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周鸿祎:人工智能已经走到历史拐点,通用人工智想在各方面碾压人类的目标短期内很难实现

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  • 2024-12-30
  • 31
  • 更新:2024-12-30 14:15:04

专题:2024第19届中国品牌领袖年会

  以“谁为中国赢得尊敬”为主题的2024第19届中国品牌领袖年会(原中国品牌节年度人物峰会)于2024年12月29日-31日在广州举行。360集团创始人周鸿祎数字人出席并演讲。

周鸿祎:人工智能已经走到历史拐点,通用人工智想在各方面碾压人类的目标短期内很难实现  第1张

  周鸿祎谈到,Open AI设定的目标太宏大了,是通用人工智能AGI想在各个方面超越人类、碾压人类,这个目标短期来看是很难实现了。他提到,观察谷歌和Open AI最新的技术产品,可以分析出人工智能隐含的技术发展方向。

  之一,GPT这类聚焦于预训练阶段的海量数据填鸭式的路线确实走到头了。周鸿祎表示,任何人和公司只要有足够的算力和数据,并且工程化的 *** 不做错方向,最后训练出来的大模型能力都差不多,所以这条路线的重担转移到了如何基于大模型打造Agent智能体。

  第二,大模型从快思考向慢思考转移,用思维链技术做复杂推理成为大模型发展的新方向,说明规模定律已经演化出了一个新的方向。原来的规模定律是训练的时候堆算力,到了慢思考是要在推理阶段,也就是结合业务工作使用的阶段堆算力。“大模型已经进入发展的深水区,我相信国内模型厂商也会在3个月的时间里,推出自己的思维链复杂推理的模型。”他说。

  第三,复杂推理模型都是通过强化学习实现的,在数学、编程等特定的领域展现了超强能力,这些能力背后都是强化学习过程中的奖励函数在发挥作用。但是在工程、生产、科学研究等领域,很多情况下没有对错之分,也就是说,奖励函数的机制无法覆盖人类知识的所有分布。这种情况下,复杂推理能力也就很难泛化到其他领域,无法实现真正的通用,不可能解决所有问题。

  因此周鸿祎认为,AGI的标准必须要重新划分了,要以专业角度划分,不能再去盲目的追求做一个无所不知、无所不能的通用大模型。

  第四,大模型的多模态能力变得越来越重要。他指出,大语言能力已经让机器可以和人正常交流了,如果让机器更像人,还需要加上眼睛、嘴巴、耳朵能看懂和理解这个世界。

  “现在,聚身智能产业正在爆发的前夜,中国拥有世界上最全的工业门类。制造业优势明显,并且大模型核心能力与国外相差并不大,不管在软件还是在硬件上都拥有发展聚身智能产业的充分条件。未来,不管是人形机器人。还是各种专业场景下的机器人,在大模型的赋能下,都将变得有灵魂,会思考、能互动。”

  第五,随着推理模型的发展,AI芯片产业也将变天。各家巨头都会自研AI芯片,一方面降低成本,一方面能够加快推理速度,我国的AI芯片产业也将迎来新的机遇与挑战。

  周鸿祎强调,“今天,人工智能已经走到了历史的拐点上,到底是一场泡沫能力在难以获得质的提升,还是从快思考转到慢思考,实现复杂推理能力在各个领域的泛化,最终把人类科技发展带到一个新的高度?让我们拭目以待吧。”

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

有话要说...

  • 31人参与,106条评论
  • 封仙传奇封仙传奇  2024-12-30 17:08:09  回复
  • 我们拭目以待吧。”  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。
  • 仙剑八荒九州飞仙仙剑八荒九州飞仙  2024-12-31 00:51:48  回复
  • 理解这个世界。  “现在,聚身智能产业正在爆发的前夜,中国拥有世界上最全的工业门类。制造业优势明显,并且大模型核心能力与国外相差并不大,不管在软件还是在硬件上都拥有发展聚身智能产业的充分条件。未来,不管是人形机器人。还是各种专业场
  • 寄生寄生  2024-12-30 17:56:47  回复
  • 况下,复杂推理能力也就很难泛化到其他领域,无法实现真正的通用,不可能解决所有问题。  因此周鸿祎认为,AGI的标准必须要重新划分了,要以专业角度划分,不能再去盲目的追求做一个无所不知、无所不能的通用大模型。  
  • 师尊说她是女配完整师尊说她是女配完整  2024-12-31 00:44:37  回复
  • 到了慢思考是要在推理阶段,也就是结合业务工作使用的阶段堆算力。“大模型已经进入发展的深水区,我相信国内模型厂商也会在3个月的时间里,推出自己的思维链复杂推理的模型。”他说。  第三,复杂推理模型都是通过强化学习实现的,在数学、编程等特定的领域展现了超强能力,这些能力背后都是强化
  • 解神者解神者  2024-12-31 01:57:55  回复
  • 复杂推理模型都是通过强化学习实现的,在数学、编程等特定的领域展现了超强能力,这些能力背后都是强化学习过程中的奖励函数在发挥作用。但是在工程、生产、科学研究等领域,很多情况下没有对错之分,也就是说,奖励函数的机制无法覆盖人类知识的所有分布。这种情况下,复杂
  • Btok下载Btok下载  2024-12-30 16:30:27  回复
  • 祖国尚未统一,我却天天灌水,好内疚!https://www.btoki.com/

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