硅谷有一位著名的奇點發(fā)明家、未來學家雷·庫茲韋爾，臨近蘇州吳中外圍上門服務vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達十幾年前，人工他在《奇點臨近》這本書中提出了一個技術奇點的奇點概念，大致可以概括為隨著技術發(fā)展的臨近越來越快，到某一個奇點后，人工人類將再也無法理解技術的奇點發(fā)展。ChatGPT的臨近出現(xiàn)提前了“技術奇點”到來的討論。短短半年內，人工人工智能技術飛速發(fā)展迭代。奇點
大模型最先掀起浪潮。臨近5月28日，人工在2023中關村論壇平行論壇之一的奇點“人工智能大模型發(fā)展論壇”上，中國科學技術信息研究所所長趙志耘發(fā)布的臨近蘇州吳中外圍上門服務vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，目前中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個，主要集中在北京和廣東，其中北京38個大模型，廣東20個大模型。
當ChatGPT從科技領域“破圈”，當AI技術從實驗室走向街頭巷尾，人類正走入人工智能時代已成為社會共識。那么未來的智能時代具體是一個怎樣的時代，也引發(fā)了人們的思考。在人工智能大模型發(fā)展論壇上，多位業(yè)內人士給出了自己的答案。
清華大學惠妍講席教授、電子工程系長聘教授周伯文：
AI越來越像人類思考的“系統(tǒng)2”模式
與前兩次浪潮相比，人工智能有了本質上的變化。一來，這次的人工智能是靠生成式人工智能帶動起來的，過去的人工智能通常是靠“理解”來做的，并沒有將真正的AI道路打通，因為理解的判斷是模糊的，生成式的判斷就可以倒逼理解的提升;二來，過去人工智能是靠擊敗人類引發(fā)廣泛關注，但生成式人工智能背后，人和AI是協(xié)同和交互的，這種突破的價值非常巨大，其應用的邊界、場景的價值等都升高了一個數(shù)量級。
基于這兩點，我認為未來的AI可能會成為越來越像“系統(tǒng)2”的AI。人的思考模式包括系統(tǒng)1和系統(tǒng)2兩種，前者主要負責快思考，依靠直覺作出迅速決策;系統(tǒng)2是慢思考，需要做大量的計算和推理。
過去幾年，類似于人臉識別等人工智能都是系統(tǒng)1的邏輯，但人工智能的發(fā)展特別是GPT-4出現(xiàn)以后，AI實際上具備了系統(tǒng)化的能力，基于系統(tǒng)2的AI是更明確的方向。這帶給我們的思考就是，當AI越來越強大，能夠做更多細化工作的時候，人類如何與AI進一步協(xié)同交互。
百度首席技術官王海峰：
人工智能正成為第四次工業(yè)革命的核心技術
人類歷史上已經(jīng)發(fā)生過三次工業(yè)革命，人工智能正成為第四次工業(yè)革命的核心技術已經(jīng)成為普遍共識。縱觀過去每一次工業(yè)革命，無論是機械技術、電力技術還是信息技術，這些核心技術都有一個共同點，即非常強的通用性，人工智能也展現(xiàn)出了這種強大的通用性。
這些核心技術對人類生產生活產生巨大影響的標志性節(jié)點，就是開始進入工業(yè)生產，可以非常高效地應用，進而影響生活。此時，標準化、自動化和模塊化的特征就會高度顯現(xiàn)。當下以深度學習為代表的人工智能技術也具備了這些特征，特別是人工智能4層技術架構中，框架和模型這兩層。
整體上來看，深度學習+大模型這種技術的快速發(fā)展，正推動人工智能技術進入工業(yè)大生產階段，這也意味著會對我們生活的方方面面產生巨大的影響。未來我們日常生活中用到的各種產品和服務，也都將以AI為核心，這時候人類一定是與AI共存、協(xié)同的。
阿里云智能首席技術官周靖人：
未來日常應用都會被知識“武裝”
當下我們所經(jīng)歷的是一個顛覆性的技術革命。在互聯(lián)網(wǎng)時代，各種信息都已經(jīng)觸手可及，但大模型的演進以及技術的變革，實際上是在實現(xiàn)了人類智慧積累的基礎上，有了更多轉化的能力，比如邏輯、創(chuàng)新能力的慢慢涌現(xiàn)。有了這樣一個智能化的能力，我們當下的各種業(yè)務就不會像傳統(tǒng)方式一樣，以信息獲取為基礎，而是基于信息產生的理解。
我們與人的交流通常會很融洽，即使對方并不知道你所講的話題，也不會就此崩潰。大模型之前，人們在與對話型機器人交互時都會非常小心，因為稍不留意就會碰觸到模型的邊界。現(xiàn)在的人工智能大模型，就是要在這個意義上向人的智慧體方向發(fā)展，如何能夠讓人類知識的結晶不斷增強，不斷創(chuàng)新，才是最重要的。
我們當下所處的可能是一個起點，今后還會發(fā)現(xiàn)，所有相關的日常應用都會被知識所“武裝”，也就是說能夠利用知識有效地解決行業(yè)的問題，在這個過程中，大模型本身就會變成最核心的元素。這一天總會到來，為了做到這一點，也需要算力在內的基礎設施等有效、緊密地結合在一起。
整體上來說，人類已經(jīng)進入一個知識驅動的時代，雖然會面臨倫理上的挑戰(zhàn)，但在技術和業(yè)務上面臨的機遇卻是值得期待的。
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