatiot, kansalliset järjestelmät ja oikeusjärjestelmät tulee Muutoksia myös tapahtuu ja ihmissivilisaatio jopa organisoidaan uudelleen tulevaisuudessa.
Zhu Jiaming
6. heinäkuuta 2024
(Alkuperäisen esipuheen otsikkoa ja alaotsikkoa on toimittaja täydentänyt ja hienosäätänyt)
Kirjailija: Zhu Jiaming
Teksti: Zhu Jiaming Kuvat: Zhu Meiquan Toimittaja: Li Nian Toimittaja: Li Nian
Ilmoita lähde, kun painat tämän artikkelin uudelleen.
