生成式人工智能重塑人类未来

发布时间:2023-08-15 浏览量:147

比尔·盖茨在2023年3月21日写的一篇文章中指出,GPT模型是40余年来最具革命性的技术进步。大模型将是人工智能时代的“操作系统”,承载并协同众多的人工智能插件、垂直领域模型,通过大模型的API(编程接口)连接现实世界和智能机器人,优化产品设计、工业物流、制造流程、市场营销、组织管理等等,从而显著提高生产效率。生成式人工智能作为新型的生产力,正在全方位地融入人类的工作、生活、学习、科研,显著提升
豆绘AI(douhuiai.com)08月15日 消息:

比尔·盖茨在2023年3月21日写的一篇文章中指出,GPT模型是40余年来最具革命性的技术进步。

大模型将是人工智能时代的“操作系统”,承载并协同众多的人工智能插件、垂直领域模型,通过大模型的API(编程接口)连接现实世界和智能机器人,优化产品设计、工业物流、制造流程、市场营销、组织管理等等,从而显著提高生产效率。

生成式人工智能作为新型的生产力,正在全方位地融入人类的工作、生活、学习、科研,显著提升效率、质量和创造性,一个“人机共生”的时代已经拉开序幕。

自2022年以来,以ChatGPT(AI对话)、Midjourney(AI绘画)等为代表的生成式人工智能(artificial intelligence generative content,AIGC)通过综合运用大数据、大算力、大模型,展现出惊人的创造能力、通用能力、涌现能力,代表了新时期人工智能的发展方向。生成式人工智能被认为将重塑人类未来。

回顾历史,人工智能发轫于1956年,是一种模拟人类智能的技术,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术实现了在数据处理、模式识别、决策推理等方面的自动化和智能化。

2013年,深度学习技术在语音识别、视觉识别等任务上取得了重要突破。此后10年间,人工智能场景融合能力不断提升,人工智能技术在全球范围内都得到了广泛应用和发展。

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人工智能主要分为判别式和生成式两大类模型。

判别式人工智能通过学习输入数据与输出标签的映射关系,完成对输入数据进行分类、回归等预测性任务。

在视频监控、语音识别等判别式人工智能的应用上取得的巨大成功,造就了我国人工智能过去10年的辉煌。然而,判别式人工智能存在通用性不足的瓶颈,因为它只能针对特定任务建模。

生成式人工智能则通过学习从输入数据到输出数据的映射关系,完成对输入数据的生成和创作性任务。大数据训练生成式大模型带来了传统小模型所不具备的新能力。

权威机构预测,生成式人工智能将在广度和深度上改变人类未来。在广度上,生成式人工智能将成为“人机共生”时代的新型生产力。

2023年3月17日,微软公司宣布Microsoft 365 Copilot(微软“副驾驶”),将人工智能大模型与业务数据和Microsoft 365应用相结合,帮助用户释放创造力,解锁生产力并升级各种技能。GitHub Copilot是由开源托管平台GitHub和OpenAI共同开发的人工智能代码提示工具,它可以为开发者提供代码提示和自动补全功能。

GitHub Copilot可以协助开发者自动生成44%的代码,使代码编写效率提升55%。比尔·盖茨在2023年3月21日写的一篇文章中指出,GPT模型是40余年来最具革命性的技术进步。

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大模型将是人工智能时代的“操作系统”,承载并协同众多的人工智能插件、垂直领域模型,通过大模型的API(编程接口)连接现实世界和智能机器人,优化产品设计、工业物流、制造流程、市场营销、组织管理等等,从而显著提高生产效率。生成式人工智能作为新型的生产力,正在全方位地融入人类的工作、生活、学习、科研,显著提升效率、质量和创造性,一个“人机共生”的时代已经拉开序幕。

人工智能的性能在深度上持续指数增长,其应用正在以前所未有的速度深入科学领域,推动科学发展和人类文明进步。

今年2月底,OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼(Sam Altman)提出全球AI的运算量每18个月就会提升一倍,这被称为“AI摩尔定律”。以芯片、超算、算力网支撑大算力,以生成式人工智能产生全新的大数据,以“人机共生”机制驱动大模型,我们有理由相信“AI摩尔定律”在相当长的时期内可以得到延续。

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人工智能的重要性受到高度重视,是因为其在前沿科学领域取得了诸多颠覆性成果,如AlphaFold2、核聚变智能控制、新冠药物设计等。

科技部会同自然科学基金委于2023年3月27日启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作,这表明AI for Science正在成为一种新的研究范式。微软剑桥研究院院长克里斯·毕肖普 (Chris Bishop)等将AI for Science称为赋能科学研究的第五范式(利用人工智能加速科学发现的新方法)。

与前四种范式(经验、理论、计算和数据)不同的是,它不仅依赖现有的数据和方程,而且能够通过机器学习模拟自然现象,推导出未知的结论,提高科学研究的速度和准确性,探索更广阔的可能性空间。基于大模型的生成式人工智能技术正在加速第五范式的形成。

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生成式人工智能不仅可以生成语言、图像等内容,而且可以生成新的科学假设。

相对于日常生活领域的生成式人工智能,科学领域的生成式人工智能模型对于人类进步的影响更为深远,从微观的分子及物质结构生成,到中观的流场和反应过程建模,再到宏观的大气、行星、黑洞等物理天文现象推演,这将从本质上推动人类文明和科学发展。

生成式人工智能的基础是大数据、大算力和大模型,我国发挥新型举国体制的优势将十分利于其发展。

自ChatGPT发布以来,国产大模型项目争相涌现,包括百度的“文心一言”、 阿里的“通义千问”、华为的“盘古”、商汤的“商量”、科大讯飞的“1+N”、昆仑万维的“天工3.5”、360的“360智脑”、网易的“玉言”、达观的“曹植”、澜舟的“孟子”、清华的“ChatGLM-6B”、复旦的“MOSS”等。

在百花齐放、大浪淘沙的态势下,竞争将逐渐形成合力,国产大模型在功能和性能方面有望与发达国家缩小差距。通过激发创新动力和完善创新环境,国产大模型将发挥重要作用,生成式人工智能可显著提升企业的生产力和创造力,推动产业发展和科技进步。


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