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硅谷人工智能研究院院长皮埃罗·斯加鲁菲预测未来五大AI演进方向

发布时间:2024-04-28 10:51龙滢茜来源:

导读4月26日消息,昨日在2024中关村论坛年会主论坛上,硅谷人工智能研究院院长、《硅谷百年史》的作者皮埃罗·斯加鲁菲表示,“我们预测未来的...

4月26日消息,昨日在2024中关村论坛年会主论坛上,硅谷人工智能研究院院长、《硅谷百年史》的作者皮埃罗·斯加鲁菲表示,“我们预测未来的话要考虑两个因素,那就是AI人工智能过去进步的背后,推动力是什么?今天的AI有什么不足?”


他提到,推动AI进步的驱动因素,第一个就是硬件,1985年我当时的电脑性能很差,只能做两层架构,现在已经能做好几百层了;第二个是数据,首先1997年IBM的深蓝击败了国际象棋冠军,后来有了AlphaGo,现在有OpenAI的GPT,主要背后的驱动因素就是大型的数据;第三个驱动因素就是开源,它的作用非常明显,不同的大学、不同的国家都有很多开源的平台做深度学习,对于很多人在AI上做实验非常重要;第四个驱动因素,就是现代人工智能的发明家,有人说AI来自硅谷,但其实这些人来自世界各国,所以AI实际上是全球各国的科学家共同进行国际合作的结晶,这是我想到的四大驱动因素。

他也提到了AI的不足:一是人工智能并不是人类智能,人类大脑的功耗只是20瓦,生成式AI要消耗上百万瓦的电能才能做。我们大脑的神经元复杂性,要比AI中间的神经元复杂得多;二是我们在一个物理世界,可以移动,可以触达,可以用各种感官去感知世界;三是自然学习,人类的学习方法是一种试错的方法,比如碰一下热水知道很烫不会再碰了,而AlphaGo是通过大量的数据不断堆积而成的;四是会出现幻觉。

谈及AI演进,他表示未来人工智能在五个方面会变得更加有用,更加真实:

一是定制模型,去年OpenAI推出了自己定制的模型,能够找到更好的结果,问题是这些大语言模型即便非常小,也非常贵,而且功耗巨大,一般的公司出不起钱,很多国家没有办法负担得起;

二是低算力AI,有时候我们可以通过非常小的架构,非常小的数据集,来实现非常好的AI。

三是多模态,我们需要不同的视觉、语言,包括FLAVA、Flamingo、GPT-4等等融合的一种全新语言模型,它可能不一定是叫语言模型,而是一个多模型的集合,包括文本、图像,更多的传感器,容纳到一个模型里面。

四是实现可信的AI,目前生成式人工智能仍不可靠,有的时候它的结果并不是真正的现实,如何实现可信的AI?这是未来研究的一个非常重要的领域。

五是人形机器人,现在很多工厂在使用机器人,机器人的确产生了很大的影响。(一橙)

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