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忽如一夜春风来,chatgpt几乎瞬间成为妇孺皆知的街头热词——在过去几个月里,这个技术宅们痴迷的领域一跃成为风暴眼的主角,掀起一股ai(人工智能)热潮,并刺激了微软、谷歌、亚马逊、百度等一众科技巨头的神经,纷纷宣布深入这场ai战局。
探索aigc(ai-generated content,人工智能生成内容)应用场景成为全球科技大厂争夺的新赛道。最新的科技巨头动作是,上个月底脸书(facebook)母公司meta也官宣加入这场ai大战。当地时间2月25日meta推出了“meta人工智能大型语言模型”(large language model meta ai),简称“llama”。扎克伯格在社交媒体上称其是“目前水平最高的”大型语言模型,目标是帮助研究人员推进他们在人工智能(ai)领域的工作。
去年11月30日人工智能初创公司openai发布的新型人工智能聊天机器人chatgpt,甫一出世即迅速蹿红,成为生成式人工智能(generative ai)领域的现象级产品。openai公司的估值也由此水涨船高,一度达到290亿美元。今年1月底,微软刚刚宣布将对openai进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。 所谓生成式ai,研究机构gartner这样解释,指通过各种机器学习(ml)方法从数据中学习要素,进而生成全新的、完全原创的、真实的工件(一个产品或物品或任务),这些工件与训练数据保持相似,而不是复制。
chatgpt可以通过从数百万个网站收集信息,以对话式、人性化的方式生成独特的答案,为用户提供写论文、写代码、设计商业策划、担任治疗师等一系列服务。其出色的聊天能力以及惊人的准确率迅速在全球获得大量用户青睐,并有望开辟出ai产业化的新路径以大型自然语言模型敲开通用人工智能的大门。
生成式ai崛起:从小模型到大模型
“chatgpt很了不起,人工智能迎来最好的时代。”中国工程院院士王坚在近期的一场论坛上这样表达。他指出自然语言处理经历了几个非常重要的关键点:早期的自然语言处理基本上都是用逻辑,之后利用统计的方法来做是一大突破。再到后来,当互联网上的数据可以用来作为训练数据的时候,又是一个巨大的变化。
微软ceo纳德拉说,“这辈子第一次见这么大的技术浪潮,aigc堪比工业革命!微软将全线接入chatgpt。”而一向持“ai危险论”的马斯克(elon musk)更是再一次表示,“chatgpt确实很惊人,我们离强大到危险的人工智能不远了。”
事实上,聊天机器人不是一个新产品。在chatgpt之前,市面上早已经有了诸如微软小冰、苹果的siri、小米的小爱同学、阿里的天猫精灵等各色产品。比如,小冰同样也能与人类在社交平台上进行多语言对话,还能唱歌、写诗和作画。但小冰自2014年诞生以来,并未获得chatgpt式的爆发。
而同样是问答类为主的聊天机器人,与天猫精灵、小爱同学等其他ai产品的一问一答模式有所不同的是,chatgpt具备训练集中的所有知识,具有语言生成能力,可以实现拟人化交流。一个最直观的感受是,chatgpt更有“人味儿“。
比如,当你问它a和b谁更胜一筹时,chatgpt给出回复模式更偏向于“各具优势”之类的表达。而当你连续和它聊天超过一小时,它有可能给出“说话过密,请等一会儿再找它这般颇具“人性化”的反馈。
它似乎在不断地学习以“人类情绪进行交互”,这是人工智能的一大跨越。而这一跨越源自于支撑它的重要技术底座——“大型语言模型(large language models)”,简称llms,中文习惯称为“大模型”。
这不是一个简单的突破。算法是大模型成功的首要条件,其次是要“喂”给算法海量的数据(数据量级跃升,才能带来更多能力的涌现),更重要的是要搭配强大的“发动机”——大算力。这三者是获得基础的大模型缺一不可的条件。
随着模型越来越大,人工智能开始可以输出达到人类水平的结果,然后是超人的结果。统计显示,从2015年到2020年,用于训练这些模型的计算量增加了6个数量级,其结果在书写、语音、图像识别、阅读和语言理解方面超过了人类的表现水平。其中openai的gpt-3表现尤其突出。
华泰证券研究所计算机首席分析师谢春生对媒体指出,chatgpt成功的背后,是独特算法模型的加持,验证了单一大模型的实战意义,同时也是ai大模型路线一次里程碑式的胜利。
这代表了新一代ai技术的方向——从“效率工具”到“生产工具”,从简单复制到全新原创。这是生成式ai带来的重要突破,即不仅可以做判断,还可以创造。这意味着ai的用途将有结构性变化。gartner预计到2025年,生成式人工智能将占所有生成数据的10%,而目前这一比例还不到1%。
红杉资本两位合伙人sonya huang和pat grady在一篇题为《生成式ai:一个创造性的新世界(generative ai: a creative new world)》中指出,生成式ai正在变得不仅更快、更便宜,而且在某些情况下比人类创造的更好。从社交媒体到游戏,从广告到建筑,从编程到平面设计,从产品设计到法律,从市场营销到销售,每一个原来需要人类创作的行业都等待着被机器重新创造。某些功能可能完全被生成式ai取代,而其他功能则更有可能在人与机器之间紧密迭代的创作周期中蓬勃发展。
而人们期待的梦想是——“生成式ai将创造和知识工作的边际成本降至零,产生巨大的劳动生产率和经济价值,以及相应的市值。”红杉资本估算,这涉及到数十亿的人工劳动力,生成式ai可以使这些人工的效率和创造力至少提高10%,它们不仅变得更快和更高效,而且比以前更有能力。因此,生成式ai有潜力产生数万亿美元的经济价值。
图1:资料来源:trendforce
而为什么是现在爆发?原因是:更好的模型,更多的数据,更大的算力。
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