文章主题：情感计算, 人工智能瓶颈, 数据驱动
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？🌟💡技术的进步犹如一场无声的竞赛，我们正身处何处是其发展的关键路口呢？🔍就业市场的波动虽引人担忧，但这并非唯一的挑战。🤔💼人工智能的崛起，无疑在重塑产业结构，那么它将如何引领新的职业浪潮？🌱💻我们期待看到的是创新与适应并存，而非单纯的取代或颠覆。瓶颈问题，就像一把双刃剑，既是AI前进道路上的阻碍，也可能孕育出新的突破。💡🛠️技术的发展需要解决数据安全、伦理道德等深层次议题，这些都是未来发展的关键课题。让我们共同探索，解开这个智能时代的新篇章，携手迎接未来的无限可能！🌈🌐
🌟【海科会盛况】🎉 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，全球科技精英汇聚一堂，探讨未来科技的无限可能。👩🏫 日本工程院与欧盟科学院双料院士、人工智能权威任福继教授，以其深厚的学术造诣和独到见解，成为全场瞩目的焦点。💡 他深入剖析了当前人工智能发展的瓶颈，让我们对这一领域的发展有了更清晰的认识。而对于备受关注的聊天机器人，任教授给出了他的独特见解——它们不仅是技术的延伸，更是人机交互的新里程碑。🌟 若要了解更多关于这场科技盛宴的深度解析，或是想了解任福继教授对未来AI的预测，不妨点击下方链接，探索更多学术精华！🔗记得关注我们，获取更多前沿科技资讯哦！🌍💻
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）无疑是领航者，凭借大数据深度学习的力量，在各行各业创造了令人瞩目的成就。然而，就像一位智者所指出的那样，尽管AI展现出强大的计算力和模式识别能力，它仍面临着一个关键瓶颈——智慧与情感的缺失。💡数据驱动的AI，如同大海捞针，虽能挖掘海量信息，却往往受限于小规律和表面现象。我们熟知的“知其然不知其所以然”，正是AI在知识解释上的盲点。🔍尽管如此，这并不意味着AI的发展停滞不前。恰恰相反，它正引领一场深刻的自我革新，寻求从数据到理解、智慧的跃升。未来的AI将更加聪明且有温度，拥抱复杂性而非仅停留于规律之中。🌱优化算法和情感计算的进步，将为AI开启新的篇章，让机器不仅具备智能，更能理解和适应人类社会的情感需求。让我们期待那一天的到来，人工智能不再是冰冷的工具，而是我们生活中的智慧伙伴。🤝#人工智能 #数据瓶颈 #智慧与情感
🌟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；进入新时代，这个增长速度显著提升，仅仅6个月就能翻倍；而自2015年起，算力的增长更是惊人，以每月10-100倍的速度递增。这种技术进步的飞速发展，无疑为AI的崛起提供了强大的驱动力。🌍
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长惊人！📈从2010年的零头到如今的天文数字，任福继指出，这标志着基于大数据的传统人工智能理论已接近极限。💡为了突破瓶颈，我们需要转向创新的研究方法，开启全新的AI时代。🌍
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。
【如果您有新闻线索，欢迎向我们报料，一经采纳有费用酬谢。报料微信关注：ihxdsb，报料QQ：3386405712】
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
Related posts
