文章主题：人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 任福继
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】🚀OpenAI新宠ChatGPT横空出世，一改AlphaGo围棋专精的标签，以全能型才智震撼世人。它犹如一台24小时不眠的“知识百科”，让人们对AI的实力有了全新认识。🔍不论是学术研究、创意写作还是日常生活琐事，ChatGPT都能提供精准且丰富的帮助，迅速成为热门话题和讨论焦点。🌍无论何处，只需轻轻一唤，就能开启智能新纪元！🌟
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：AI的全能魔力下，未来的道路在哪里？它的发展瓶颈又隐藏在哪层迷雾中呢？💼🔍尽管担忧之声四起，关于就业的新挑战似乎已成为常态。但这恰恰促使我们深入探索科技的未知领域，寻找答案与突破点。🌍🌈
🌟【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，吸引了全球目光。他深入剖析了当前AI发展的关键挑战，并分享了他对聊天机器人未来的独到看法。🚀技术前沿，瓶颈探索——任福继教授指出，尽管AI取得了显著进步，但数据隐私、算法透明度以及如何实现真正的智能自主性仍是一大难题。他强调，这些议题对于推动行业健康发展至关重要。🤖对话未来——对于备受关注的聊天机器人，任教授认为，它们不仅需要强大的语言理解和生成能力，还需要情感智慧和道德判断，以提供更人性化、贴近人性的服务。这无疑为AI技术提出了更高的要求和期待。🌐海科会不仅是科技交流的平台，也是思想碰撞的舞台，让我们共同期待这场知识盛宴带来的启示与突破！🌟
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：数据与智慧的探索之旅🚀在当今科技高速发展的世界中，AI领域的数据驱动已成为主流力量，深度学习带来的突破不容忽视。然而，就像攀登高峰时遭遇瓶颈，我们正面临一个微妙的十字路口——智能与智慧、智商与情商的交汇点。💡尽管大数据为AI铺就了通天大道，但如何让机器理解并超越人类的直觉和情感，成为亟待解决的挑战。人工智能看似聪明，却缺乏那份深邃的人性洞察和灵活应变的能力。🔍大数据虽庞大，却往往受限于小规律，无法揭示事物的本质与运行机制。我们渴望看到的不仅是结果，更是过程和原因。💡任福继的观点尖锐而深刻，他提醒我们，人工智能的发展不能仅仅停留于数据的海洋，而应寻求智慧的火花，提升智商的同时丰满情商。这不仅是为了技术的进步，也是为了构建一个更加人性化、智能化的社会。🤝让我们一起期待，AI如何在探索中突破自我，实现真正的智慧飞跃。🚀
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、强大计算能力（通常是通过提升的GPU速度来实现的💡）和精密算法📚。说到算力，它的增长速度堪称革命性。在2010年以前，每20个月就能翻一番；到了2010年初，这个速度缩短到6个月；而自2015年起，算力的增长简直是几何级数的跳跃，10-100倍的提升足以颠覆我们的认知。\n🚀这样的技术进步不仅推动了AI的进步，也对搜索引擎优化（SEO）产生了深远影响。关键词密集型的内容和超快速的处理能力如今是关键，以确保网站能吸引并满足用户日益增长的信息需求。\n记得，持续关注AI领域的最新动态，它们将塑造未来的通信与信息世界！🌐
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长惊人！📈从2010年的零头到百万亿级别，这简直是翻天覆地的进步。但这并不意味着数据驱动的黄金时代还在延续，任福继专家指出，理论红利已逐渐耗尽，我们需要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。
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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