文章主题:人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 任福继

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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”。

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🎉🚀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?🌟💡技术的进步总是伴随着挑战,当前的瓶颈又隐藏在哪层迷雾中呢?🔍💼在这个瞬息万变的时代,就业并非唯一的焦虑源。🤔💼随着机器学习和自动化的发展,人们开始思考如何在新兴领域找到立足之地,而不仅仅是担忧岗位被取代。🌱💻人工智能的多元化应用已经深入各行各业,从医疗诊断到自动驾驶,它无疑提升了效率,但同时也引发了一系列伦理和社会问题。🤔🌍那么,我们追求的是技术的无边界,还是道德与科技的和谐共存?🤔🌈探讨AI的发展方向和瓶颈,不仅是科技工作者的责任,也是全社会共同面临的课题。我们需要深入理解其内在逻辑,同时拥抱创新,以确保这一变革的力量能够造福而非威胁人类社会。🤝💡🚀让我们一起探索这个充满未知却又充满机遇的领域,为人工智能的光明未来绘制蓝图。🌈🌟

🌟【海科会】🎉2021年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院士大师任福继,以其深厚的学术造诣和对人工智能的独特见解,为我们揭示了行业前沿的挑战与机遇。他深入探讨了AI发展的关键问题,以及他对引领未来对话潮流的聊天机器人充满期待。🚀👩‍🏫任福继教授,欧盟科学院的双重荣誉加持,他的每一席谈都犹如科技领域的闪耀明星,照亮了人工智能探索的道路。他的访谈,无疑是这场科技盛宴中的一道亮丽风景线,为观众带来了深度与思考。💡让我们一起聚焦这场盛会,关注人工智能如何突破瓶颈,以及聊天机器人如何在技术革新中引领潮流。如果你对这些话题感兴趣,不妨深入海科会的现场,感受科技的力量和未来无限可能!🌐#海科会 #人工智能 #任福继访谈

任福继(受访者供图)

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。它凭借大数据深度学习的强大能力,在医疗诊断、自动驾驶等领域取得了显著成效,犹如智慧的灯塔照亮了无数领域。然而,就像任何技术一样,AI也正面临着瓶颈期的困扰。👩‍💻数据驱动的AI虽高效精准,却在理解复杂情境和人性情感上显得“智能有限”。它擅长处理大量信息,但往往缺乏对深层规律的洞察,犹如在知识海洋中漂浮,仅知其然而不知其所以然。🔍智慧与情商,这些人类独有的特质,在AI的世界里还是一片待开发的疆域。我们需要突破数据的局限,赋予AI更深层次的认知和理解能力,让它们不仅能执行任务,更能理解和适应复杂的社会环境。🌱未来的人工智能,期待在既有成就的基础上,实现从”知其然”到”究其所以”的飞跃,成为真正的智慧型助手。让我们共同见证这一科技革命的深度迭代与突破!🚀

🌟了解了!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。💡以算力为例,它的发展历程见证科技的飞速跃进:在2010年以前,每20个月增长速度遵循摩尔定律,翻倍前进;然而,从2010年初开始,这个增长模式加速,仅6个月就成两倍;进入2015年,算力的增长更是显著,以10-100倍的惊人速度推动着机器学习的进步。🚀这些变化不仅改变了AI的面貌,也为技术革新提供了强大的驱动力。

🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人!📈从2010年的亿万分之一跃升至百亿级别,这简直是翻天覆地的进步。但这背后意味着,数据驱动的人工智能理论红利已逐渐耗尽,急需转向创新的研究方法💡。🚀

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。

任福继在海科会现场作分享

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。

任福继在海科会现场作分享

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。”

任福继在海科会现场接受记者采访

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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