berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Saat ini, kecerdasan umum buatan (AGI) telah menjadi salah satu kata kunci yang menjadi fokus komunitas ilmiah dan industri. Beberapa tahun yang lalu, banyak orang percaya bahwa dibutuhkan setidaknya 10 hingga 50 tahun untuk mewujudkan AGI itu tidak akan mungkin terjadi. Saat ini, yang terakhir jumlahnya sedikit dan jarang terjadi. Namun, dibandingkan dengan antusiasme masyarakat terhadap gelombang perubahan teknologi ini, banyak ilmuwan garis depan dan pemimpin industri di bidang AI (kecerdasan buatan) merasa bahwa jalan yang harus ditempuh masih panjang sebelum AI saat ini dapat berkembang menjadi AGI.

Menurut Qi Yuan, Profesor Terhormat Hao Qing dari Universitas Fudan, Dekan Institut Intelijen Ilmiah Shanghai (selanjutnya disebut sebagai "Institut Shanghai"), dan pendiri perusahaan model besar tepercaya "Infinite Lightyear", "salah satu yang tertinggi manifestasi dari kecerdasan buatan umum" Ini untuk menemukan hukum-hukum yang tidak diketahui dari dunia yang kompleks. Singkatnya, itu harus menjadi 'AI Einstein'. Hal ini mengharuskan kita untuk menciptakan kombinasi prediksi probabilitas 'kotak hitam' yang berpikir cepat dan berpikir lambat ' penalaran logis white box untuk menciptakan model besar yang tepercaya 'Gray Box'; dan melalui integrasi mendalam antara teknologi dan industri, kami mempromosikan penelitian dasar, pelatihan bakat, dan penerapan hasil untuk menciptakan ekosistem inovasi yang ilmiah dan cerdas.

Pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia (WAIC) 2024 dan Konferensi Tingkat Tinggi tentang Tata Kelola Global Kecerdasan Buatan yang berakhir belum lama ini, Institut Teknologi Shanghai berhasil menyelenggarakan forum bertema "Kecerdasan Buatan: Perubahan Paradigma Penelitian Ilmiah dan Perkembangan Industri" . Ini juga pertama kalinya lembaga penelitian dan pengembangan baru ini muncul di WAIC. Shangzhi Institute dapat dikatakan sebagai model bagi Shanghai dalam mengeksplorasi model ekologi cerdas ilmiah "1+1+N" yang didorong oleh inovasi. Artinya, "1" dari Shangzhi Institute berfungsi sebagai pusat dan pusat ekosistem, yang bertanggung jawab untuk perencanaan strategis secara keseluruhan, integrasi sumber daya dan Penelitian dan Pengembangan serta inovasi teknologi utama, dikombinasikan dengan Universitas Fudan "1" lainnya, dan "N" dari banyak universitas, lembaga penelitian ilmiah, perusahaan teknologi, tim inovasi dan lembaga investasi, bersama-sama mempromosikan penelitian ilmiah, pelatihan bakat, transformasi pencapaian ilmu pengetahuan dan teknologi serta inovasi dan peningkatan industri.

Standar AGI seharusnya adalah menciptakan "AI Einstein"

Dari sudut pandang teknis, akankah model besar dengan parameter yang lebih banyak menghasilkan kecerdasan buatan secara umum? Saat ini, baik dari sudut pandang teknologi AI itu sendiri atau dari sudut pandang konsumsi energi, meskipun model besar yang didasarkan pada arsitektur autoregresif Transformer masih memiliki keunggulan, hal tersebut tidak cukup untuk mengarah pada kecerdasan buatan secara umum. Kecerdasan buatan membutuhkan pengembangan model besar yang tepercaya dan "kotak abu-abu". Ini adalah ringkasan pengalaman praktis Qi Yuan selama bertahun-tahun di dunia akademis dan industri.

Sepuluh tahun yang lalu, dengan gagasan "membuat kecerdasan buatan berguna", Qi Yuan memimpin tim untuk meningkatkan sistem pembelajaran mesin inti Alibaba dari 2 juta parameter menjadi ratusan juta parameter untuk pertama kalinya, sehingga mencapai efek bisnis skala besar Mendemonstrasikan transformasi data, algoritme, dan kemampuan teknik yang terintegrasi. Inilah perwujudan dari hukum Penskalaan yang dibicarakan di kalangan kecerdasan buatan saat ini.

Qi Yuan ingat bahwa tim benar-benar merasakan manfaat Hukum Penskalaan pada saat itu: setelah parameter model ditingkatkan seratus kali lipat, efek keseluruhan meningkat pesat. "Tetapi sekarang saya berpikir: Mengapa kita tidak membuat model AI secara lebih luas pada saat itu? Mengapa saya berhenti di sini ketika kita mengambil langkah maju?" Dia berkata, "Model besar dengan ratusan juta parameter masih ada tidak cukup, untuk bergerak menuju puluhan miliar, ratusan miliar, atau bahkan triliunan. Pada saat itu, baik akademisi maupun institusi kekurangan daya komputasi, dan bahkan di dunia industri, untuk mencapai daya komputasi setinggi itu diperlukan biaya yang sangat tinggi, bahkan terlebih lagi. Belum lagi akademisi."

Alasan mengapa standar AGI harus menciptakan "AI Einstein", jelas Qi Yuan, adalah agar efektif dan cerdas. Pertama-tama, Einstein melihat "awan gelap fisika di awal abad ke-20" melalui beberapa titik data penting. AGI juga harus mampu menemukan hukum yang tidak diketahui yang memahami dunia yang kompleks. Namun, tidak ada model besar saat ini yang dapat melakukan hal ini. Meskipun model visual besar SORA mensimulasikan dunia fisik hingga tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, SORA masih membangun dunia tiga dimensi berdasarkan simulasi dunia dua dimensi, yang masih jauh. dari pemahaman menyeluruh tentang dunia fisik. Yang kedua adalah konsumsi daya. Kekuatan otak manusia sekitar 15 watt, dan daya puncak GPU beberapa ratus watt. Belum lagi mendukung pelatihan model besar untuk keperluan umum memerlukan satu kilocard atau sepuluh ribu cluster kartu . Untuk saat ini, jika tetap menggunakan arsitektur yang ada, maka akan membutuhkan konsumsi daya yang sangat besar sehingga sulit mencapai tujuan menjadi efektif dan cerdas.

"AI Einstein" juga merupakan tujuan utama AI untuk Sains (Catatan: Kecerdasan Ilmiah, selanjutnya disebut AI4S). Kecerdasan ilmiah telah memainkan peran penting dalam mempercepat penyelesaian persamaan fisik yang diketahui, namun kecerdasan ilmiah perlu menggabungkan aturan dan data yang diketahui, mengurangi ketergantungan yang besar pada data dan daya komputasi, meningkatkan keakuratan penalaran dan prediksi, dan menyesuaikan berdasarkan pengetahuan data aturan dan mengusulkan teori ilmiah baru. Hal ini juga bertepatan dengan tujuan jangka panjang Qi Yuan bekerja di Universitas Fudan dan Institut Kekayaan Intelektual Shanghai - "menggunakan kecerdasan buatan untuk memahami dunia yang kompleks dan menemukan hukum yang tidak diketahui."

Model besar bidang vertikal tepercaya "kotak abu-abu" memberdayakan ribuan industri

Masalah apa yang perlu segera diselesaikan ketika model besar menerapkan produktivitas baru dari alat AI? Dari sudut pandang Qiyuan, industri model skala besar menghadapi banyak tantangan yang sama, sehingga sulit untuk mencocokkan teknologi, produk, dan permintaan pasar.

"Saat ini, masalah terbesar dalam penerapan model skala besar adalah bahwa model tersebut terlihat berguna pada pandangan pertama, tetapi tidak ada gunanya setelah digunakan." Qi Yuan menjelaskan bahwa inti dari model bahasa skala besar saat ini hanyalah untuk memprediksi kata berikutnya. untuk memprediksi kata berikutnya, tetapi ini tidak cocok untuk penalaran multi-langkah yang teliti. “Bahasa adalah alat untuk berkomunikasi, bukan alat untuk berpikir.” Baru-baru ini, sebuah artikel yang diterbitkan oleh Massachusetts Institute of Technology (MIT) dan lembaga-lembaga lain di jurnal akademis ternama “Nature” menunjukkan bahwa bahasa adalah alat yang ampuh untuk menyebarkan informasi. pengetahuan budaya, dan ini mungkin terkait dengan kemampuan berpikir dan bernalar kita yang berevolusi bersama untuk mencerminkan kompleksitas kognisi manusia. Namun bahasa tidak menciptakan kompleksitas penalaran.

Mengingat karakteristik model besar yang ada seperti tidak dapat diandalkan, interpretabilitas rendah, dan biaya tinggi, solusi yang benar-benar efektif adalah menggabungkan penalaran jaringan saraf probabilistik dengan perhitungan simbolik logis, mirip dengan kombinasi pemenang Hadiah Nobel di bidang ekonomi Daniel Card Pemikiran cepat berbasis naluri manusia dan pemikiran lambat berbasis penalaran logis yang dijelaskan dalam buku Niemann "Berpikir Cepat dan Lambat" "dapat dikatakan sebagai model 'kotak abu-abu' yang besar." Qi Yuan percaya, "kotak abu-abu" mempercayai model besar itu menggabungkan komputasi simbolik dengan jaringan saraf dapat mengurangi "ilusi" kecerdasan buatan dan memecahkan masalah profesional di bidang vertikal, sehingga memberdayakan ribuan industri dan melepaskan produktivitas model besar.

Apa yang dimaksud dengan model besar tepercaya "kotak abu-abu"? "Pembelajaran mendalam awalnya dianggap sebagai 'kotak hitam', tapi sekarang kami menggabungkan 'kotak putih' penalaran logis dengan pembelajaran mendalam, dan itu menjadi 'kotak abu-abu'." Qi Yuan menjelaskan, "'Kotak hitam' yang asli ' membuat Orang tidak tahu apa-apa tentang proses menghasilkan data, dan model besar 'kotak abu-abu' dapat membuat orang 'tahu apa yang terjadi dan mengapa' dengan bantuan penalaran logis cocok dengan data observasi dunia nyata."

Qi Yuan mengatakan bahwa untuk menjadikan skenario kompleks di berbagai industri menjadi medan perang baru di mana AI memainkan peran sentral, baik di bidang keuangan dan asuransi, energi tenaga angin, transportasi laut, skenario medis dan farmasi, perlu untuk mengintegrasikan pengetahuan industri yang sistematis. logika penalaran dan mekanisme pengambilan keputusan. Model besar "kotak abu-abu" tidak hanya merupakan arahan umum dari kecerdasan buatan secara umum, tetapi juga merupakan alat yang ampuh bagi model besar untuk menembus jauh ke dalam bidang vertikal dan benar-benar memecahkan masalah praktis. “Jika dilihat dari sudut pandang industri, pemahaman ini sangat intuitif.” Qi Yuan mencontohkan. Dokter tidak perlu menjadi pengacara, dan pengacara tidak perlu menjadi ahli investasi lapangan dan membuat alat produktivitasnya sendiri. Secara teknis, "bencana lupa" dapat terjadi jika sebuah model besar mempelajari tugas-tugas yang tidak relevan secara berlebihan. Seperti halnya jika Li Bai bekerja sebagai akuntan sepanjang hari dan tidak menulis puisi, inspirasi puitisnya mungkin lambat laun akan memudar. “Kami telah mengamati bahwa saat melatih model besar di bidang vertikal, jika model dibiarkan mempelajari terlalu banyak fungsi yang tidak relevan, hal itu akan mengganggu kemampuan aslinya. Oleh karena itu, perlu dibuat model besar 'kotak abu-abu' di bidang vertikal. Saya pikir ini memiliki nilai yang besar dalam implementasi industri.

"Saya pikir model besar 'kotak abu-abu' akan memainkan peran yang semakin penting dalam perjalanan menuju penerapan AGI dan industri vertikal, karena dari metodologi Bayesian, model ini menggabungkan pengetahuan yang kita ketahui dan informasi yang tidak kita ketahui yang tersembunyi dalam data digabungkan untuk menemukan hukum baru dan memecahkan masalah ilmiah dan industri." Qi Yuan dengan blak-blakan mengatakan bahwa di masa depan, "AI Einstein" juga bisa menjadi "AI Buffett."

Membuka rantai inovasi dan membangun ekosistem inovasi yang ilmiah dan cerdas

Pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia 2024, sebuah tim yang dipimpin oleh Qi Yuan merilis model keuangan dan medis berbahasa ringan yang dapat dipercaya dan berskala besar dengan puluhan miliar parameter. Pengujian model besar di dua bidang vertikal ini telah melampaui model besar GPT4-Turbo dengan triliun parameter OPEN AI, sekali lagi membangkitkan perhatian industri terhadap penerapan model besar.

“Terobosan kecerdasan buatan saat ini tidak hanya berasal dari inovasi prinsip-prinsip yang mendasarinya, tetapi juga didorong oleh produk-produk yang berorientasi pada kebutuhan sosial. Yang dibutuhkan masyarakat tidak hanya publikasi artikel teoritis atau inovasi model bisnis, namun integrasi teknologi yang mendalam. inovasi dan inovasi industri, yang didasarkan pada terobosan prinsip kesatuan. Setelah keduanya digabungkan, kita bisa berenang ke tempat yang airnya lebih biru,” kata Qi Yuan.

Akademisi dan industri memiliki misi yang berbeda. Akademisi harus mengeksplorasi hal-hal baru, sedangkan industri harus menyelesaikan masalah-masalah praktis terlebih dahulu. Ada masalah umum di dalam dan luar negeri: lembaga penelitian perlu mempelajari banyak masalah inovasi teknologi, namun jika mereka mengabaikan produksi dan kebutuhan sosial, akan ada dua kekurangan: kurangnya tekanan kompetitif yang nyata dan ketidakmampuan untuk meredam teknologi inovatif dalam persaingan. ; Umpan balik informasi pasar yang efektif mendorong arah penelitian dan pengembangan teknologi.

Untuk mencapai tujuan ini, Qiyuan berharap dapat membuka rantai inovasi "universitas-lembaga penelitian-start-up" dan menciptakan ekosistem inovasi yang baik. Dia tidak hanya memikirkan teknologi yang mendasarinya, tetapi juga memahami permintaan pasar. Gunakan permintaan dan skenario pasar untuk mengarahkan arah produk, dan berinovasi dari bawah ke atas untuk membangun daya saing inti produk.

Shangzhiyuan, didirikan pada tahun 2023, berkomitmen terhadap inovasi orisinal dalam AI untuk Sains yang menggabungkan pengetahuan dan data. Baru-baru ini, Institut Shangzhi merilis rangkaian model meteorologi skala besar 2.0 Fuxi untuk aplikasi industri seperti energi baru, asuransi, dan manajemen perkotaan, serta memimpin peluncuran Aliansi Ekologi Inovasi Meteorologi Cerdas, yang menyatukan berbagai unit untuk secara bertahap mendorong industrialisasi. dari rangkaian aplikasi model meteorologi skala besar Fuxi 2.0. Peluncuran produk model besar tepercaya "kotak abu-abu" juga sedang berlangsung. Infinite Lightyear, sebuah perusahaan model besar tepercaya di mana Qi Yuan adalah pendirinya, telah didirikan.

Untuk lebih mensejahterakan ekosistem inovasi ilmiah dan cerdas, konferensi kedua disponsori bersama oleh Akademi Cerdas Shanghai dan Universitas Fudan, dan dipandu bersama oleh Komisi Sains dan Teknologi Kota Shanghai, Komisi Pembangunan dan Reformasi Kota Shanghai, Ekonomi dan Informasi Kota Shanghai Komisi, Komisi Pendidikan Kota Shanghai dan departemen lainnya. Kompetisi Sains dan Intelijen Dunia telah diluncurkan. Kompetisi ini menetapkan hadiah jutaan dolar untuk merekrut pemain dari seluruh dunia untuk bersama-sama menjelajahi bidang terdepan intelijen ilmiah. Pada saat yang sama, Shangzhi Institute telah memimpin pengembangan platform data ilmiah yang mencakup data ilmiah multi-modal. Platform ini memiliki kemampuan menyeluruh mulai dari pengumpulan dan pemrosesan data hingga manajemen dan pemodelan, memastikan pemrosesan data yang efisien, dapat dipercaya, dan interoperabilitas data yang aman. . Berdasarkan platform ini, SPIC dan mitranya telah membangun beberapa kumpulan data ilmiah berkualitas tinggi untuk bidang ilmu hayati, ilmu fisika, dan ilmu atmosfer, sehingga menyediakan sumber daya berharga untuk penelitian intelijen ilmiah. Selain itu, Shangzhi Institute memimpin peluncuran Global Scientific Data Ecological Alliance. Kelompok pertama unit anggota aliansi ini mencakup lebih dari sepuluh unit termasuk China Telecom Co., Ltd., COSCO Shipping Property Insurance Captive Co., Ltd., Shanghai Lingang New Area Lintas Batas Data Technology Co., Ltd.. Aliansi ini akan membangun platform pembukaan dan berbagi sumber daya big data penelitian ilmiah multi-bidang melalui kerja sama dengan pemerintah, perusahaan, universitas, lembaga penelitian, dan pihak lain.

"Baik penelitian ilmiah maupun industri tidak boleh 'baru demi kebaruan'. Kami berharap kita dapat membangun kecerdasan buatan umum dan aplikasinya di masa depan untuk memecahkan masalah dunia nyata."

pengarang:

Gambar: Foto milik Shanghai Intelligence Research Institute Editor: Wu Jinjiao Pemimpin Redaksi: Jiang Peng

Harap sebutkan sumbernya saat mencetak ulang artikel ini.