機器深度學習的革命

　　GPT是一種先進的自然語言處理模型，通過預訓練可以適應各種任務，以實現(xiàn)更高的語言理解和生成能力。360集團創(chuàng)始人周鴻祎表示，OpenAI最大的創(chuàng)新是首次突破局限性，可以用人類所有的知識訓練大模型。

　　“機器深度學習的革命大致經(jīng)歷了三波，一浪比一浪大?！钡仄骄€創(chuàng)始人、CEO余凱回顧說，第一波在2010年左右，語音識別取得突破，用深度學習取代了馬爾可夫模型，取得了前所未有的效果；第二波是2012年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別方面取得突破性進展，超出了人們的想象；最近的第三波是ChatGPT，它搭載的語言模型，接近甚至超過人類水平，顛覆了過去四五十年計算語言學、自然語言處理的研究，是革命性的技術突破。

　　深圳人工智能與機器人研究院常務副院長丁寧表示，大模型的關鍵，是方法里有一個預訓練的步驟，“以前機器學習是人類指導或機器琢磨。預訓練是自己構建一種世界常識體系，基于世界運行的規(guī)則來相互關聯(lián)。這種關聯(lián)是通過常識構建起來的，效果超出想象”。

　　“大模型是一種全新的方法論，讓AI擁有人類般的智慧?！鄙钲谠铺靹铒w技術股份有限公司創(chuàng)始人兼CEO陳寧介紹，大模型實際是把跨領域、多行業(yè)的人類知識體系，通過超大規(guī)模算力輸入類人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型里，通過計算范式，在很多領域擁有內(nèi)容生產(chǎn)、邏輯推理能力。

　　我國仍在追趕階段

　　在新一輪AI競爭中，我國能否快速跟上？余凱表示，構建一個大模型至少需要幾千顆芯片，大算力需要芯片之間互聯(lián)，而芯片互聯(lián)需要超高速帶寬。目前，我國大模型在整體綜合實力和創(chuàng)新發(fā)展上，較頭部企業(yè)仍有較大差距。

　　“大模型還存在應用和成本問題，當前，芯片的成本，尤其是訓練和推理的成本較高?！标悓幈硎?。

　　據(jù)介紹，AI芯片可分為訓練芯片和推理芯片兩大類。對大模型、AI算法而言，訓練不是目的，推理和應用才是最終目的。在訓練芯片方面，受限于生產(chǎn)制造的設備、工藝，我國許多企業(yè)仍在追趕階段。在推理領域則蘊藏著諸多機遇，由于場景碎片化，還沒有任何國際標準和壟斷性的企業(yè)。

　　周鴻祎表示，人工智能是一次工業(yè)革命，大家都很關心人工智能如何跟產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相結合，實現(xiàn)行業(yè)化、企業(yè)化、專業(yè)化、垂直化。雖然在原始創(chuàng)新上需要時間追趕，但我國人口眾多、企業(yè)眾多、場景眾多，會產(chǎn)生很多創(chuàng)新機會。

　　行業(yè)有望迎來爆發(fā)期

　　我國能做出比肩ChatGPT這樣的產(chǎn)品嗎？

　　“創(chuàng)新需要生態(tài)的力量、好奇心的力量?！标悓幈硎?，最近兩年顛覆式創(chuàng)新特別多，未來一定會有更多的科技創(chuàng)新涌現(xiàn)出來。我國應用場景數(shù)據(jù)體量大，但缺乏一套行業(yè)標準體系，沒有把差異化優(yōu)勢真正通過技術工具發(fā)揮出來。要用行業(yè)標準和技術標準去衡量各類場景開放的目標和效果。

　　“每一代新技術出現(xiàn)時，最大受益者都是對技術最敏感的人，關鍵是行業(yè)需求跟技術結合要做到最好?！庇鄤P表示，人工智能是效率極高的生產(chǎn)工具，很快就會對千行百業(yè)產(chǎn)生影響。

　　“未來每個人可能都會擁有3臺機器人：家里1臺服務機器人，辦公室1臺工作機器人，還有1臺出行機器人——無人駕駛汽車或者低空載人無人機。這3臺機器人可能都是由大模型或者大模型演變的新技術路徑和AI能力驅(qū)動，希望這里面都有我們自主研發(fā)的芯片?！眮啿剂φ搲瘮?shù)字前沿技術委員會主席、亞信聯(lián)合創(chuàng)始人田溯寧表示，將來還有機器人來幫助我們更好地工作、生活、出行。圍繞人工智能、數(shù)字經(jīng)濟、下一代芯片、應用場景，整個行業(yè)未來有望迎來爆發(fā)期。（記者 楊陽騰）