人工智能技術(shù)未來將在多領(lǐng)域高水平應(yīng)用!
今年的重慶政府工作報告中提出,培育人工智能等未來產(chǎn)業(yè)集群,加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,培育壯大數(shù)字經(jīng)濟。在2023重慶兩會上,重慶市人大代表,科大訊飛人工智能西南研究院院長婁超建議,推動人工智能在教育、醫(yī)療、汽車、人才等領(lǐng)域的高水平應(yīng)用,促進重慶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。
婁超說,國家“十四五”規(guī)劃明確指出,要培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè),“推動通用化和行業(yè)性人工智能開放平臺建設(shè)”。2020年6月,重慶市人民政府印發(fā)《重慶市建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)實施方案》,部署人工智能技術(shù)創(chuàng)新行動等“4+1”重點任務(wù),提出把人工智能試驗區(qū)建設(shè)作為大數(shù)據(jù)智能化發(fā)展的重要抓手,加快建設(shè)“智造重鎮(zhèn)”“智慧名城”,助推“山城”產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
“近年來,重慶立足自身產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),在謀劃人工智能、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局方面開展大量工作,不斷推動人工智能創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)深度融合,取得初步成效?!眾涑榻B,2017年重慶市人民政府與科大訊飛簽署了《全面推動人工智能+戰(zhàn)略合作協(xié)議框架》,并將科大訊飛人工智能西南研究院落戶重慶。五年多來,科大訊飛人工智能西南研究院通過加快人工智能核心技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用,帶動了重慶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
英國伯明翰大學(xué)的馬克·李說,在硬件和軟件優(yōu)化的共同作用下,這項技術(shù)迅速發(fā)展。首先,研究人員開始將谷歌公司工程師2017年發(fā)明的一種名為轉(zhuǎn)換器的算法用于生成圖像。最初,此類AI模型被用于構(gòu)建像“生成型已訓(xùn)練變換模型3”(GPT-3)這樣的文本生成模型。
其次,硬件功能變得非常強大:在將大量顯示卡轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一、高效的超級計算機方面不斷取得進步。這種超級計算機適合完成像訓(xùn)練AI模型這樣的任務(wù),這使它們成為性價比明顯更高的選項。
但李說,或許最重要的是,擁有訓(xùn)練這些模型的資金和資源的大公司開始免費提供部分研究成果,甚至向更大范圍內(nèi)的公眾提供有限的使用機會。
李說:“人們原本預(yù)計這些大公司會完成所有這些工作,然后將成果據(jù)為己有,并靠它們賺錢。但將成果提供給更廣泛的群體很有遠見,因為如果這樣做的話,就會有更多科學(xué)家涉足這個領(lǐng)域?!?
AI模型必然都接受過海量數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練,這些數(shù)據(jù)集包括從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的海量圖片。有人已經(jīng)建了一個網(wǎng)站,允許人們搜索這些數(shù)據(jù)集,以尋找他們的作品已被納入這種服務(wù)的證據(jù)。例如,如果你搜索《新科學(xué)家》就會發(fā)現(xiàn),該刊此前的數(shù)百個封面已被納入其中。
用人工智能創(chuàng)作定制藝術(shù)品所需的成本和時間將大幅減少,這最終可能會對人類創(chuàng)作者產(chǎn)生巨大影響。梅迪納說:“一個人(利用人工智能)只花幾個小時就能生成幾十件作品,并將它們發(fā)給那些要么分不清好壞、要么根本不關(guān)心的客戶?!?
數(shù)據(jù)科學(xué)工具提供商Dataiku的負責(zé)人工智能主管Triveni Gandhi預(yù)測,有望看到合乎道德的人工智能繼續(xù)吸引企業(yè)的關(guān)注和資源。
“雖然我們在新聞中看到了一些公司削減道德人工智能崗位的新聞,但事實是,大多數(shù)公司將繼續(xù)投資于其道德人工智能團隊。這一資源對于人工智能的規(guī)模和運營至關(guān)重要,有助于公司確信其人工智能輸出符合其價值觀,并以穩(wěn)健可靠的方式執(zhí)行。此外,道德人工智能小組讓用戶相信他們正在與之互動的產(chǎn)品是經(jīng)過考慮的,并滿足安全和信任方面的期望。對于任何一家公司來說,要想保持領(lǐng)先地位,必須建立一個合乎道德的人工智能團隊。”
深度學(xué)習(xí)的困境之一是預(yù)測模型的黑箱性質(zhì)。圖形數(shù)據(jù)庫制造商Franz的首席執(zhí)行官Jans Aasman表示,解決這一問題的一種方法是在2023年將人工智能與因果知識圖配對。
“未來幾年,因果人工智能將出現(xiàn)增長,首先是創(chuàng)建發(fā)現(xiàn)事件之間因果關(guān)系的知識圖。醫(yī)療保健、制藥、金融服務(wù)、制造業(yè)和供應(yīng)鏈組織將把特定領(lǐng)域的知識圖與因果圖聯(lián)系起來,并進行模擬,以超越依賴歷史數(shù)據(jù)的基于相關(guān)性的機器學(xué)習(xí)。因果預(yù)測有可能通過使因果關(guān)系透明來提高人工智能的可解釋性”。