近日,GPT-4 重磅发布,能考进哈佛、考上律师,支持多模态理解文字+图像,可以根据极其潦草的草图制作网页,甚至“幽默感”也比上一代大幅提升,直接革了自家前身 GPT-3.5 的命。人们直呼,游戏结束了?
这个游戏,当然是指包括微软、OpenAI、谷歌、百度在内的大大小小的玩家之间上演的大型语言模型之争,换句话说,是算法之战,不过或许不止于此。紧跟着 GPT-4 的发布,谷歌也发起了自己的反击,开放了自家大语言模型 PaLM 的 API,同时发布了帮助开发者快速构建生成式 AI 应用的工具 MakerSuite,无疑是要抓紧发展自己的生态;而就在次日,百度也顶着 GPT-4 的巨大压力发布了文心一言,凭借深耕的中国土壤主打中文语言能力,属实拉了一波中国用户的好感。值得注意的是,李彦宏在谈到生成式 AI 的机遇时,着重强调了“应用层”的创业机会和巨大市场潜力,无疑是希望更多的开发者、用户与百度一道,快速建设“中文 ChatGPT”的生态系统。
为什么巨头们都在抢建生态、抢占用户?除了商业的原因之外,其根本在于数据之争。大模型需要天量的数据进行训练,而目前 ChatGPT 一家独大的情况其实是令人不安的,越来越多用户和数据的集中可能会形成垄断,使得后发者无法获取足够多的数据训练自己的模型,进而在追赶中逐渐失去竞争力。
同时,不论谁是这场混战的最后胜利者,英伟达都会是大赢家。大模型的算力消耗惊人,而这一波 AIGC 的大爆发已经让算力危机初现端倪,进入白热化的竞争造就了一众大模型吞金巨兽。这不,微软刚刚狂掷数亿美元,用上万张英伟达 A100 芯片专门为 ChatGPT 和新必应打造了一台超算,用于各种大模型训练。
去年 11 月至今,AI 以前所未有的态势闯入了生活、工作的方方面面,大力出奇迹之下,巨量的计算终于以“智能”的面貌,出现在了我们每个人的眼前。然而直到不久前,这一切背后的“智能计算”还没有一个被普遍接受的定义。
年初,由中国工程院院士潘云鹤、陈左宁、邬江兴,中国科学院院士王怀民等领衔,来自之江实验室、浙江大学、索邦大学、伦敦帝国理工学院等单位的 21 位专家联合编制的长篇综述论文《智能计算的最新进展、挑战和未来》发表在 Science 合作期刊 Intelligent Computing 上,对“智能计算”做出了新的定义:智能计算是支撑万物互联的数字文明时代新的计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。
据悉,这一新定义是为响应人类社会、物理世界和信息空间三元融合快速增长的计算需求而提出的,其被认为是未来计算的发展方向,不仅是面向智能的计算,而且是智能赋能的计算。可以说,智能计算是新一次科技范式变革的重大机遇,是迈向智慧社会、人机共生、虚实结合的基石,已经跻身于世界科技的前沿,也成为了国家发展科技的重大战略方向之一。
在这场史无前例的全球竞赛下,我国作为世界科技前沿强有力的竞争者的崛起,与特有的“中国土壤”优势密切相关。我国有着新型举国机制优势和强大的政策支持,在政府的高度重视之下,《新一代人工智能发展规划》、《国家大数据战略》等一系列战略规划和措施频频出台,为智能计算的发展提供了有力的指导和保障;我国还拥有世界上最大的互联网用户群体和最活跃的电子商务市场,消费者和企业的需求和接受度都很高,为智能计算提供了广阔的应用空间和市场潜力;同时,我国在智能计算领域展现出了强大的技术创新能力,除了奋起直追的百度之外,一大批具有国际影响力的科技企业和创新平台也纷纷涌现,围绕算力、算法、数据三要素的问题不断攻坚。
在以高效、低功耗、自适应著称的类脑计算领域,我们拥有多个国家级重大项目和平台,如“天机”工程、“天河”超级计算机、“达芬奇”人工智能平台等,并在神经元模型、神经网络架构、神经芯片设计等方面取得了一系列创新成果;在生物启发计算的新型计算形态领域,中科院复杂系统与智能科学重点实验室等多个国家级重点实验室和研究中心在遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等方面取得了一系列原创成果;而在光子、量子计算等先进计算范式上,“墨子号”量子卫星、“九章”量子计算原型机等国家重大项目也在许多方面取得了国际领先的地位。
在所有这些辉煌的成就之下,在国家级乃至世界级的宏大叙事之下,我们同样应当看到背后每一个才华横溢、呕心沥血的科研人员的身影。他们是典型代表,也是时代缩影,我们需要了解他们的故事,并透过他们在科学研究与技术突破中的聚焦方向,捕捉到他们在时代洪流与科技变革中的鲜活经历。只有这样,方能在数字与科技的大潮中,准确、真实地把握时代演进的脉搏。
为此,DeepTech 将于 4 月 14 日在杭州之江实验室正式发布“2022 年中国智能计算科技创新人物”入选名单,这也是 DeepTech 创立以来首次针对细分行业的技术和人才指向标,足见我们对于前沿科技的执著、对智能计算生态的重视、对技术为了福祉(Tech for good)的珍视。