文章主题：人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 聊天机器人
封面新闻记者 陈彦霏 邹阿江 罗田怡 摄影报道
鉴赏古诗、写程序、做策划、打辩论、做高考试卷……这个AI似乎“无所不能”。
🔥【ChatGPT火速爆红，打破传统AI界限】🚀近期，OpenAI的创新之作——ChatGPT犹如一颗璀璨流星，划破了人工智能领域的夜空，迅速引发了全球关注热潮！它不再局限于围棋一隅，而是展现出前所未有的全能才智，仿佛一台行走的“百科全书”，让人们对AI的实力有了全新认识。🔥相较于网红AlphaGo的专业局限，ChatGPT以其广泛且深入的知识覆盖，颠覆了大众对AI的传统想象。它的出现，无疑为科技与日常生活无缝对接开启了新篇章，引领我们步入一个更加智能化、个性化的未来。🌍欲感受其强大魅力，只需轻轻一触，ChatGPT便能提供丰富多样的帮助，无论是学术研究、创意写作还是日常答疑，都能游刃有余，让人惊叹不已！✨SEO优化提示：ChatGPT、OpenAI、人工智能、全能才智、百科全书、科技未来、智能化。
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：尽管AI的神通广大令人咋舌，但它未来的航标在哪里？🌟💡技术的进步带来哪些潜在挑战，是我们必须深思的问题。💼🔍就业市场的波动虽引人担忧，但更关键的是找到那些隐藏在创新与转型中的新机遇。首先，让我们聚焦于AI的发展瓶颈。🤔💻尽管算法不断优化，数据处理能力爆炸式增长，但如何让机器理解和创造真正的智慧，仍是其核心难题。 kode::-)这涉及到伦理、法律和哲学的深度探索，确保科技发展的同时，不偏离人类价值观的轨道。其次，随着AI渗透各行各业，就业结构也将面临深刻调整。👩💻👨💼传统岗位可能会被自动化取代，但同时也会催生出全新的职业领域，比如AI伦理审查员或数据分析师等。我们需要适应这种变化，不断提升自身的技能以应对未来的挑战。最后，政策制定者和企业界也需要携手共进，为AI的健康发展提供引导。🤔🤝监管与合作并存，既要保护消费者权益，又要推动技术进步，实现人工智能与社会经济的和谐共生。总的来说，人工智能的未来并非一片坦途，它既是机遇也是挑战。我们既要保持警惕，也要满怀期待，因为那正是科技进步带来的必然选择。🌟🌈
🌟【海科会】🎉 12月10日，西部海外科技盛宴——第二十届“海科会”在成都璀璨启幕！在这里，世界级专家如日本工程院的熠熠明星任福继教授，以其深厚的学术造诣和对人工智能的独特见解，吸引了全球的目光。他深入剖析了当前AI发展的关键挑战，让我们一同探索聊天机器人的未来之路。🌟【人工智能】🔥 任福继教授强调，尽管人工智能取得了显著进步，但仍面临算法优化、数据隐私保护及伦理道德的考验。他对聊天机器人寄予厚望，期待其能突破传统，实现更自然、人性化的交流体验。🌟【对话机器】🤔 谈到聊天机器人，他指出，未来的机器人将不仅仅局限于回答问题，而是能够理解情感，提供个性化建议，成为我们生活中的智能伙伴。他的这番话无疑为行业指明了方向。SEO优化提示：使用关键词“西部海外科技人才洽谈会”、“人工智能瓶颈”、“聊天机器人未来”、“任福继教授见解”等。
人工智能“越聪明”背后
是越发难以承受的训练代价
🌟人工智能：数据之光与未来挑战💡在当今科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是引领变革的关键引擎。它以数据为驱动，深度学习的力量已经在医疗、交通、教育等诸多领域创造了令人瞩目的成就。然而，就像攀登高峰时遇到的瓶颈，AI也面临着一个亟待解决的问题——智慧与情感的缺失。💡尽管大数据和算法提供了强大的工具，但它们往往受限于小规律，无法触及深层的科学原理。我们欣赏AI的聪明才智，却渴望它能理解并应对复杂的人性和社会动态。换句话说，AI需要从”知其然”迈向”知其所以然”的智慧飞跃。🌱未来的AI发展，不仅需要在算法和数据上精益求精，更要在理解和感知上下功夫，融合智慧与情感，实现真正的智能升级。这不仅是技术的进步，也是人类社会进步的重要里程碑。🚀#人工智能 #智慧挑战 #深度学习未来
🌟人工智能的核心要素是数据、强大计算能力（简称算力）与精密算法。💡说到算力，它在机器学习中的角色至关重要。回想2010年以前，每20个月就能看到显著的摩尔定律效应，算力翻一番；然而，进入新时代，从2010年初开始，这个增长速度变得更为激进，仅仅6个月就成倍提升；直到2015年后，算力的增长更是跳跃式地达到10-100倍的飞跃。🚀这标志着技术进步的速度在以几何级数加速，为AI的发展提供了前所未有的推动力。
🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人！📈从2010年的亿万分之一飞跃到现今的百亿级别，这是一个无法忽视的量变。但这并不意味着数据驱动的人工智能（DMI）的理论优势已经耗尽。相反，它正呼唤着创新研究模式的转型。🔍💻随着技术的进步和数据爆炸式增长，我们必须寻找新的计算效率突破，以满足日益强大的AI需求。这不仅是为了保持理论上的领先，更是为了推动实践中的革新。💡📊未来的AI研究，或许将不再局限于传统的DMI路径，而是探索更高效、更灵活的范式，如模型压缩、异构计算等。这些新方向将为人工智能的发展注入新的活力，并引领我们进入一个数据与技术深度融合的新纪元。🚀🔍
公开报道印证了任福继的这一说法，ChatGPT的前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3，而GPT-3也经历了从1代到3代的演化，其算法模型并没有太大改变，优化主要来自算力增加：参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。
从这点出发，我们得到了一个喜忧参半的局面：喜的是，依靠海量算力“暴力”学习，让AI掌握几乎所有人类知识内容，从而越来越聪明的路似乎可行；忧的是，这样做的代价正越来越大，并会逐步变得难以承受。
人工智能新范式
“情感”或成为新突破口
针对人工智能目前面临的瓶颈，任福继提出了先进智能的研究范式。他表示，先进智能是把70年来的人工智能、上亿年进化史的自然智能和30年来的情感计算融合研究的新范式，它能克服很大部分人工智能遇到的瓶颈。
据了解，情感计算的概念最初由Rosalin Picard在1995年提出，意在获得与情感相关，从情感中产生以及会影响情感的信息。随着智慧城市对人类生活产生越来越大的影响，识别人类与机器交互过程中的情感已经成为一项重要需求。与此同时，情感计算在商业化应用场景中衍生出了情感人工智能的分支，利用人工智能、生物传感和深度学习技术实现感知，追踪和识别人类的情感和情感状态。在教育、娱乐、自动驾驶、工作环境下的情感状态检测等领域情感人工智能的商业应用正在快速增长。
为什么先进智能要把情感计算单独拿出来强调？任福继认为，人工智能现在遇到的瓶颈就是没有情感，一个冷冰冰的机器很难进入人类的家庭，进入千家万户。
“以前在人工智能领域，情感被认为是研究不了的，但我们现在新的方向就是先进智能，认为情感是可以研究的。”任福继说，“情感计算是人类的刚需，比如护理、幼儿陪护、健康医疗等，都需要有情感计算的先进智能机器人。比如老年人护理，肯定需要情感陪伴；还有小孩教育，没有情感参与也很容易枯燥。”
难点在于情感机制研究
希望未来聊天机器人能有情感
任福继表示，要让机器人有“情感”，难点在于人类对情感的机制和机理了解不足，这在短期还不太容易有突破，但在工程应用还是有一些方法。“我们可以通过人工智能感知捕捉人类面部表情，知道你现在的情感状况，然后让机器人作出对应反馈，虽然机器人还没有真正意识到情感，但可以让人们感到情感交互。”任福继说。
据了解，现在科学家认为人工智能聊天机器人只是通过“深度学习”、模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息，而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义，所以并没有“情感”。
任福继进一步表示，现在大部分聊天机器人基本没有情感，希望以后聊天要有情感交互。“比如我在说一件很悲伤的事情，聊天机器人能意识到并安慰，然后再进行交流下去，如果是取得成绩或有喜事，应该赞扬几句，但现在绝大多数聊天机器人还无法感知到人类的情感状态。”任福继说。
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