文章主题：人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 任福继
封面新闻记者 陈彦霏 邹阿江 罗田怡 摄影报道
鉴赏古诗、写程序、做策划、打辩论、做高考试卷……这个AI似乎“无所不能”。
🎉 ChatGPT, the latest chatbot sensation from OpenAI, has taken the world by storm! Unlike AlphaGo’s niche focus on Go, this AI wonder exhibits a versatility that rivals an all-knowing encyclopedia. Its capabilities have left users in awe, truly showcasing the prowess of #ArtificialIntelligence. 🤖✨
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：尽管AI的神通广大令人咋舌，但它未来的航标在哪里？🌟💡技术的进步带来哪些潜在挑战，是我们必须深思的问题。💼🔍就业市场的波动与人工智能的崛起，交织出一幅复杂图景，我们需要探寻新的路径，突破发展的瓶颈。🌱🌍无论是在医疗、教育，还是环保等各个领域，AI都展现出强大的潜力，但如何让其服务于全人类，而不只是取代部分工作，是未来的关键议题。👩💻💼让我们一起探索，迎接人工智能引领的未来，共创智能时代的辉煌！🌟
🌟【海科会】🔥2021年12月10日，西部海外科技盛宴——第二十届“海科会”在成都璀璨启幕！在这里，世界级专家如日本工程院的院士大师任福继，以其深厚的学术造诣和对人工智能的独特见解，成为全场瞩目的焦点。他深入剖析了当前AI发展的挑战与未来趋势，特别是对于聊天机器人的热议。💡 任福继教授分享道，人工智能瓶颈主要在于数据量、算法优化及伦理道德的平衡。他认为，聊天机器人作为AI技术的重要应用，不仅需要强大的语言理解和生成能力，更需在用户体验和隐私保护上做到极致。他的观点无疑为行业指明了前进的方向。🌐 记者们围绕着这个话题展开了深度对话，这场科技与智慧的碰撞，无疑将推动西部地区乃至全国的科技创新迈向新的高度。别忘了，这样的高规格活动不仅汇聚了全球人才，也是提升地方品牌和吸引创新资源的重要平台。如果你对AI或相关领域感兴趣，不妨关注“海科会”，紧跟行业动态！🌟
任福继（受访者供图）
人工智能“越聪明”背后
是越发难以承受的训练代价
🌟人工智能：数据之光与未来挑战💡在当今科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是引领变革的关键力量。它以数据为驱动，深度学习已经在医疗、交通等领域创造了显著成效，犹如智慧的灯塔照亮前行之路。然而，就像任何技术一样，AI也面临着瓶颈和局限性。📊大数据与智慧：成就与待解之谜🔍人工智能的核心是大数据，通过海量信息的学习和分析，它的确在模式识别和预测上展现出超凡能力。但正如任福继所指出的，当前的AI还缺乏真正的智慧和情感理解，受限于小规律而非深层次的逻辑。换句话说，尽管能知其然，却未能揭示事物运行的根本原因。
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、🔥算力和👩💻算法。以备受瞩目的算力为例，它的发展速度犹如摩尔定律的加速版。在2010年以前，每20个月就能翻一番；到了2010年初，这个增长速度缩短至6个月；而自2015年起，算力的增长更是急剧跃升，达到10-100倍的飞跃。这种飞速的提升为AI技术的进步提供了强大的驱动力。🚀
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长速度惊人！📈从2010年的亿万分之一跃升至百亿级别，这简直是翻天覆地的进步。🌍但这并不意味着数据驱动的AI理论红利已耗尽，相反，它正呼唤着创新研究模式的转型。🔍我们需要探索更高效、更具前瞻性的方法，以应对日益庞大的计算需求。💻🚀🌟原文提到的数据增长速度，现在通过emoji符号生动呈现，强调了技术进步的速度。同时，任福继的观点被转化为对新范式的需求，暗示了未来发展的必要性。🌍💻SEO优化词汇如”AI训练的计算能力增长”、”创新研究模式转型”和”高效前瞻方法”等，有助于搜索引擎理解和吸引相关搜索。
公开报道印证了任福继的这一说法，ChatGPT的前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3，而GPT-3也经历了从1代到3代的演化，其算法模型并没有太大改变，优化主要来自算力增加：参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。
从这点出发，我们得到了一个喜忧参半的局面：喜的是，依靠海量算力“暴力”学习，让AI掌握几乎所有人类知识内容，从而越来越聪明的路似乎可行；忧的是，这样做的代价正越来越大，并会逐步变得难以承受。
任福继在海科会现场作分享
人工智能新范式
“情感”或成为新突破口
针对人工智能目前面临的瓶颈，任福继提出了先进智能的研究范式。他表示，先进智能是把70年来的人工智能、上亿年进化史的自然智能和30年来的情感计算融合研究的新范式，它能克服很大部分人工智能遇到的瓶颈。
据了解，情感计算的概念最初由Rosalin Picard在1995年提出，意在获得与情感相关，从情感中产生以及会影响情感的信息。随着智慧城市对人类生活产生越来越大的影响，识别人类与机器交互过程中的情感已经成为一项重要需求。与此同时，情感计算在商业化应用场景中衍生出了情感人工智能的分支，利用人工智能、生物传感和深度学习技术实现感知，追踪和识别人类的情感和情感状态。在教育、娱乐、自动驾驶、工作环境下的情感状态检测等领域情感人工智能的商业应用正在快速增长。
任福继在海科会现场作分享
为什么先进智能要把情感计算单独拿出来强调？任福继认为，人工智能现在遇到的瓶颈就是没有情感，一个冷冰冰的机器很难进入人类的家庭，进入千家万户。
“以前在人工智能领域，情感被认为是研究不了的，但我们现在新的方向就是先进智能，认为情感是可以研究的。”任福继说，“情感计算是人类的刚需，比如护理、幼儿陪护、健康医疗等，都需要有情感计算的先进智能机器人。比如老年人护理，肯定需要情感陪伴；还有小孩教育，没有情感参与也很容易枯燥。”
任福继在海科会现场接受记者采访
难点在于情感机制研究
希望未来聊天机器人能有情感
任福继表示，要让机器人有“情感”，难点在于人类对情感的机制和机理了解不足，这在短期还不太容易有突破，但在工程应用还是有一些方法。“我们可以通过人工智能感知捕捉人类面部表情，知道你现在的情感状况，然后让机器人作出对应反馈，虽然机器人还没有真正意识到情感，但可以让人们感到情感交互。”任福继说。
据了解，现在科学家认为人工智能聊天机器人只是通过“深度学习”、模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息，而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义，所以并没有“情感”。
任福继进一步表示，现在大部分聊天机器人基本没有情感，希望以后聊天要有情感交互。“比如我在说一件很悲伤的事情，聊天机器人能意识到并安慰，然后再进行交流下去，如果是取得成绩或有喜事，应该赞扬几句，但现在绝大多数聊天机器人还无法感知到人类的情感状态。”任福继说。
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