大数据大算力推动人工智能走向大模型时代


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从日常生活中人脸识别的广泛应用,到街上行驶的无人驾驶汽车,再到工厂内相互配合的机器人……类似的智能场景在生产生活中并不少见。作为数字经济时代的重要基础设施、关键技术、先导产业以及赋能引擎,人工智能AI)已在自动驾驶、智慧城市等领域广泛应用,成为改善生活质量、推动产业优化升级的重要驱动力。

近日,行业专家和企业代表做客人民网《人民会客厅》视频访谈栏目时表示,大数据、大算力推动了人工智能发展走向大模型时代,要加快人工智能技术创新,建设开源开放生态,降低模型应用成本,拓展人工智能应用场景,推动数字经济和实体经济融合发展,为经济社会高质量发展注入智慧动能。

北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军黄铁军(左二),清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松(左一)和阿里云智能首席技术官周靖人(右二)做客人民网《人民会客厅》视频访谈栏目。

大数据大模型大算力推动人工智能发展

“经过十几年年发展,当前人工智能已发展到大模型时代,出现现象级的AI产品并不奇怪。”北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军表示,大模型是一个智能载体,智能来自于海量的数据。计算机具有超强算力,能够从海量的数据中提炼出智能模型。加上人工智能算法的进步,使得能够训练出智能水平比较高的模型。

“出现自然语言生成的AI产品根本原因在于:大数据、大模型、大算力发生了‘化学反应’。在这其中,自然语言发挥了重要作用。”清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松认为,通过计算的手段可以把人类语言以一种可计算的数字方式建立联系,让其相互作用,从而产生更加复杂的行为,这就产生了一系列AI产品。而AIGC(人工智能技术生成内容)降低了制作成本和准入门槛,提高了生产效率和产品质量,提升了产品的多样性和个性化。

“当前,整个数据以非常丰富的形态存在,既有文本数据,也有多媒体数据,数据的体量也在以指数级的规模不断发展。”阿里云智能首席技术官周靖人进一步解释说,云计算有了长足发展,不仅是单台服务器的计算能力突飞猛进,而且可以把成千上万的服务器有效地连接起来,组成一个超级计算机,为模型的发展提供了坚实基础。此外,模型本身越来越复杂,一定程度上能捕捉很多知识细节;模型训练的范式也发生了变化,可以通过自监督学习的方式,从海量数据里自动进行数据标注,为人工智能在更多场景的应用发展提供了可能性。

“大模型在一定程度上代表着近似于人类的智能体,本身具有强大的记忆能力,可以让知识有效地存储起来,同时具备一定的推理、延展、创造能力,让基于大模型的深层应用变得更加丰富、有力。”周靖人说。

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