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 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，我们不禁疑问：尽管AI的神通广大令人咋舌，但它未来的航标在哪里？🌟💡技术的快速迭代下，我们正面临哪些关键挑战？🤔💼就业市场的波动虽引人担忧，但这背后隐藏的是产业结构调整与技能升级的需求。🔍💻人工智能并非取代人力，而是推动生产力飞跃的新引擎。那么，如何让这股力量发挥到极致，而不陷入发展的死胡同呢？🌱🌍首先，深度学习的持续优化和伦理规范的制定至关重要。 kode🤝我们需要在算法创新与社会接受间找到平衡点，确保AI的发展是有道德且可持续的。 其次，数据隐私和安全问题不容忽视。 Encrypt🛡️随着大数据的爆炸式增长，如何保护个人信息不被滥用，是每个智能时代都需要面对的课题。最后，教育领域也需要改革，培养适应未来工作的新型人才。 classrooms🎓STEM教育与创新思维的结合，将为AI时代的就业市场注入新鲜血液。让我们共同探索，携手人工智能，破解前行中的难题，迎接一个充满机遇与挑战的新未来！🌟🌈
🌟【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，世界级科技大咖们聚焦人工智能领域的前沿动态。👩🏫日本工程院的任福继院士，这位欧盟科学院的熠熠明星，以及中国人工智能学会的资深智者，以电子科技大学的讲坛为平台，分享了他的真知灼见。他深入剖析了当前AI发展的核心挑战，让我们一同探索那些制约智能飞跃的关键因素。对于备受瞩目的聊天机器人，任福继教授给出了独到见解，他认为它们不仅是技术的结晶，更是人机交互的艺术。🚀这场科技盛宴不仅连接了全球智慧，也为推动行业创新和人才培养提供了宝贵机会。欲了解更多人工智能的深度解析，敬请关注后续报道！🏆
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，在无数领域创造了令人瞩目的成就。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，智商与情商的不平衡。💡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深层逻辑的理解。换句话说，AI在知识层面虽已登堂入室，却在解释和创新上显得捉襟见肘。🔍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更高的智慧与情感维度，让机器不仅能知其然，更要理解为何然。🌱未来的人工智能，期待不仅是技术的进步，更是思维的飞跃，是智慧与情感的深度融合。让我们共同见证这一历史性跨越！🚀
🌟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个月就能看到算力翻一番的摩尔定律效应；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6个月翻一倍的速度激增；到了2015年，这一数字更是呈几何级数增长，达到10-100倍的飞跃。🚀这标志着AI技术的快速发展和计算能力的革命性提升。
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长速度惊人！据统计，相较于2010年，其算力增长了惊人的1后面跟着38个零！🔍💻然而，任福继指出，随着数据驱动的人工智能理论红利逐渐消失，我们需要转向全新的研究视角。🚀💡#人工智能 #新范式探索”
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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