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重视通用人工智能发展(新知) 人工智能短句

重视通用人工智能发展(新知)

【现象】与人“对话”、编写代码、创作诗歌、翻唱歌曲……如今,具备一定理解和自主学习能力的人工智能,可以完成一些以往被认为只有人类才能完成的工作。近期,深度学习、大模型等关键技术推动人工智能快速发展,引发社会关注。

【点评】

人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能。专用人工智能,只能通过一套特定的算法,完成特定的任务。通用人工智能又称强人工智能,能像人一样举一反三、触类旁通。比如,它能接收不同类别、有一定规模的数据,包括文字、影像、语音,然后把它们融合在一起,遇到新任务时,就可以快速“想到”做过的相关事情并调用掌握的相关知识,创造性地解决问题、完成任务。

近年来,人工智能大模型的出现,为通用人工智能的实现打开了新的想象空间。这些大模型往往运用一套算法、一套模型结构、一个训练思路,来提升人工智能的分析处理能力,而不是直接去解决一个个具体的问题。就像把一个孩子从小学培养到了大学,完成了通识教育,再让他们来学习一些专业知识,去完成特定的任务。这大大提升了人工智能处理复杂任务的能力。比如,过去只能进行录音转写的人工智能应用,现在则可以根据要点进行提炼总结。

尽管经过大模型训练的人工智能仍然“不懂”所做事情的意义,但已经可以输出接近人类理解的结果,并具备生成新事物的“创造力”。目前,一些生成式人工智能应用正向办公、生活等领域渗透,一批生物制药、遥感、气象等垂直领域的专业类大模型走向应用。

通用人工智能加速走进现实,将成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,对人们的生产生活产生重大影响。目前,我国已逐步建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,一批具有行业影响力的预训练大模型蓬勃发展,形成了紧跟世界前沿的技术群。也应看到,我国人工智能发展水平总体上仍处于起步阶段,通用人工智能研究与应用仍然任重道远。

4月28日召开的中共中央政治局会议指出,要重视通用人工智能发展,营造创新生态,重视防范风险。为通用人工智能发展营造良好创新生态,要紧跟行业发展趋势,推动各种参数规模、技术架构、模态、场景的大模型高质量发展,发挥我国市场广阔和应用场景丰富的优势,探索具有产业价值的应用方向,为技术研发提供更多支撑。同时,要加强资源和研发力量统筹,在芯片、底层技术架构、人才培养、产学研融合、开源开放生态建设等方面协同发力,让技术进步和产业发展形成良性循环。

人工智能不断进化,也会带来一定风险。积极推进人工智能治理,要有一定的前瞻性。通用人工智能可处理海量数据,生成近似原作的产品,将在知识产权保护、个人隐私保护、打击虚假信息等方面带来新的挑战。政府、行业、企业等相关各方应加强风险研判,共同制定标准和制度规则,有效防控人工智能的科技伦理风险,不断推动科技向善、造福人类。

《人民日报》(2023年06月26日05版)

(责编:胡永秋、曲源)

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人工智能如何应对气候变化

  夏至已至。去年夏天的热浪还让很多人记忆犹新,那是我国自1961年以来的最热夏季。如今,各地频繁出现的高温暴雨等极端天气让人们担心:今年夏天会比去年更热吗?

  从数据上看,全球气温升高的趋势相当明显。尽管此前3年的拉尼娜现象对全球气温起到了暂时“刹车”作用,但过去8年仍是有记录以来最热的8年。其中,2016年是有记录以来全球最热的一年。目前有多家机构预测,2023年或2024年极有可能超过2016年,创造新的全球最暖纪录。

  面对气候变暖,人类应该如何应对?一些科学家寄望于目前火热的人工智能。

  要应对气候变化,首先要“辨症”,要有对天气的准确分析和预测研判的能力。但这并非易事,而人工智能恰恰可以在气象预测领域大展身手。

  今年4月,中国发布的人工智能大模型“风乌”,首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报。从预报精度看,相比于传统的物理模型,“风乌”的10天预报误差降低19.4%;从预报时效看,全球范围内最好的物理模型HRES有效预报时长最大为8.5天,而“风乌”达到了10.75天;从资源效率看,现有物理模型往往需要在超级计算机上运行,而“风乌”大模型仅用GPU便可运行,30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。

  从“风乌”的实践可以看出,人工智能应用于气象领域,从大数据中挖掘规律,可与传统的数理方程形成互补,为生产生活提供更准确、更实用的天气预报。气候变暖将让极端天气更频繁,人工智能可用于改善气象灾害警报系统,实现提前和精准预警,在防灾减灾中发挥更大作用。

  应对气候变化,从长远来看,还需要“去根”,即针对气候变化原因采取各种减缓措施。不少科学家认为,气候变暖与碳排放带来的温室效应密切相关,只要人类社会的化石燃料消耗不减少,气候变暖的趋势就不会停止。

  加强人工智能应用,可以实现更精准、稳定、有效的减排。人工智能作为能源转型的重要辅助工具,越来越多地被整合到工业系统和家居生活的能源管理中,提高能源利用效率、减少峰值需求,最大限度地利用可再生能源。此外,在核聚变、新能源材料、碳捕集存储利用等领域,人工智能也可以通过发挥数据分析、建模和预测等方面的优势,为这些绿色技术的研发加速。

  波士顿咨询集团(BCG)曾在其研究报告中预测,如果要实现《巴黎协定》中提出的将全球平均气温上升限制在1.5℃的目标,各国必须在2030年前减少50%的碳排放。使用人工智能可以帮助减少26亿吨至53亿吨的二氧化碳排放,占减排总量的5%至10%。

  如果把人工智能看作一剂药方,那么它也有局限和副作用。例如,人工智能大模型本身就是耗能大户,会增加碳排放。当它与人脑同时工作时,人脑的能耗仅为机器的0.002%。

  人工智能是引领未来的新兴战略技术之一,气候变化是当今世界面临的最紧迫挑战之一。人工智能革命和绿色能源革命齐头并进,已成为大国竞争必须抢占的科技制高点。我们既期盼更绿色环保的人工智能,也期盼更智能可控的绿色能源,就像期盼盛夏不再酷热难耐。

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