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
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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引擎，它以数据为驱动，深度学习已经在诸多领域创造了令人瞩目的成就。然而，就像攀登高峰时遇到的瓶颈，AI的发展也面临着严峻的考验。📝尽管大数据的力量强大，让AI如虎添翼，但在智慧与情感的维度上，它似乎还略显稚嫩。我们看到的是智能的表象，却渴望理解其背后的深层逻辑。💡数据虽丰富，规律却隐藏在复杂之中，”知其然”却不解”所以然”，这是AI当前面临的瓶颈所在。如何突破这一认知局限，赋予AI真正的智慧和情感，是未来科研者们亟待解决的课题。🔍优化算法，提升模型理解力，以及探索跨学科融合，将是推动AI向更高层次发展的关键路径。让我们期待人工智能在克服挑战的同时，也能绽放出更加人性化的光芒。🌈
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、🔥算力和👩💻算法。说到算力，它的发展速度简直可以用摩尔定律来形容，每6个月就能翻一番。特别是在2015年以后，这个增长速度更是急剧加速，训练数据所需的计算能力暴涨了10-100倍，这是推动AI技术飞速发展的关键力量。🚀
🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人！📈从2010年的亿万分之一，跃升至现今的百倍之多。但这并不意味着数据驱动的黄金时代已结束，相反，它正呼唤着创新的研究转型。🔍💻我们需要寻找新的理论突破，以应对日益庞大的计算需求和持续的技术挑战。🚀
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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