Novo prefácio de Zhu Jiaming: Oito tendências principais em IA e inteligência humana começando a “compartilhar inteligência”｜Feira do Livro de Xangai 2024①
2024-08-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
"A Era do Diálogo: O Caminho para um País Forte Forjando uma Nova Produtividade", de Zhu Jiaming, Tao Hu, Shen Yang, etc., publicado pela Peking University Press em agosto de 2024, ao preço de 78 yuans
[Introdução] A Feira do Livro de Xangai está em pleno andamento, com multidões dentro e fora do salão de exposições, e informações e espíritos em todos os níveis estão fluindo e contagiando.
O novo livro "A Era do Diálogo: O Caminho para um País Forte Forjando uma Nova Produtividade", publicado pela Peking University Press e compilado por palestrantes do Wenhui Lecture Hall, foi apresentado na feira do livro e realizada na Rua Chang'an Clube de Leitura no dia 14 de agosto Conheça a lista de novos livros. O livro está dividido em três capítulos principais: o "surgimento" da inteligência artificial, o desenvolvimento integrado dos mundos virtual e real e a infraestrutura da tecnologia de inteligência digital. Concentra-se principalmente na inteligência artificial, grandes modelos, chips, interfaces cérebro-computador. , Web3, Internet via satélite, ecologia digital e meta- O universo, ética da IA e outros tópicos.
Quatorze palestras, 41 especialistas, acadêmicos e elites da indústria, incluindo Zhu Jiaming, Lin Baojun, Wang Jianyu, Shen Yang, Li Miao, Cai Hengjin, Lu Yong, Lin Longnian, Lin Yonghua, Tao Hu, Yang Guang, Wei Hui e Convidados da palestra He Liang, incluindo Ji Weidong, Feng Xiang, Jiang Xiaoyuan, Yu Hai, He Jing, Fu Changzhen, Li Quanmin, etc., fizeram uma análise aprofundada da inovação tecnológica e da inovação tecnológica nas áreas de tecnologia da informação de nova geração, artificial inteligência, aeroespacial, biomedicina, tecnologia quântica, etc. O desenvolvimento industrial, explorando as fronteiras, tendências e desafios do desenvolvimento global da inteligência artificial, bem como questões como a governança ética da inteligência artificial, ajudará os leitores a compreender o conceito e a conotação de novas forças produtivas e o seu importante papel na promoção do desenvolvimento da modernização chinesa. Este livro incorpora o diálogo entre ciência, tecnologia e humanidades e a ligação entre o desenvolvimento tecnológico e a mudança social. É ao mesmo tempo inovador e pode adquirir novos conhecimentos. Ajuda a compreender o conceito e a conotação da nova produtividade de qualidade e o seu importante papel. na promoção do desenvolvimento da modernização chinesa.
Vale a pena mencionar especialmente que o prefácio deste livro tem 17.000 palavras e foi escrito pessoalmente por um dos autores, o economista Zhu Jiaming. Ele se concentra nas fronteiras, tendências e desafios do desenvolvimento da inteligência artificial de 2022 a 2024, e também elabora. on As informações mais recentes contidas neste prefácio sobre o impacto da inteligência artificial na macroeconomia são do início de julho de 2024. Esta seção extrai deste prefácio as fronteiras, tendências e desafios do desenvolvimento da IA.
Durante a feira do livro, os leitores podem ir à Peking University Press localizada em E1-07, East Hall 1 para comprar (40% de desconto) ou fazer pedidos em plataformas online como Dangdang, JD.com e Taobao.
"A Era do Diálogo" na Feira do Livro de Xangai, Peking University Press (Estande E1-07, East Hall 1)
A IA e a inteligência humana começaram a entrar nas oito principais tendências de "co-inteligência"
A inteligência artificial é uma parte importante da nova produtividade. A inteligência artificial é uma tecnologia abrangente que envolve pensamento, tecnologia, economia e sociedade. A tecnologia de inteligência artificial é diferente da tecnologia agrícola, da tecnologia industrial e da tecnologia da informação na história da humanidade. Ela se originou de uma crença, de um conceito e de um espírito da elite intelectual desde a Grécia antiga até os tempos modernos, ou seja, a inteligência não é apenas para os humanos. seres. As máquinas criadas também podem produzir inteligência, porque a inteligência pode, em última análise, ser calculada. O nascimento da máquina de Turing em 1936 é, sem dúvida, um acontecimento marcante na história da inteligência artificial. Durante mais de 80 anos, para a sociedade humana, a inteligência artificial não significou apenas algum tipo de ciência e tecnologia, mas também significou mudanças disruptivas no pensamento, na economia e na sociedade. Após iteração e evolução contínuas, a inteligência artificial provou e continuará a provar o significado histórico da interação entre o longo prazo e o aceleracionismo. Este artigo discute as fronteiras, tendências e desafios do desenvolvimento global da inteligência artificial desde 2022.
1. Modelo de linguagem grande (ou modelo grande)
Grande avanço em junho: erros de “Aprendizado por Reforço” podem ser encontrados e corrigidos
A história do desenvolvimento da inteligência artificial pode ser dividida em diferentes etapas. Em novembro de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT e a inteligência artificial generativa (Generative Artificial Intelligence, GenAI) começou a florescer. A inteligência artificial generativa é baseada em tecnologia de aprendizado de máquina que imita redes neurais humanas para criar novos conteúdos por meio de textos, imagens, músicas, vídeos, etc.
O representante centralizado do GenAI é o Large Language Model (LLM). O chamado modelo de linguagem grande é um modelo de aprendizagem profunda treinado com base em uma grande quantidade de dados de texto, que pode gerar texto em linguagem natural ou compreender o significado do texto da linguagem. Também pode-se dizer que grandes modelos de linguagem são baseados em aprendizagem profunda e usam redes neurais multicamadas para identificar padrões complexos em dados, simulando a forma como o cérebro humano processa informações.
Nesta fase, o núcleo da inteligência artificial é o grande modelo de linguagem. Os principais países e grandes empresas do mundo lideraram o desenvolvimento de grandes modelos linguísticos, apresentando um crescimento explosivo e formando um cluster em constante expansão de grandes modelos linguísticos. As principais variáveis que afetam o desempenho de grandes modelos de linguagem são dados de treinamento, tamanho do modelo (ou seja, número de parâmetros), algoritmos de geração e técnicas de otimização. As características de modelos de linguagem grandes incluem: (1) Parâmetros grandes. O número de parâmetros para grandes modelos de linguagem pode muitas vezes atingir bilhões ou até centenas de bilhões. (2) Possuir recursos de reconhecimento de imagem e análise preditiva. (3) Ter capacidade de compreender e generalizar dados. Ele pode aprender e executar uma variedade de tarefas complexas e obter tradução automática precisa e eficiente, análise de sentimentos e perguntas e respostas inteligentes em processamento de linguagem natural (PNL).
ChatGPT, Gopher do Google, LaMDA e Llama da Meta são representantes globais de grandes modelos de linguagem. Entre eles, GPT-4 lançado pela OpenAI em 2023 é o nome geral de uma série de modelos, não de um único modelo. Em maio de 2024, o modelo GPT-4o lançado pela OpenAI demonstrou excelentes capacidades de processamento de centenas de idiomas em termos de compreensão de texto, fala e imagens, e foi capaz de conduzir conversas de voz em tempo real e capturar e expressar com precisão emoções humanas . Em junho do mesmo ano, a Anthropic lançou oficialmente o modelo Claude 3.5 Sonnet, que superou Claude 3 Opus e GPT-4o em termos de capacidades de codificação, capacidades visuais e novas formas de interação. O que é ainda mais interessante é que Claude 3.5 Sonnet apresenta o inovador recurso “Artefatos”, que permite aos usuários editar e construir conteúdo gerado por IA em tempo real em um espaço de trabalho dinâmico, transformando a IA conversacional em um parceiro de colaboração perfeitamente integrado aos usuários. ' projetos e fluxo de trabalho. Em particular, Claude 3.5 Sonnet também redefine o desempenho de custos dos modelos inteligentes com o dobro da velocidade da geração anterior e 1/5 do custo.
Também em junho, ocorreu um avanço no campo de grandes modelos de linguagem: a OpenAI lançou o CriticGPT baseado no modelo GPT-4, que é usado para capturar erros na saída do código ChatGPT. Em outras palavras, CriticGPT é um modelo que usa GPT-4 para encontrar erros de GPT-4. Ele pode não apenas escrever comentários dos usuários sobre os resultados das respostas do ChatGPT, mas também ajudar os treinadores humanos a compreender e satisfazer melhor as intenções humanas, descobri-las e corrigi-las. Erros no Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF) representam um passo crítico em direção ao objetivo de avaliar o resultado de sistemas avançados de IA.
2. Plataforma de IA
Existem nove grandes plataformas no mundo e a tendência é a verticalização e a especialização.
Como a IA abrange todos os aspectos da produção e da vida humana, a construção de uma plataforma de IA tornou-se uma tendência geral. A plataforma de IA fornece as tecnologias de inteligência artificial multimodais líderes mundiais, como voz, imagem e PNL, bem como um sistema e ecossistema de inteligência artificial conversacional aberto. Atualmente, existem nove principais plataformas de IA no mundo fornecidas pelo Google, TensorFlow, Microsoft Azure, OpenAI, NVIDIA, H2O.ai, Amazon Web Services (AWS), DataRobot e Fotor. Entre eles, NVIDIA Omniverse é uma plataforma aberta projetada para colaboração virtual e simulação realista em tempo real. Com a ajuda de um ecossistema poderoso, como GPU e software CUDAX AI, fornece soluções líderes do setor, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo. e análise de dados.
A tendência de desenvolvimento das plataformas de IA é principalmente a verticalização e a especialização. Por exemplo, a plataforma de arte AI é uma plataforma para processamento e criação de imagens por meio de tecnologia de inteligência artificial, ajudando artistas e não profissionais a gerar rapidamente pinturas interessantes e esteticamente valiosas na forma de pinturas de inteligência artificial, a partir das quais podem formar pinturas criativas. inspiração e experiência artística, dando arte Trazendo mais inovação e possibilidades para o mundo. Midjourney e Stable Diffusion são plataformas de arte de IA cuja influência continua a se expandir. Para outro exemplo, Suno v3.5 é uma ferramenta de geração de música de IA. A duração da música gerada foi alterada dos 2 minutos originais para 4 minutos e a estrutura da música foi significativamente otimizada. A plataforma de geração de música com IA é especialista em arte auditiva que é difícil de descrever claramente em palavras, demonstrando seu potencial criativo além do humano. Suno anunciou que também lançará um novo recurso que permite aos usuários compor músicas com qualquer voz. Esse novo recurso pode transformar diversos sons do dia a dia em música, trazendo novas possibilidades para a criação musical.
3. Pilha de IA
Os pilares fundamentais incluem: dados, computação e modelos
Do ponto de vista do hardware, a base da pilha de IA é GPU, CPU e TPU. A coisa mais importante na pilha de IA generativa é a GPU. No entanto, a pilha de IA também inclui um sistema de software de IA, e a pilha de IA finalmente construída é um sistema e um ecossistema.
Uma análise aprofundada mostra que a pilha de IA é uma estrutura estruturada que contém várias camadas e componentes necessários para desenvolver e implantar sistemas de IA. Os principais componentes da pilha de IA incluem gerenciamento de dados, recursos de computação, estruturas de aprendizado de máquina e plataformas de operações de aprendizado de máquina (MLOps). A pilha generativa de IA consiste em três níveis: superior, intermediário e inferior. A camada superior envolve conhecimento e experiência em campos específicos, a camada intermediária fornece dados e infraestrutura que podem ser usados para construir modelos de IA e a camada inferior são recursos e serviços de computação em nuvem. Fazer progresso em cada nível é fundamental para o avanço da IA. Os pilares básicos da pilha de IA incluem: dados, computação e modelos. Entre eles, a IA generativa requer uma grande quantidade de recursos computacionais e grandes conjuntos de dados, que são processados e armazenados em data centers de alto desempenho e promovem a remodelação de toda a pilha.
De modo geral, com base na pilha de IA, podem ser construídos aplicativos de inteligência artificial com recursos como pesquisa rápida, tradução rápida, reconhecimento inteligente e controle inteligente.
4. Simulador de mundo físico
O terceiro é o mundo físico da IA: além da percepção humana do espaço-tempo
Para os humanos contemporâneos, existem três mundos: o mundo real da experiência, o mundo virtual e o mundo físico além da percepção humana do tempo e do espaço. A inteligência artificial afeta diretamente a relação entre os humanos e os três mundos acima. No mundo real da experiência, o paralelismo e a interação da inteligência artificial e da inteligência natural mudaram a forma como o mundo real existe no mundo virtual, a inteligência artificial e a tecnologia virtual da realidade podem guiar os humanos a um estado de experiência imersiva irreal, entre os quais o metaverso é um caminho no mundo físico que transcende a percepção humana do tempo e do espaço, a inteligência artificial pode ajudar os humanos a romper as limitações dos sentidos e compreender o universo com dezenas de bilhões de anos-luz conforme a escala e cenas microscópicas com nanômetros. como unidade de medida. No campo das experiências científicas, a tecnologia de inteligência artificial já não é apenas uma ferramenta, mas um pré-requisito.
O significado fundamental do surgimento de Sora no início de 2024 é que, através de sua própria função de simulador de mundo físico, ele mostra um mundo físico que os humanos podem não perceber, um mundo físico que provavelmente será mais real do que aquilo que os olhos humanos podem ver. Assim que os humanos perceberem e se integrarem ao mundo criado pelo mecanismo físico da IA, eles experimentarão regras físicas mais diversas.
Quando Sora realiza tarefas de geração de vídeo, com base no suporte de módulos de percepção, memória e controle, os vídeos gerados podem seguir até certo ponto as leis físicas do mundo real, o que o torna mais capaz de simular pessoas, animais, ambientes, etc. no mundo real O amplo espaço de imaginação basicamente realiza consistência espacial, consistência temporal e consistência causal. Sora é um modelo de mundo legível. O desempenho dele neste estágio não é a essência do problema. Após o lançamento do Open-Sora 1.1, a qualidade e a duração da geração de vídeo foram bastante melhoradas. A arquitetura otimizada do Causal Video VAE melhora muito o desempenho e a eficiência de inferência do Sora.
Uma das contribuições importantes da NVIDIA é a conclusão do modelo digital gêmeo terrestre Terra-2. Earth-2 combina o modelo generativo de IA CorrDiff e é treinado com base na simulação numérica WRF, que pode prever informações meteorológicas com precisão com 12 vezes a resolução (aumentada de 25 quilômetros para 2 quilômetros). O próximo passo para a Terra-2 é melhorar a precisão da previsão de 2 quilômetros para dezenas de metros. A resolução é maior, a velocidade de execução é 1.000 vezes maior que a da simulação física e a eficiência energética é 3.000 vezes maior, o que significa que pode ser prevista em tempo real.
A visão é muito clara: os humanos constroem complexos de percepção/memória/controle, com a capacidade de construir “modelos de mundo” realistas e fisicamente corretos. É neste sentido que o cientista da Microsoft Sébastien Bubeck propôs o conceito e a direção de investigação da “física da IA”. O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, também propôs que a próxima onda de IA será a IA física. Portanto, o gêmeo digital da Nvidia tem como alvo não apenas a Terra, mas também todo o mundo físico.
5. Inteligência incorporada e robôs inteligentes
A aplicação definitiva: deixe a inteligência artificial se tornar um “humano”
O desenvolvimento da inteligência artificial levará inevitavelmente à formação de um ecossistema de inteligência artificial. A Inteligência Artificial Incorporada (EAI) ou robôs inteligentes tornaram-se o principal órgão do ecossistema de inteligência artificial.
A inteligência incorporada é uma extensão adicional da inteligência artificial no mundo físico. É um sistema inteligente que pode compreender, raciocinar e interagir com o mundo físico. Possui a capacidade de interação humano-computador e compreensão da linguagem natural para realizar o pensamento, a percepção e a compreensão. Ação. Além disso, os robôs inteligentes aprenderão simulando caminhos de pensamento humano e fornecerão feedback comportamental esperado pelos humanos. Impulsionados pela IA multimodal, eles podem aprender por si próprios, perceber o mundo, compreender e executar instruções humanas e completar tarefas personalizadas e requisitos de colaboração. Evolução contínua. Ou seja, realizando diversas tarefas que podem ser inspecionadas e medidas em um ambiente físico real. Em suma, a característica da inteligência incorporada é a capacidade de perceber autonomamente o mundo físico a partir da perspectiva do protagonista.
Quanto às diversas formas de robôs inteligentes, elas são formas físicas de inteligência incorporada. Sua arquitetura geral consiste em uma camada de percepção, uma camada de interação e uma camada de movimento. O robô humanóide de Tesla "Optimus Prime" foi desenvolvido da primeira à segunda geração, a startup americana de robôs humanóides Figure AI recebeu um grande investimento em fevereiro deste ano, e a NVIDIA exibiu 25 robôs humanóides na 2024 Global Technology Conference (GTC). Todos mostram o rápido desenvolvimento do campo dos robôs humanóides.
Em março de 2024, a NVIDIA lançou o primeiro modelo básico universal de robô humanóide do mundo - Projeto GR00T. Este robô orientado por modelo pode compreender a linguagem natural e imitar ações observando o comportamento humano, e os usuários podem ensiná-lo a aprender rapidamente a coordenar várias habilidades para se adaptar e interagir com o mundo real. O surgimento do Projeto GR00T indica que a verdadeira era dos robôs pode estar chegando. Esta é também a aplicação definitiva da IA: tornar a inteligência artificial um “humano”.
A ascensão da inteligência incorporada marca a mudança da tecnologia robótica tradicional baseada em controle para um novo paradigma de aprendizagem e operação. A explosão da tecnologia de grandes modelos e a redução dos custos de hardware levaram ao surgimento de empresas de inteligência incorporada com o objetivo de desenvolver robôs inteligentes que possam interagir com o mundo físico.
Em maio de 2024, a Conferência Internacional sobre Robótica e Automação (IEEE ICRA), uma das conferências acadêmicas internacionais mais influentes na área de robótica, será realizada em Yokohama, Japão. O tema da conferência deste ano, "CONNECT+", não só apresenta os mais recentes avanços na tecnologia robótica, mas também uma revolução na "inteligência incorporada" e na "aprendizagem". No longo prazo, a inteligência incorporada é de grande importância para o desenvolvimento da indústria de inteligência artificial e tem um valor que não pode ser ignorado para a Inteligência Artificial Geral (AGI).
6. Inteligência espacial
Mais do que apenas uma versão mecânica do olho humano, ele revela o mundo de um ângulo nunca imaginado
Existem dois tipos de inteligência espacial: um é a inteligência espacial formada pela evolução natural. A natureza levou milhões de anos para que os humanos desenvolvessem a inteligência espacial. Os olhos capturam luz e projetam imagens 2D na retina, e o cérebro converte esses dados em informações 3D. A outra é a inteligência espacial baseada na tecnologia de inteligência artificial, na qual as máquinas simulam ações e raciocínios visuais complexos humanos, e compreendem e operam diretamente o mundo 3D através de informações visuais com a ajuda de múltiplos sensores.
Comparando a inteligência espacial formada pela evolução natural e a inteligência espacial baseada na tecnologia de inteligência artificial, a diferença é significativa: a inteligência espacial formada pela evolução natural é limitada na dimensão espacial, e é difícil ou mesmo impossível romper o espaço 3D . No entanto, a inteligência espacial baseada na tecnologia de inteligência artificial pode romper a dimensão espacial. Tal espaço rompe fronteiras geográficas e está num estado fluido, ilimitado, livre e aberto. Além disso, tal espaço não está mais sujeito às restrições de tempo de Newton, alcançando pontualidade e otimização do tempo. Por exemplo, os pesquisadores do Google desenvolveram um algoritmo que pode transformar dados em formas ou cenas 3D usando apenas um conjunto de fotos.
A este respeito, Li Feifei, diretor do Human-Centered AI Research Institute da Universidade de Stanford (acadêmico da Academia Nacional de Engenharia), tem os seguintes pensamentos profundos: "Combinar a acuidade visual com a profundidade do conhecimento enciclopédico pode criar uma marca nova habilidade. Ainda não se sabe quais serão as novas capacidades, mas acredito que será mais do que apenas uma versão mecânica do olho humano. Será um novo tipo de existência, uma perspectiva mais profunda e refinada. capaz de ver de ângulos que nunca imaginamos. Revelando o mundo "Ou seja, a inteligência espacial baseada na tecnologia de inteligência artificial romperá a inteligência espacial formada pela evolução natural e revelará um estado espacial que os humanos não podem imaginar confiando em seus. cérebros. Por exemplo, o espaço quântico descrito pela mecânica quântica refere-se a um espaço com características topológicas composto por alguns estados discretos ou contínuos. É impossível para a inteligência espacial que os humanos evoluíram naturalmente perceber e reconhecer o espaço quântico, mas é possível para a inteligência espacial apoiada pela tecnologia de inteligência artificial.
Em suma, a inteligência espacial baseada em grandes modelos de inteligência artificial conduz os humanos a “uma existência totalmente nova”, e a inteligência incorporada será provavelmente a “primeira” aqui.
7. Evolução profunda da inteligência artificial
A Lei de Moore pode ser quebrada, a metacognição leva ao fracasso da lei de escala
A inteligência artificial encontra-se num momento histórico de profunda evolução. A Lei de Moore e a Lei de Escala estão gradualmente desempenhando um papel cada vez mais importante.
A Lei de Moore é uma regra resumida pelo cofundador da Intel, Gordon Moore, com base na experiência, ou seja, o número de transistores que podem ser acomodados em um circuito integrado dobrará aproximadamente a cada 18 a 24 meses. Em outras palavras, o desempenho do processador dobra aproximadamente a cada dois anos. O problema é que quando os chips chegaram a 28 nanômetros (nm), houve uma crise da Lei de Moore. Quando o chip entra no chip de processo de 1 nanômetro, significa atingir o limite da Lei de Moore. Agora, toda a base de hardware da inteligência artificial, com chips como núcleo, está enfrentando uma crise da Lei de Moore ou um limite da Lei de Moore. Em junho de 2024, no 2024 Taipei International Computer Show (Computex 2024), o CEO da Nvidia, Jen-Hsun Huang, anunciou que a frequência de atualização de sua arquitetura GPU acelerará de dois em dois anos para uma vez por ano, mas o crescimento do poder de computação não aumentou. estagnou, e sua IA O poder computacional dos chips alcançou um aumento surpreendente de 1.000 vezes nos últimos oito anos, o que mostra que existe uma possibilidade tecnológica de romper a crise da Lei de Moore e os limites da Lei de Moore.
A lei de escala envolve principalmente o estudo de fenômenos críticos. Sua ideia central é que à medida que o tamanho dos parâmetros do modelo, o tamanho do conjunto de dados e a quantidade de cálculos de ponto flutuante usados para treinamento aumentam, o desempenho do modelo melhorará. . Para um desempenho ideal, os três fatores acima devem ser amplificados simultaneamente. Quando não é limitado pelos outros dois fatores, o desempenho do modelo tem uma relação de lei de potência com cada fator individual.
Específico para o campo da inteligência artificial, a previsão de desempenho do GPT-4 em problemas específicos pode ser prevista por um modelo 1.000 vezes menor que o GPT-4. Ou seja, o GPT-4 ainda não iniciou o treinamento e seu desempenho neste problema já é conhecido. Portanto, as leis de escala são importantes para treinar modelos grandes. Pode-se dizer que a lei de escala é outra lei potencial para a evolução profunda da inteligência artificial.
Não muito tempo atrás, Bill Gates expressou uma visão profunda sobre a lei do dimensionamento em um episódio do podcast The Next Big Idea: "A lei do dimensionamento definitivamente continuará a ser válida. Mas, ao mesmo tempo, pelo que sabemos hoje, haverá haverá uma mudança de algoritmos simples para ações metacognitivas mais humanas, o que é uma fronteira maior "Porque a consciência pode estar relacionada à metacognição, e a metacognição não é um fenômeno mensurável." Em outras palavras, a metacognição faz com que a lei de escala falhe.
8. Tendências de curto e médio prazo
O estágio geral da IA está se acelerando e o “amanhecer” da super IA apareceu
No momento de 2024, podemos geralmente ver as tendências de curto e médio prazo da inteligência artificial:
(1) A fase da Inteligência Artificial Estreita (ANI) está a chegar ao fim. Nesta fase, a inteligência artificial é um sistema de IA que pode realizar tarefas específicas, como reconhecimento de imagem ou reconhecimento de fala. O auge desta etapa é o surgimento de grandes modelos que apoiam a inteligência artificial generativa e a popularização de máquinas inteligentes.
(2) O estágio da inteligência artificial geral está se acelerando.
(3) O “amanhecer” da Super Inteligência Artificial (ASI) apareceu no horizonte. A superinteligência artificial tem a capacidade de superar a "mente humana", alcançar e superar rapidamente a inteligência coletiva de toda a humanidade e é um sistema de inteligência artificial mais poderoso que a inteligência humana.
A inteligência artificial já vive um período histórico em que a imaginação das pessoas é renovada a cada dia. Durante este período, os sujeitos e os sistemas de referência do mundo mudarão até agora, o sistema de conhecimento será reconstruído, a inteligência humana e a inteligência artificial começarão a entrar num estado de "co-inteligência", e as organizações económicas tradicionais, sistemas nacionais e sistemas jurídicos vontade Mudanças também ocorrerão e a civilização humana será até mesmo reorganizada no futuro.
Zhu Jiaming
6 de julho de 2024
(O título e o subtítulo do prefácio original foram complementados e ajustados pelo editor)
Autor: Zhu Jiaming
Texto: Zhu Jiaming Fotos: Zhu Meiquan Editor: Li Nian Editor: Li Nian
Por favor indique a fonte ao reimprimir este artigo.
