De la dezvoltarea inteligenței artificiale, aceasta a devenit forța motrice de bază pentru o nouă rundă de revoluție tehnologică globală și transformare industrială. În prezent, utilizarea datelor mari pentru a crește puterea de calcul și a întări algoritmii pentru a forma modele intelectuale la scară foarte mare a devenit nucleul noii generații de ecologie a inteligenței artificiale. Va fi o infrastructură majoră de aplicații pentru dezvoltarea inteligenței artificiale în țara mea și o cheie pentru realizarea strategiei globale de lider a țării mele pentru inteligența artificială în 2030. Platformă de bază.
Prima conferință a Forumului Boao pentru Asia Globală pentru Dezvoltare Economică și Securitate, cu tema „Securitate economică și dezvoltare durabilă în condiții mari de schimbare”, va avea loc la Changsha, Hunan, în perioada 18-20 octombrie. Acesta își propune să discute răspunsurile la riscurile economice globale și chestiunile structurale vor fi discutate împreună cu privire la aspecte precum producția inteligentă și revoluția tehnologică.
În ceea ce privește subiecte precum direcția de dezvoltare și perspectivele de aplicare a inteligenței artificiale în epoca modelelor mari, un reporter de la Beijing Business Daily a susținut recent un interviu exclusiv cu Huang Tiejun, profesor la Școala de Științe și Tehnologie a Informației de la Universitatea Peking și director al Departamentul de Informatică și Tehnologie.
Beijing Business Daily: Modelele mari sunt numite nucleul noii generații de ecosistem de inteligență artificială. Puteti prezenta pe scurt ce este un model mare? Ce probleme vor fi rezolvate?
Huang Tiejun: Modelul mare este un model comun de bază care conferă inteligență diverselor aplicații. În general, este o platformă de bază care învață cunoștințele și regulile conținute în date din date mari masive, le condensează într-o rețea neuronală și o transformă într-un model mare și oferă servicii pentru diverse sarcini generale inteligente.
De exemplu, pe internetul mobil, furnizorii de servicii cloud pot avea multe capacități de servicii, dar fără un operator precum App, va fi dificil pentru utilizatori să obțină diverse servicii cloud. Din acest punct de vedere, App în sine este un ecosistem industrial. De fapt, modelele mari în prezent trebuie să rezolve probleme similare.
Modelele mari sunt servicii publice extrem de strălucitoare și foarte tehnice. Toate categoriile sociale vor avea anumite nevoi specifice în viitor, iar unele companii vor trebui să dezvolte conversie de modele mari și interfețe personalizate.
Beijing Business Daily: Cum vor conecta modelele mari ecologia tehnologiei inteligenței artificiale și ecologia industrială? Care va fi următoarea direcție de aplicare a inteligenței artificiale în domeniul informațional?
Huang Tiejun: Înțelegerea și aplicarea inteligenței artificiale în multe industrii sunt încă într-un stadiu de explorare și există o anumită distanță între ele. Modul de conectare a acestei interfețe necesită de fapt un grup de companii care să poată transforma capabilitățile modelelor mari în conținut necesar diverselor industrii.
Este foarte greu de prezis care va fi următoarea aplicație în domeniul informației. Cred că, în realitate, copywriting-ul, prelucrarea informațiilor și alte sarcini vor fi înlocuite de inteligența artificială, sau cele mai multe dintre ele vor fi rezolvate prin modele mari de inteligență artificială, ceea ce va aduce posibilități mari de aplicare.
Diferitele aplicații ale motoarelor de căutare sunt în cele din urmă despre organizarea, extragerea și utilizarea informațiilor. De exemplu, persoanele fizice pot colecta date și pot face unele procesări de informații prin motoarele de căutare. Acum modelele mari rezolvă problema culegerii de date masive. Datele sale nu sunt opera unei persoane sau a unui grup de persoane, ci colectează toate datele și le reflectă. Vino să deservim diverse aplicații de procesare a informațiilor de copywriting. Ieșirea finală poate fi încă umană, dar majoritatea sarcinilor din spatele ei vor fi finalizate de inteligența artificială. Posibilitățile pentru această direcție de aplicare sunt uriașe.
Beijing Business Daily: Cum s-a dezvoltat tehnologia inteligenței artificiale în era modelelor mari? Care sunt diferențele față de înainte?
Huang Tiejun: Dezvoltarea inteligenței artificiale în modele mari este determinată de legile de bază ale dezvoltării tehnologiei inteligenței artificiale. Există două școli de gândire despre inteligența artificială. Un grup consideră că mecanismele științifice, teoriile, matematica și algoritmii din spatele inteligenței artificiale sunt foarte importante; celălalt grup consideră că inteligența artificială este în general o tehnologie, care construiește un sistem inteligent și apoi înțelege mecanismul sistemului inteligent. Acesta din urmă este punctul de vedere general al inteligenței artificiale.
În procesul de construire a inteligenței artificiale, a fost munca câtorva cercetători științifici la început, iar ulterior companiile au participat treptat. În viitor, industria, mediul academic, cercetarea și întreaga societate vor construi împreună un model. De ce să faci asta? De fapt, motivul este foarte simplu. Dacă datele învățate de un sistem sau model de inteligență artificială nu sunt suficient de complete și în timp util, va fi greu de crezut că modelul său inteligent este foarte capabil. Așa-numitul model mare este de a integra diverse resurse de date, cei mai puternici algoritmi și putere de calcul posibile în societate într-o platformă publică de bază pe care toată lumea o poate folosi. Aceasta este direcția pe care trebuie să o luăm atunci când construim sisteme de inteligență artificială. .
În acest proces, capacitățile modelelor mari devin mai puternice, care la rândul lor vor juca un rol în toate aspectele societății. Odată ce joacă un rol, mai mulți oameni îl vor construi. Este un efect iterativ benign.
De fapt, potențialul inteligenței artificiale depinde de datele pe care le poate obține. La fel cum oamenii „citesc mii de cărți și parcurg mii de mile”, și inteligența artificială este similară. Lumea fizică și chiar universul sunt atât de vaste. Dacă poate fi convertit în date și informații și lăsat să fie învățat de inteligența artificială, spațiul va fi foarte mare.
Nu îndrăznesc să spun dacă capacitatea modelului mare o va depăși pe cea a tuturor, dar cel puțin nimeni nu a obținut toate informațiile și este imposibil să descoperi legile din spatele lui. Corpul fizic și ciclul de viață al fiecăruia dintre noi determină că datele pe care le putem obține sunt încă relativ limitate.
Beijing Business Daily: Ce provocări mai trebuie depășite în dezvoltarea modelelor mari? Care este calea de dezvoltare viitoare?
Huang Tiejun: Există acum un set de tehnologii și algoritmi pentru antrenarea modelelor mari, dar dacă există algoritmi mai buni, comunitatea academică și industria încă caută și explorează în mod constant. În prezent, este nevoie de o mulțime de emisii de carbon pentru a antrena un model inteligent. În viitor, ar putea necesita mai puține emisii de carbon pentru a antrena un model. Cred că într-o zi, inteligența artificială ar putea costa mai puțin de antrenat decât un om și asta este o altă piatră de hotar.
Prin urmare, pe măsură ce inteligența artificială intră în contact cu tot mai multe date și pe măsură ce eficiența învățării și antrenării devine din ce în ce mai mare, rezultatul ei va fi un model mare. În viitor, poate fi un model foarte mare sau un model foarte mare și va continua să se repete. Calea este deja liberă.
Dar nu există nicio bază pentru unde este limita sa superioară. Deocamdată, mai mare este mai bine. Se poate ca după ce se extinde la un anumit nivel să nu mai fie o simplă creștere liniară, sau se poate ca după un anumit nivel creșterea să înceapă să încetinească, dar acestea sunt încă speculații în acest moment.
Beijing Business Daily: Cum să luați în considerare unele probleme de siguranță și etice în timpul procesului de dezvoltare a modelelor mari? Cum să o evite?
Huang Tiejun: Problemele de siguranță și etice ale inteligenței artificiale nu vor fi rezolvate peste noapte. De exemplu, problemele de securitate a informațiilor continuă să apară odată cu dezvoltarea informațiilor și trebuie să le rezolvăm după ce apar.
În procesul de dezvoltare a modelelor mari, există și unele riscuri inerente. De exemplu, cunoștințele învățate de model nu sunt în conformitate cu etica și principiile. Aceste riscuri pot fi controlate în prealabil; dar există și unele riscuri cauzate de progresul continuu al tehnologiei. Dacă vine, atunci și soluția sa trebuie rezolvată continuu prin mijloace tehnice. „Pentru a dezlega clopotul, trebuie să-l legați”. Dacă nu dezvoltăm această tehnologie din cauza unor probleme potențiale, aceasta nu va respecta legile dezvoltării științifice și tehnologice.