人工智能的發(fā)展趨勢(shì)包括什么

人工智能算法可以分為以下幾種：

1、邏輯推理算法：這種算法基于推理和邏輯，根據(jù)事實(shí)和規(guī)則進(jìn)行推理，從而做出決策。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)算法：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式來改進(jìn)自身算法的技術(shù)。這些算法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

3、自然語言處理算法：自然語言處理是一種使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言的技術(shù)。這些算法包括語音識(shí)別、語義分析和機(jī)器翻譯。

4、計(jì)算機(jī)視覺算法：計(jì)算機(jī)視覺是一種讓計(jì)算機(jī)能夠理解和處理圖像和視頻的技術(shù)。這些算法包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割。

5、進(jìn)化算法：進(jìn)化算法是一種仿生學(xué)算法，通過模擬自然進(jìn)化過程來優(yōu)化解決方案。這些算法包括遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法。

6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人類神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)的算法，通過模擬神經(jīng)元之間的連接和交互來處理信息。這些算法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

據(jù)消息人士稱，OpenAI正在訓(xùn)練下一代的人工智能，暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年，OpenAI下一代產(chǎn)品可能發(fā)布數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性，合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。除了對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外，對(duì)數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因作為全球性能最強(qiáng)的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來解決方案2023年，世人見證了ChatGPT在全球范圍的大火。以生成式人工智能為代表的新一代人工智能問世，改變了人工智能(AI)技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展軌跡，加速了人與AI的互動(dòng)進(jìn)程，是人工智能發(fā)展史上的新里程碑。2024年，人工智能技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展又會(huì)呈現(xiàn)出哪些趨勢(shì)?讓我們一同展望這些值得關(guān)注的重大趨勢(shì)。全模擬光電智能計(jì)算芯片效果圖。 經(jīng)長(zhǎng)期聯(lián)合攻關(guān)，清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)突破傳統(tǒng)芯片的物理瓶頸，創(chuàng)造性提出光電融合的全新計(jì)算框架，并研制出國際首個(gè)全模擬光電智能計(jì)算芯片(簡(jiǎn)稱ACCEL) 新華社圖趨勢(shì)一：從AI大模型邁向通用人工智能2023年，ChatGPT開發(fā)者OpenAI被置于前所未有的聚光燈下，也使GPT-4后續(xù)版本的開發(fā)被推向了風(fēng)口浪尖。據(jù)消息人士稱，OpenAI正在訓(xùn)練下一代的人工智能，暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年，OpenAI下一代產(chǎn)品可能發(fā)布。據(jù)媒體爆料，“Q*”可能是第一次采用“從零開始”的方式訓(xùn)練的人工智能。

其特點(diǎn)是，智能不來自人類活動(dòng)的數(shù)據(jù)，且其有能力修改自身代碼以適應(yīng)更復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。前者使得人工智能能力的發(fā)展變得愈發(fā)不透明，而后者向來被看作是誕生人工智能“奇點(diǎn)”的必要條件。在人工智能發(fā)展領(lǐng)域，“奇點(diǎn)”特指機(jī)器擁有了自我迭代的能力，進(jìn)而在短時(shí)間內(nèi)迅猛發(fā)展，導(dǎo)致超出人類控制。雖然一些報(bào)道稱，“Q*”目前還只能解決小學(xué)難度的數(shù)學(xué)問題，距離“奇點(diǎn)”還遠(yuǎn)。但鑒于虛擬環(huán)境中人工智能迭代速度可能遠(yuǎn)超想象，其仍然可能在不遠(yuǎn)的將來自主發(fā)展出在各個(gè)領(lǐng)域均可超過人類水平的AI。2023年，OpenAI預(yù)言，各方面超越人類水平的人工智能在十年內(nèi)就會(huì)出現(xiàn);英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛表示，通用人工智能可能在五年內(nèi)超越人類。一旦通用人工智能得以實(shí)現(xiàn)，就可被用于解決各種復(fù)雜的科學(xué)難題，譬如尋找外星人與地外宜居星系、人工核聚變控制、納米或超導(dǎo)材料篩選、抗癌藥研發(fā)等。

這些問題通常需要花費(fèi)人類研究員數(shù)十年的時(shí)間來尋找新的解決方案，部分前沿領(lǐng)域的研究量已超出人力極限。而通用人工智能在自己的虛擬世界中擁有幾乎無限的時(shí)間和精力，這使得其在部分容易虛擬化的任務(wù)中，有可能成為人類研究員的替代。但屆時(shí)，人類如何監(jiān)督這些從智能水平上超過人類的人工智能，確保其不會(huì)危害人類，又是一個(gè)值得思考的問題。當(dāng)然，我們也不應(yīng)過分高估硅谷巨頭們的部分言論，因?yàn)樵谌斯ぶ悄馨l(fā)展史上，已經(jīng)歷三次“AI寒冬”，其中不乏宏大的技術(shù)愿景因各方面限制化為泡影的例子。但目前可以肯定的是，大模型技術(shù)仍然有著不小的上升空間。除GPT-4外，谷歌的“雙子座”(Gemini)，Anthropic的Claude2，目前都是僅次于GPT-4的大模型，國內(nèi)的百度“文心一言”與阿里“通義千問”，也是國產(chǎn)大模型中的佼佼者。它們?cè)谛碌囊荒曛惺欠駮?huì)發(fā)布更具革命性的產(chǎn)品，同樣值得期待。趨勢(shì)二：合成數(shù)據(jù)打破人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性，合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。合成數(shù)據(jù)是在模仿真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，由機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)原理合成的數(shù)據(jù)。

關(guān)于什么是合成數(shù)據(jù)，有一個(gè)較為淺顯易懂的比喻：這就像是在給AI編寫專門的教材。例如，盡管英文課本的對(duì)話中出現(xiàn)的可能是“小明”“小紅”這樣的虛構(gòu)人名，但并不影響學(xué)生們由此掌握英語，因此從某種意義上，對(duì)于學(xué)生而言，教材就可以看作一種經(jīng)過編纂、篩選和處理的“合成數(shù)據(jù)”。有論文表明，模型的規(guī)模至少要達(dá)到620億參數(shù)量后，才可能訓(xùn)練出“思維鏈”能力，即進(jìn)行分步驟的邏輯推理。但現(xiàn)實(shí)的尷尬在于，迄今為止人類產(chǎn)生的不重復(fù)的、可供訓(xùn)練的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)并沒有這么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數(shù)量產(chǎn)生高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)，未來的AI將由此獲得更高的性能。除了對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外，對(duì)數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因。近年來，各國紛紛出臺(tái)更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)法律，使得客觀上利用人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能變得更為繁瑣。這些數(shù)據(jù)中不僅可能隱含個(gè)人信息，其中的許多數(shù)據(jù)還受版權(quán)保護(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)隱私與版權(quán)保護(hù)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與完善架構(gòu)的當(dāng)下，使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，極易導(dǎo)致大量法律糾紛。而若考慮對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，又面臨篩查識(shí)別準(zhǔn)確率方面的挑戰(zhàn)。兩難之下，合成數(shù)據(jù)就成為最惠而不費(fèi)的一種選擇。此外，使用人類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，還可能導(dǎo)致人工智能學(xué)到有害內(nèi)容。一些諸如使用日用品制造炸彈、管制化學(xué)品的方法，另一些則包括許多人工智能本不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)的壞習(xí)慣，譬如像人一樣在任務(wù)執(zhí)行過程中偷懶、為了取悅用戶而說謊、產(chǎn)生偏見和歧視。

若改用合成數(shù)據(jù)，使人工智能在訓(xùn)練中盡可能減少接觸有害內(nèi)容，則有望克服以上使用人類數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)附帶的缺點(diǎn)。從以上分析中可以看出，合成數(shù)據(jù)可以說是頗具開創(chuàng)性的，有望解決此前發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不可得兼的問題。但與此同時(shí)，如何確保相關(guān)的公司和機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)任地制作合成數(shù)據(jù)，如何制作出既符合本國文化與價(jià)值觀，又在規(guī)模和技術(shù)水平上足以媲美西方以英文網(wǎng)絡(luò)資料為中心的合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，也將成為中國面臨的一個(gè)頗具挑戰(zhàn)性的課題。除此之外，合成數(shù)據(jù)帶來的一個(gè)重大變化是，來自人類社會(huì)的大數(shù)據(jù)或?qū)⒉辉偈茿I訓(xùn)練所必需。在今后的數(shù)字世界中，人類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)和使用仍將遵循人類社會(huì)的法則和秩序，包括維護(hù)國家數(shù)據(jù)安全、保守商業(yè)數(shù)據(jù)秘密和尊重個(gè)人數(shù)據(jù)隱私，而AI訓(xùn)練所需的合成數(shù)據(jù)則采用另一套標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理。

趨勢(shì)三：量子計(jì)算機(jī)可能率先應(yīng)用于人工智能作為電子計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天的最前沿應(yīng)用，人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問世數(shù)月后，OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示，其并未鼓勵(lì)更多用戶注冊(cè)O(shè)penAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費(fèi)訂閱新用戶的注冊(cè)，以確?，F(xiàn)有用戶擁有高質(zhì)量體驗(yàn)。顯然，作為全球性能最強(qiáng)的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。

首先，人工智能領(lǐng)域的算法，大部分屬于并行計(jì)算的范疇。舉例而言，AlphaGo在下圍棋的過程中，其需要同時(shí)考慮對(duì)手在不同位置落子后的應(yīng)對(duì)招數(shù)，從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計(jì)算機(jī)優(yōu)化并行計(jì)算的效率來實(shí)現(xiàn)。而量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)進(jìn)行并行計(jì)算，因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)“0”和“1”兩種狀態(tài)，無需像電子計(jì)算機(jī)那樣消耗額外的計(jì)算資源，譬如串聯(lián)多個(gè)計(jì)算單元，或?qū)⒂?jì)算任務(wù)在時(shí)間上并列。計(jì)算任務(wù)越復(fù)雜，量子計(jì)算就越具備優(yōu)勢(shì)。

其次，運(yùn)行ChatGPT所需的硬件條件，同樣也十分適合導(dǎo)入當(dāng)前體積龐大的量子計(jì)算機(jī)，二者都需要安裝在高度集成的計(jì)算中心里，由一支專業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理支撐。什么是量子計(jì)算機(jī)?量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲(chǔ)及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大，而且作為核心零部件的“量子芯片”，通常需要被置于接近絕對(duì)零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中，利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進(jìn)行信息運(yùn)算和處理，且運(yùn)行結(jié)果只能存在幾毫秒的時(shí)間。

既然量子計(jì)算機(jī)“又大又難維護(hù)”，為什么還要發(fā)展?原因在于，量子計(jì)算機(jī)蘊(yùn)含巨大的算力潛能，以至于在一些算法上已經(jīng)體現(xiàn)出相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)在速度上的“絕對(duì)碾壓”，即“量子優(yōu)越性”。但實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個(gè)起點(diǎn)。目前的量子計(jì)算機(jī)只能完成一些專屬于量子領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù)，想要真正用好這種“量子優(yōu)越性”，先要使其量子位足夠多，以實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程。而且，在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算后，量子計(jì)算機(jī)依然需要保持相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)，這被稱作“量子優(yōu)勢(shì)”。2

022年，來自谷歌、微軟、加州理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢(shì)”在預(yù)測(cè)可觀測(cè)變量、量子主成分分析以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)存在。量子機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)際上就是量子計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，也體現(xiàn)出未來量子計(jì)算與人工智能兩大前沿技術(shù)合流的趨勢(shì)。第一，人工智能將達(dá)到人類水平的智能。根據(jù)技術(shù)專家和未來學(xué)家 Ray Kurzweil 的說法，人工智能將在2030年達(dá)到人類水平的性能。這將取決于人工智能能夠成功通過有效的圖靈測(cè)試。但是，一家私人公司可能會(huì)擁有AI背后的算法，并且該算法在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都不會(huì)與公眾共享。

第二，Java之類的人工智能助手將變得司空見慣。發(fā)達(dá)國家的大多數(shù)人都可以擁有人工智能助手來提高他們的生活質(zhì)量。據(jù)奇點(diǎn)大學(xué)創(chuàng)始人彼得·迪亞曼迪斯(Peter Diamandis)稱，Alexa、Google Home 和 Apple home pod 等其他公司的服務(wù)將擴(kuò)展的功能最終應(yīng)用到超越家庭使用外的其他地方。作為安全之類的軟件取決于你授予它什么權(quán)限，因?yàn)轳雎犇愕乃袑?duì)話、閱讀你的電子郵件、監(jiān)控你的血液化學(xué)等等。

AI的軟件將了解你的偏好，預(yù)測(cè)你的需求和行為，以監(jiān)控你的健康，幫助你解決問題并支持你的中長(zhǎng)期目標(biāo)。它們也可能以操作系統(tǒng)的形式存在，可以連接多個(gè)設(shè)備。根據(jù) Ray Kurzweil 的說法，一些早期采用者甚至可能開始使用腦機(jī)接口連接到新皮質(zhì)，這將使我們能夠與具有大腦活動(dòng)的AI助手進(jìn)行交互，并將這一概念提升到一個(gè)全新的水平。

第三，人工智能與人類協(xié)作將在所有職業(yè)中飛速發(fā)展。到2030年，人工智能將成為我們?nèi)粘＿\(yùn)營的重要組成部分，支持員工的創(chuàng)造性活動(dòng)、產(chǎn)生新想法并解決以前無法實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新。在某些地方，甚至需要與人工智能合作。例如，已經(jīng)有優(yōu)秀的人工智能工具用于創(chuàng)意行業(yè)。此組合創(chuàng)建你提供給藝術(shù)育種者的草圖的渲染版本，創(chuàng)建一個(gè)AI生成的圖像，這些圖像是你提供給它的圖像的子級(jí)。已調(diào)整重新排列和優(yōu)化你提供給它的句子，并且腳本能夠在你將其輸入語音數(shù)據(jù)后使用你提供給它的文本來模仿你的聲音。

第四，大多數(shù)設(shè)備都將嵌入AI。根據(jù) Peter Diamandis 的說法，專用機(jī)器學(xué)習(xí)芯片的價(jià)格正在迅速下降。隨著全球需求的增長(zhǎng)。專門的AI芯片可以低至5美元，這將為玩具、電器、無人機(jī)、視頻游戲控制器等提供負(fù)擔(dān)得起 AI。隨著低成本微型傳感器的爆炸式增長(zhǎng)和高帶寬網(wǎng)絡(luò)的部署，這將進(jìn)一步成為可能。此外，Gartner 預(yù)測(cè)，人工智能專用芯片的銷售額將從2019年的80億增長(zhǎng)到2023年的340 億。到2030年，兒童玩具可以使用面部和語音識(shí)別來記住面孔和名字，電器可以使用語音識(shí)別來響應(yīng)語音命令并預(yù)測(cè)使用預(yù)測(cè)算法滿足你的需求。

第五，自動(dòng)駕駛汽車可能比人類駕駛得更好。由于人工智能的進(jìn)步，包括特斯拉新推出的那些超級(jí)計(jì)算機(jī)完全自動(dòng)駕駛汽車可以完全投入使用，并且在未來十年內(nèi)會(huì)有一些使用地理區(qū)域。盡管一些專家認(rèn)為這可能需要幾十年的時(shí)間。無論哪種方式，它們都可能導(dǎo)致整體運(yùn)輸成本逐漸下降，并影響地理區(qū)域和草地，擾亂城市規(guī)劃、送貨服務(wù)、卡車運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)。

第六，深度造假可能會(huì)成為社會(huì)問題。微軟和臉書已經(jīng)開發(fā)了工具來檢測(cè)其起源中的缺陷，但它們?nèi)匀豢赡茉斐傻膿p害，這個(gè)問題應(yīng)該要認(rèn)真對(duì)待。

第七，人工智能將提高醫(yī)療質(zhì)量。人工智能目前用于了解一個(gè)人的基因、環(huán)境和生活方式如何幫助確定預(yù)防或治療某些疾病的最佳方法，數(shù)字療法、定制設(shè)計(jì)的藥物和改進(jìn)的診斷已經(jīng)使治療更加準(zhǔn)確、負(fù)擔(dān)得起和易于獲得。

除了提高醫(yī)生的診斷能力外，它還將不斷學(xué)習(xí)和證明，因?yàn)樗挥糜诟鞣N醫(yī)療情況。人類醫(yī)生和人工智能診斷之間的持續(xù)互動(dòng)將有助于提高這些系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，并且隨著時(shí)間的推移，人類將有足夠的信心讓人工智能系統(tǒng)自主運(yùn)行。所有這些都將幫助人類過上更長(zhǎng)壽、更健康的生活。