重视通用人工智能发展
【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。（谷业凯）
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)
重视通用人工智能发展
原标题：重视通用人工智能发展
【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。（谷业凯）
人民日报：重视通用人工智能发展 推动科技造福人类
【CNMO新闻】6月26日，CNMO注意到，《人民日报》发表文章指出，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。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。
在2023年，人工智能技术再度成为了不少人视线的焦点，其中主要原因在于OpenAI公司所开发的ChatGPT引发的人工智能热潮。此前，来自蒙大拿大学和UMWestern大学的研究团队发现，GPT-4在Torrance创造性思维测试（TTCT）中的得分排在了前1%，这超越了绝大部分的普通人类。由此可见，在流畅性、灵活性和原创性等创造性能力方面，ChatGPT已经达到了与人类相匹配或超过了人类的地步。
不过，虽然人工智能技术有非常广阔的应用前景，但其暗藏的风险也决然不可忽视。在今年3月份，未来生命研究所（FutureofLifeInstitute）公布了一封公开信，呼吁所有人工智能实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的人工智能系统至少6个月，原因是具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。
“紫东太初”20发布:探索通用人工智能的又一跨越
近期，在人工智能框架生态峰会2023上，中国科学院自动化研究所所长徐波正式发布了“紫东.太初”全模态大模型，实时展示了大模型在音乐理解与生成、三维场景导航、信号理解、多模态对话等多项强大功能。
据了解，“紫东.太初”全模态大模型是在千亿参数多模态大模型“紫东.太初”1.0基础上升级打造的2.0版本。其在语音、图像和文本三模态的基础上，加入了视频、信号、3D点云等模态数据，突破了认知增强的多模态关联等关键技术，具备全模态理解能力、生成能力和关联能力。
从多模态走向全模态认知能力是关键
2019年开始，中科院自动化所在语音、文本、图像等单模态大模型研究和应用基础上，瞄准多模态大模型领域开始联合攻关。2021年正式发布了千亿参数多模态大模型“紫东.太初”1.0，助推人工智能从“一专一能”迈向“多专多能”。
徐波表示，人类的学习跟交互都是利用多模态进行的，要实现更高水平的智能，必须具备多模态能力。因此，“紫东.太初”大模型一开始就是沿着多模态的技术路线在进行。
“‘紫东.太初’1.0大模型不断加强应用的过程中，我们发现了很多新的需求。比如从工业智能角度来看，有很多像温度、湿度、压力、液位测量等参数需要处理。从医疗场景看，有很多体检结构数据还有异构医疗影像数据等。通过分析这些结构化和非结构化的数据，我们认识到，只有对这些数据从简单的采集、统计、分析上升到对这些数据的认知，才能真正把我们带向智能化社会，也才能在更宽、更高的维度上认知世界、改变世界。”徐波提到。
因此，抓住“认知能力”这个牛鼻子，“紫东.太初”2.0全模态大模型实现了全方位升级。从技术架构上实现了结构化和非结构化数据的全模态开放式接入，突破了多模态分组认知编解码技术、认知增强多模态关联技术等，多模态认知能力大幅提高。
整合多方资源探索通用人工智能产业化路径
会上，徐波展示了“紫东.太初”全模态认知大模型透过《月光曲》畅谈贝多芬的故事，以及在三维场景里实现精准定位，通过图像与声音的结合完成场景分析。
相较“紫东.太初”1.0大模型，2.0着力提升了决策与判断能力，实现了从感知、认知到决策的跨越。这意味着在实际应用场景中，它将能够为行业创造更大价值。
提及“紫东.太初”全模态大模型当前在行业中的应用，他提到，在神经外科手术导航、法律咨询、医疗多模态鉴别诊断、交通违规图像研读等领域已开启了一系列引领性、示范性应用。
特别是在医疗场景中，“紫东.太初”大模型部署于神经外科机器人MicroNeuro，可实现在医疗手术中实时融合视觉、触觉等多模态信息，协助医生对手术场景进行实时推理判断。此外，通过与北京协和医院合作，利用“紫东.太初”较强的逻辑推理能力，正在尝试解决人类罕见病诊疗这个挑战性医学领域。
值得一提的是，“紫东.太初”大模型以中科院自动化所自研算法为核心，以昇腾AI硬件及昇思MindSporeAI框架为基础，由武汉人工智能计算中心提供算力支持。
徐波表示：“我们在大模型的技术研究基础上进行开放服务平台开发，希望整合产学研资源打造多模态人工智能行业应用，探索通用人工智能产业化的路径。”
下一步，中科院自动化所以“紫东.太初”全模态大模型为基础，将持续探索与类脑智能、博弈智能等技术路径的相互融合，最终实现可自主进化的通用人工智能，并将探索在更多领域发挥赋能价值，为促进我国数字经济快速发展贡献力量。