从2023年初ChatGPT的涌现让更多人关注到了人工智能,到今年初SARA(英文同音)文生***软件的横空出世备受热议,人工智能飞速发展和技能迭代会对天下带来什么样的影响?

科技革命“奇点”正在临近未来人工智能会变得比人更聪明吗?|聚焦博鳌_奇点_人工智能 智能问答

3月26日,博鳌亚洲论坛2024年年会分论坛以“科技革命‘奇点’离我们有多远?”为主题,对人工智能“奇点”何时到来展开了谈论。

值得一提的是,“奇点”这一观点的起源可以追溯到20世纪50年代的打算机科学先驱约翰.冯.诺伊曼。
冯.诺伊曼曾经预言,“技能的不断加速进步”将会引发“人类历史上某个关键的奇点”。

“人工智能成为变得比人更智能、更聪明,这个便是奇点。
目前颠覆性的技能包含人工智能、量子打算、核聚变,这些技能有很强的协同效应,但目前机器学习可扩展性受限,须要大量的数据、大量的算力、大量的能源去实现,而我们的资源是有限的。
如果电子打算是可能的,我们就能够用有限的资源来发展更强大的人工智能。
反之而言,人工智能会帮助我们来开拓和发展量子打算,也能够找到更好的新材料和新的环境,去开拓和发展核聚变。
以是这是真正的奇点。
把三个技能结合能够为我们带来真正的奇点,真正的爆炸性的发展。
我们必须做好准备,由于目前发展速率太快了。
”韩国首尔大学人工智能研究所主任兼教授Kyoung Mu LEE对《中原时报》等媒体预测,五年之后“奇点”可能就会涌现。

“奇点”加速到来

Kyoung Mu LEE指出:“无论是资金,还是政府支持,或是资源投入,我们找不到一个类似的技能在历史上得到如此多的关注。
即便从事人工智能研究的专家也因此而震荡。
在这样一个背景下,一定会达到一个“奇点”,它到来的速率会远远早于我们原来的预期。
我们在做各种各样的实验以及各种各样的推进,包括支持AI的半导体技能也在不断地发展,英伟达最近都是话题的焦点。
这样创新的规模,数据的创新、算力的创新、芯片的创新、能源的创新都在朝着更快奇点到来的结论去发展。

小i机器人创始人、董事长兼CEO袁辉同样认为,“奇点”将加速到来。

事实上,从AlphaGo到ChatGPT,人工智能技能正在不断加速打破。
在袁辉看来,AlphaGo和ChatGPT是两个不同代际的人工智能产品,人工智能因此自然措辞剖析为核心的根本技能,在过去二十年经历了四个代际发展。
第一个阶段是规则打算,第二个阶段进入到专家系统,第三个阶段则进入到AlphaGo深度学习,第四个阶段是OpenAI发布的新一代人工智能大模型。

袁辉进一步剖析,技能虽然相互有领悟,但是在往下兼容的,2016年是没有考虑大模型问题的,但是大模型一定会适当考虑到深度学习或者过去运用的技能。
因此,AlphaGo只能运用在围棋领域,向其他领域拓展时面对很大的寻衅。
现在的ChatGPT基本可以向所有领域做延伸,在这个根本平台上可以针对不同的行业做定向处理。

在此情形下,袁辉认为,AI是一个新的“物种”,AI的终极目的不是为了让人类生活更美好而存在。
过去所有的工业革命都是工具,全是为了大规模降本增效存在。
但是AI在人们的心中不是这样的,人类期待的AI是具有自我意识的新物种,自从人类决定开始创造它,它就正在逐渐走向我们的面前。

因此,在袁辉看来,人和生产物料之间的关系已经不是大略地利用物料变革产生工具的问题,工具正在迅速改变人。
不才一个阶段,人类若何快速利用AI工具,将是我们每一个个体与企业如何更好地脱颖而出的关键。

助力办理社会问题

值得把稳的是,随着互联网技能、AI技能不断地出身。
每一次技能的迭代都涉及了每个人生活的变革,也引发了整体天下面貌的改变。
在此情形下,不乏声音认为,打破性的技能在办理人类问题方面将发挥着非常主要的浸染。

芬兰前***埃斯科.阿霍指出,中国未来几十年当中,数千万的中国人会退休进入老龄社会,在这个过程当中,现有的养老模式、商业模式或者政府管理模式是没有办法来应对如此弘大的老龄人口的。

在埃斯科.阿霍看来,最新的人工智能技能的涌现会很好地在未来办理中国和天下其他国家的老龄化问题。
这些运用和创新作为下一代的颠覆性技能,会帮助办理新的社会性问题。
创新是非常主要的,对付这些创新性技能的运用和履行,惠及千家万户,也是非常主要的。
数字化在详细运用和履行方面就是非常好的范例,人工智能我们也期待着会有更多的运用,会在社会方方面面大规模履行,终极帮助我们办理目前的社会问题。

对付“科技奇点”,远大集团董事长兼总裁张跃认为,科技最大的问题是环境的问题,然而科技越繁荣所暴露出的环境问题就越严重。
办理这个问题的核心便是能源,如果不大力发展太阳能或者风能,人类是没有未来的。

“科技革命的‘奇点’大概便是可再生能源能够得到有效转化,人类只有把可再生能源的大规模运用的经济性和环境问题都办理,人类的发展格局就会彻底改变。
”张跃认为,AI的算力终极面临的阻碍便是有没有足够的能源。

任务编辑:徐芸茜 主编:公培佳