AI学科教育

决口不提AI的库克与忙着 打造AI高地的省长和市长们 或许是带着一丝执拗，库克在苹果全球开发者大会（WWDC 23）绝口不提元宇宙和人工智能。反倒是他的友商不太淡定，有人说Vision Pro“没有实质性突破”，有人亦评论道“不如买袋蘑菇”。理解这种评论，一定要把握住“嘴上说不要、身体却很诚实”的基本原则。不管承不承认，Vision Pro已经在真实世界与数字世界的入口之争上抢先了一步。 5月以来，国内规划的AI高地如雨后春笋般地冒了出来。北京先后印发了《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》；深圳不甘其后，出台了《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》；成都略显谨慎，发布了《成都市关于进一步促进人工智能产业高质量发展的若干政策措施（征求意见稿）》。 “只有民族的，才是世界的！” 与这些“高地”遥相呼应的，是纷纷上马、落地的大模型。据不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，14个省市/地区都在开展大模型研发，主要集中在北京和广东，其中北京38个大模型，广东20个大模型。 如此看来，不论国内哪个城市或者地区，若想建成世界人工智能高地，都免不了先要在国内卷一番，冲出国门的难度直逼国足冲出亚洲。 全球只有一个硅谷，是因为硅谷人才密集、资本密集，拥有全美乃至全球最好的社会服务体系和营商环境。但是这样的高地，目前国内已经规划了好几个。 除了数量，再看速度。OpenAI成立于2015年，直到2022年11月底才迎来首秀。但是按照北京市的工作目标，“到2025年，基本建成具有全球影响力的人工智能创新策源地。” “头痛医头、脚痛医脚”何时休？ 上一个享受这种待遇的，还是元宇宙。再往前看是芯片，当年省均一家芯片公司是标配。再往前看呢？人工智能示范区、大数据示范区曾经此起彼伏。 在谈到ChatGPT时，任正非称：人工智能在中国发展不可能很快，因为它需要大量的数学家、大量的超级计算机。对于这些，中国还属于一个处于科技起步的国家。对此，任正非也给出一些建议，应该加大教育投入，加大基础学科的建设，培养大量的数学家、物理学家。 罗马不是一天建成的。人才的培养、科技的进步不能指望万丈高楼平地起，唯有依靠“板凳甘坐十年冷”的执着，以及久久为功的工匠精神，才能够把创新的地基打得扎实。 分裂的从业者 大模型是大算力、大算法和大数据的集成，如OpenAI也是长期高投入才获得初步的产业落地能力。让一家企业研发十年投入巨大，但是面临着一个评估上市的不确定性，试问谁能坚持？ 如何提振企业家的信心？或许只需要获得企业家的信任。 知不可乎骤得,而来者犹可追 如同一个人的成长需要走一点弯路、尝一点苦头。面对新的产业变革与科技革命，人人都是小学生。对待所有的从业者，不论是政府还是企业，都应该予以包容、给予一定的试错空间。最可怕的不是犯错，而是我们没有吸取过去的教训。 知不可乎骤得,而来者犹可追。面向未来的AI发展，我们能够做什么呢？ 我想一是要有制度自信，对于大模型这种系统性工程，新型举国体制是行之有效的组织模式。应该在全国重点发展一到两个通用人工智能底座，各地结合地方特点做垂直应用的“小模型”。 二是全国重点发展一到两个大模型不是说只发一到两张大模型牌照，保障行业的竞争性和市场活力是营造创新生态的关键。 三是不要只盯着大模型，只看到Transformer，要想想还有没有其他的技术路线，还有没有与之互补的技术或产品能够实现突破，要突破跟随者心态、加强前瞻性规划，保留未来实现颠覆性创新的可能性。 四是要保证政策的稳定性，通过稳定的政策形成市场主体稳定的预期。政策的调整要经过社会各界充分讨论，当政策发生变化时要给市场主体留出充足的调整期。 五是人才与基础研发永远是重中之重。人才怎么评价？科研如何引导？教育如何改革？或许这才是未来打造各种“高地”的关键。 （孙毅系中国科学院大学经管学院教授） 举报/反馈

中国航天科技集团六院成功完成天宫空间站电推进系统大气瓶在轨安装任务；广西崇左弄岗国家级自然保护区发现珍惜野生植物“广西火桐”；百度文心大模型3.5版已完成内测并达到领先水平；青海省新型电力系统技术创新中心正式并获得批复；我国首个完全自研“全动飞行模拟机视景系统”发布；我国最大海上油田渤海油田累产原油突破5亿吨；水利部发布数字孪生水利平台；中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室在气体传感器方面取得进展；一种受穿山甲启发研制的微型机器人可用于人体内微创医学治疗；中国科学院成都生物研究所团队揭示了蛇类起源及特有表型演化的遗传机制；香港理工大学研究团队发现治疗超级细菌“肺炎克雷伯菌”的新方案；南方医科学大学公共卫生学院教授团队在猴痘病毒诊断试剂及中和抗体研发领域取得系列研究成果。

编辑：拉燕 【新智元导读】LeCun昨天在一场辩论中再贬ChatGPT！形容这个AI模型的智力连狗都不如。 图灵三巨头之一的LeCun昨日又爆金句。 「论聪明程度，ChatGPT可能连条狗都不如。」 这句话来自本周四LeCun在Vivatech上和Jacques Attalie的一场辩论，可谓精彩纷呈。 CNBC甚至直接把这句话放到了标题里，而LeCun也在之后火速转推。 “ChatGPT和狗：比不了一点” LeCun表示，当前的AI系统，哪怕是ChatGPT，根本就不具备人类的智能水平，甚至还没有狗聪明。 要知道，在AI爆炸发展的今天，无数人已经为ChatGPT的强大性能所折服。在这种情况下，LeCun的这句话可谓惊世骇俗。 不过，LeCun一贯的观点都是——不必太过紧张，如今的AI智能水平远远没到我们该担忧的地步。 而其他的科技巨头则基本和LeCun持截然相反的意见。 比如同为图灵三巨头的Hinton和Bengio，以及AI届人士由Sam Altman挑头签的公开信，马斯克的危机言论等等。 在这种大环境下，LeCun一直「不忘初心」，坚定认为现在真没啥可担心的。 LeCun表示，目前的生成式AI模型都是在LLM上训练的，而这种只接受语言训练的模型聪明不到哪去。 「这些模型的性能非常有限，他们对现实世界没有任何理解。因为他们纯粹是在大量文本上训练的。」 而又因为大部分人类所拥有的知识其实和语言无关，所以这部分内容AI是捕捉不到的。 LeCun打了个比方，AI现在可以通过律师考试，因为考试内容都停留在文字上。但AI绝对没可能安装一个洗碗机，而一个10岁的小孩儿10分钟就能学会怎么装。 这就是为什么LeCun强调，Meta正尝试用视频训练AI。视频可不仅仅是语言了，因此用视频来训练在实现上会更加艰巨。 LeCun又举了个例子，试图说明什么叫智能上的差别。 一个五个月大的婴儿看到一个漂浮的东西，并不会想太多。但是一个九个月大的婴儿再看到一个漂浮的物体就会感到非常惊讶。 因为在九个月大的婴儿的认知里，一个物体不该是漂浮着的。 LeCun表示，如今我们是不知道如何让AI实现这种认知能力的。在能做到这一点之前，AI根本就不可能拥有人类智能，连猫猫狗狗的都不可能。 Attali：我也要签公开信 在这场讨论中，法国经济和社会理论家Jaques Attali表示，AI的好坏取决于人们如何进行利用。 然而他却对未来持悲观态度。他和那些签公开信的AI大牛一样，认为人类会在未来三四十年内面临很多危险。 他指出，气候灾难和战争是他最为关注的问题，同时担心AI机器人会「阻挠」我们。 Attali认为，需要为AI技术的发展设置边界，但由谁来设定、设定怎么样的边界仍是未知的。 这和前一阵子签的两封公开信所主张的内容相同。 当然，公开信LeCun也是压根没搭理，发推高调表示哥们儿没签。 LeCun炮轰ChatGPT——没停过 而在此之前，LeCun针对ChatGPT不止讲过过一次类似的话。 就在今年的1月27日，Zoom的媒体和高管小型聚会上，LeCun对ChatGPT给出了一段令人惊讶的评价—— 「就底层技术而言，ChatGPT并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中，它是革命性的，但是我们知道，它就是一个组合得很好的产品，仅此而已。」 「除了谷歌和Meta之外，还有六家初创公司，基本上都拥有非常相似的技术。」 此外，他还表示，ChatGPT用的Transformer架构是谷歌提出的，而它用的自监督方式，正是他自己提倡的，那时OpenAI还没诞生呢。 当时闹得更大，Sam Altman直接在推上给LeCun取关了。 1月28日，LeCun梅开二度，继续炮轰ChatGPT。 他表示，「大型语言模型并没有物理直觉，它们是基于文本训练的。如果它们能从庞大的联想记忆中检索到类似问题的答案，他们可能会答对物理直觉问题。但它们的回答，也可能是完全错误的。」 而LeCun对LLM的看法一以贯之，从未改变。从昨天的辩论就可以看出，他觉得语言训练出来的东西毫无智能可言。 今年2月4日，LeCun直白地表示，「在通往人类级别AI的道路上，大型语言模型就是一条歪路」。 「依靠自动回归和响应预测下一个单词的LLM是条歪路，因为它们既不能计划也不能推理。」 当然，LeCun是有充分的理由相信这一点的。...