🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超凡的多才多艺震撼了全球：從碼農到劇作家，一切难题解密，再到藝術創作，它都能信手拈來。這款由OpenAI打造的聊天機器人，短短時間內就在AIGC領域掀起了軒然大波，智能化進步讓交流更輕鬆，人類語言理解的巔峰似乎已不再遙遠。🚀機翻、摘要、情感分析等全能技能，ChatGPT不僅能模仿，還超越，效率之高，讓人驚嘆！🚀🚀欲了解更多生成式AI的驚人力量，探索其如何改變我們的工作和學習方式，請關注最新技術趨勢，讓ChatGPT成為你知識探索的得力助手。🌍💻✨
ChatGPT的诞生无疑是AI时代的重要里程碑，也预示着新一轮人工智能技术革命正在加速来袭。
01
“跨越山和大海”的人工智能
🌟人工智能🚀，简称AI，是通过编程让计算机模拟并执行类似人类智慧的复杂任务的技术。它涵盖了诸如机器学习、推理与决策等关键”认知”能力，旨在模仿和提升我们的思考方式。💡自上世纪50年代初的概念提出，AI已经经历了半个世纪的探索与革新，如今正引领着一场科技革命的热潮。🚀
🌟认知革命：探索AI1.0时代的起源🌟于1956年的智慧火花照亮了历史舞台——在达特茅斯大学的学术殿堂，一场由麦卡锡、明斯基等多领域天才汇聚的盛会，开启了人工智能（AI）这一领域的黄金篇章。他们共同孕育出首个技术胚胎，解决神经网络的”复杂结构”挑战，将人工智能的概念从无到有地定义。这场被誉为元年的会议，不仅催生了理论基础，也引领了科技革命的潮流。那时候，人工智能1.0如同蹒跚学步的孩子，从零开始探索未知，它的诞生标志着一场技术革新，对数学、心理学、计算机科学、信息论和神经科学的深度融合，为后续的技术飞跃奠定了坚实基石。通过这次里程碑式的会议，AI的种子在学术界深深扎根，开启了智能时代的大门。SEO优化提示：人工智能1.0, 达特茅斯学院, 人工智能研讨会, 元年, 技术孕育阶段, 神经网络结构, 学科融合, 科技革命
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是需要经过量变到质变的漫长积累。2012年，AlexNet的诞生犹如一声惊雷，引领CNN在图像识别领域的大爆发，开启了计算机视觉技术的黄金时代。🎉2015年的里程碑时刻，机器识别图像的精准度超越人类，误差率低至4%以下，标志着AI 1.0时代的到来，它以强大的力量赋能各行各业，显著提升了效率。🔍然而，这个阶段也暴露出模型的不统一和泛化能力有待加强的问题。随后，AI技术在发展中不断迭代，2.0时代应运而生，试图解决早期碎片化的挑战，寻求更广泛、更深入的应用。📚如今，我们正见证着AI如何通过深度学习与大数据的深度融合，逐步实现智能化的全面升级，为各行各业带来前所未有的变革。🌐SEO优化提示：使用关键词“AI技术积累”、“AlexNet突破”、“计算机视觉黄金时代”、“模型碎片化解决”、“AI 2.0时代”。
🌟人工智能已步入2.0新时代，Transformer架构引领变革🚀2017年Google Brain的创新突破，铸就大模型算法基石🔍自此，大模型如雨后春笋般涌现，2018年的亿级参数突破，标志着AI技术的飞跃🔥到2022年，参数量激增5400亿，呈几何级增长，预训练+微调模式解决了泛化难题，迈向更强大的智能新时代🌈新一代AI技术正孕育着前所未有的创新风暴，开启崭新的技术周期篇章📖
🏆我国AI行业正迎来黄金发展期！🔍据统计，截至最近，全国已有约267.4万聪明的小伙伴加入人工智能的大军，仅今年一季度就有近17万家新面孔涌现，增长率高达6.8%！🌟广东、江苏和北京，这三个科技巨头区域领先，分别拥有39.9万、22.4万和21.8万家企业。年轻有活力的企业占53.6%，其中1-5年内成立的占比达到惊人的27.7%！💰自今年1月以来，AI领域的融资活动更是热闹非凡，共143笔大手笔交易，累计金额超过800亿人民币，为创新注入了强大动力。🌟#人工智能# #科技崛起
02
市场需求大增！小众“数据标注”逐浪AIGC
人工智能是一门多学科的复杂性科学与产业，需要多个子产业共同努力，合力完成产业发展。而数据、算法、算力作为最核心的三个相关子产业，其发展程度被视为人工智能产业的“风向标”。
作为将人类智能转化为机器智能的“原材料”，数据在业内被称为“新的石油”，是实现人工智能技术与产业结合能力的必要条件。值得注意的是，目前市场上90%以上的数据是非结构化数据，被有效利用的不足10%，对于这些非结构化的数据只有经过标注处理才能激活其价值。如今，AIGC的东风进一步拉动了市场对于数据标注处理的需求。
据天眼查不完全统计，2018年至2020年是数据标注企业注册数量大幅提升的3年，分别新增26、21、21家。从地域分布来看，广东以25家位列区域首位；河南、山东分列二、三位，分别是12家和9家。自2023年1月以来，数据标注有关的专利申请已有34项，均属于发明专利。如今，这类工作量极大、过程极其枯燥且耗时的手动数据标记过程，已经成为AI经济体系中的重要组成部分。
算法之于AI就像是烹饪所采用的“方法”，使之可以根据数据模型和算法模型进行自主学习和自我优化，以实现人工智能的目的。自2020年OpenAI推出GPT-3后，谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等企业和研究机构也相继发力，陆续推出超大规模预训练模型，当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照300倍/年的趋势增长，增大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向;跨模态预训练大模型逐渐普遍，如今已经能够处理文本、图像、语音三种模态数据，未来能够使用更多类型数据的预训练模型将会涌现。
天眼查数据显示，2022年新增人工智能算法注册企业3.6万家，较去年增加37%，从地域分布来看，广东以2.6万家位列区域首位；福建和浙江分列二、三位。
算力之于AI就像是烹饪所需的“柴火”。从发展趋势来看，AI时代所需要的算力更多的是“智能算力”、是新算力。
当前，基于GPU的训练芯片持续增多，面向GPU创新的企业开始发力，出现了摩尔线程、天数智芯、壁仞科技等一批专注GPU赛道的初创公司。基于ASIC等架构云端训练芯片能力提升显著，寒武纪的思元370、原科技的“邃思2.0”以及百度的昆仑2等相对上一代产品均有3-4倍以上的算力提升。
天眼查数据显示，2013年新增人工智能算力注册企业7128家，2022年为11.3万家，数量增加了近15倍。从地域分布来看，广东以17.1万家位列区域首位；福建和江苏分列二、三位。另据天眼查不完全统计，人工智能算力产业在近两年分别发生456和418项融资事件，较2020年的296项有大幅提升。
03
顺应变革大周期，与AI共舞
近年来，国家推出多项政策，保障我国人工智能产业长期发展。数据要素层面，十四届全国人大会议提出成立国家数据局、重组科学技术部等有力举措。国家数据局的成立有望加速数据要素市场化。自主创新层面，重组科学技术部、健全新型举国体制也有利于推动我国科技自主创新发展。
以AIGC为契机的变革改变了内容生产的方式，从内容-交互-流程，实现了内容创作过程中大量重复性工作的“工程化”处理，这也引发人们对于工作岗位面临被机器取代的担忧。天眼查研究院认为，机器学习、深度学习、大模型等让人望而却步的概念不过是机器理解世界的范式，AI的进化不会停止，只会加快步伐。任何时候，AI对齐的追求是使得人工智能系统成为有益的工具，学会利用这一工具，释放更多人力在创新思考等更高级的工作上才是“拥抱变化”的关键。
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
