整理|景佑
今年,中国科学院院士谭铁牛在许多场合,探讨其对人工智能的发展现状和未来趋势的研究,为人工智能领域的发展提供了许多有价值的建议。
谭铁牛院士资料卡
中国科学院院士,计算机视觉、模式识别和人工智能领域的领军人物。英国皇家工程院赞誉他是模式识别领域的国际顶尖学者,其科研成果在许多重要的领域得到了实际工程应用。他提出的基于多通道滤波的纹理图像分析方法并将纹理分析用于语种、字体和笔迹识别,开辟了解决这类模式识别问题的新途径。
生成式人工智能概念是新的,课题是老的
7月,在第六届世界人工智能大会上,谭铁牛院士发表了以“生成式人工智能的发展态势”为主题的演讲,阐述了其对生成式人工智能的发展历程以及未来趋势的独特见解。
01
1956年人工智能的概念提出来以后,已经经过了67年的发展。我觉得从三个维度和6句话大概能概括人工智能目前总体的发展现状:
技术维度:专用人工智能持续突破,多(通)用人工智能热度显著上升;(我在通用人工智能前面加了个“多”字,我认为当前大家所谈的通用人工智能用多用人工智能可能更加贴切。)
经济维度:人工智能产业应用如火如荼,创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地;
社会维度:人工智能上升为世界主要国家的重要发展战略,人工智能的社会影响日益凸显。
02
毫无疑问在当下的人工智能领域,大家谈及最多的就是生成式人工智能。实际上,生成式人工智能就是基于算法、模型、规则生成文本、图像等内容的人工智能技术。生成式人工智能概念是新的,课题是老的。因为在概念提出来之前,我们就有各种方式来自动生成包括自然语言和图像在内的各种内容。
03
我把生成式人工智能发展历程基本上分三个阶段,早期基于一些简单的模型生成简单的内容;大概80年代以后与这一次的浪潮之间,我把它叫做积累阶段;深度学习网络出现以后,形成快速发展的基本态势,特别是以ChatGDP为代表。
04
目前生成式人工智能发展现状,我总结了五点:
可生成内容种类多、真实感强,比如数字人生成、3D自然场景重构;
生成式人工智能应用广泛渗透,比如通过语言模型和扩散模型设计蛋白质结构、智能编程工具Copilot X可以提高用户编程效率;
生成式人工智能全球竞争日趋激烈:近半年有近一百家公司、机构发布了大语言模型相关产品;生成式人工智能已经被多国重点布局;生成式人工智能也进一步推动AI芯片竞争;
生成式人工智能仍面临许多挑战:现有生成式人工智能的局限性,比如一一本正经信口开河、识其字不识其意;生成式人工智能面临的瓶颈问题,比如推理处于初步阶段、可解释性瓶颈、可靠性瓶颈、泛化性瓶颈、知识更新瓶颈、算力和能耗瓶颈;
生成式人工智能的社会影响日益凸显:生成式人工智能存在内生安全和滥用风险,比如AI诈骗、虚假信息、信息泄露等问题;社会各界高度关注生成式人工智能的风险。
05
生成式人工智能的下一步发展,我也从六个维度发表下个人见解:
生成式大模型进一步向多模态、多任务演进。比如统一音视图文知识表示,打通不同行业的应用壁垒;
生成式AI在垂直领域向小而精发展;
生成式AI将促进人机协同创作成为新常态;
生成式AI将加速科研范式变革。未来是否会存在即经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式之后的AI赋能范式?
06
最后,我小结5句话:
生成式人工智能是个新概念、老课题,当下突飞猛进,方兴未艾;
生成式人工智能并非尽善尽美,诸多挑战有待破解;
生成式人工智能应用前景广阔,当未雨绸缪,多措并举,加强监管,确保向善向好发展;
生成式人工智能不是人工智能的全部,要避免一叶障目,确保人工智能健康可持续发展;
人工智能还有很多不能,依然任重道远,生物启发的人工能依然是值得重视的研究方向。
面对人工智能热潮,须多措并举、精准施策
3月,谭铁牛院士在接受中国青年报的采访时,详细阐述了人工智能新一轮热潮的席卷下我国面临的风险与挑战,并分享了其建议。
01
面临的风险与挑战主要有:
02
主要建议:
参考资料:
1.谭铁牛书记在2023世界人工智能大会中国移动“大模型与深度行业智能”创新论坛上作主旨演讲
2.谭铁牛委员:加强对人工智能内容生成技术的监管
*本号系数智云科旗下人工智能领域垂直号。黑智,人工智能领域产业服务平台,专注AI行业报道,探讨AI商业价值。
人工智能领域垂直号黑智
了解更多AI产业资讯
👇👇👇
有度即时通 2024-12-20