文章主题：人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 聊天机器人
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，交织出一幅复杂的图景，我们需要探寻新的路径，突破发展的瓶颈。🌍🌈让我们一起探索这个充满未知却又充满机遇的时代，为未来做好准备！🎓🌐
🌟【海科会】🎉 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熠熠明星任福继教授，以其深厚的学术造诣和对人工智能的独特见解，吸引了全球目光。他深入剖析了当前AI发展的关键挑战，让我们一同探索聊天机器人的未来之路。👩💻👨💼🌟【人工智能】🔥 任福继教授以欧盟科学院院士的视角，分享他对人工智能的独到洞察，揭示了技术进步背后的瓶颈与突破点。他的见解无疑为行业指明了方向，让我们期待更多创新解决方案的诞生。💡🤖🌟【聊天机器人】🤔 谈及聊天机器人的未来发展，任福继教授表达了积极乐观的态度，他认为尽管面临挑战，但通过不断迭代和优化，它们将更加智能、人性化，成为日常生活中的得力助手。💬🤖🌟【海科会亮点】🔍 本次“海科会”不仅是科技交流的平台，也是推动行业创新与合作的重要桥梁。我们期待更多这样的机会，共同见证科技改变世界的奇迹。🌐🚀
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：数据与智慧的探索之旅🚀在当今科技浪潮中，AI凭借大数据深度学习的力量，已在诸多领域展现出强大的实力。然而，就像攀登高峰时遇到了瓶颈，它正面临一个关键挑战——智能与智慧的缺失，智商与情商的匮乏。💡尽管算法能够处理海量信息，挖掘出看似无尽的小规律，但往往缺乏对现象背后的深层理解和解释。换句话说，AI还处于”知其然”而不”知其所以然”的阶段。🔍数据驱动的智慧之路并非坦途，我们需要突破现有的局限，赋予AI更多人性化的特质，让它不仅能执行任务，更能理解并适应复杂的社会环境。🌱未来的人工智能，期待在智慧与情感的维度上更进一步，为人类生活带来更多实质性的改变。🌍
🌟人工智能的核心要素是数据、强大计算能力（简称算力）与精密算法。💡说到算力，它在机器学习中的角色至关重要。回想2010年以前，每20个月就能看到显著的摩尔定律效应，算力翻一番；然而，进入新时代，这个增长速度急剧加速。仅仅从2010年初开始，算力需求就以每月60%的速度递增，而到了2015年，这一数字更是飙升至过去的10-100倍！🚀这种爆炸式增长凸显了AI技术的飞速发展与计算能力的革命性提升。
🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人！📈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。但这背后意味着，数据驱动的人工智能理论红利正在逐渐耗尽，急需转向创新的研究方法💡。🚀
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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