AI技术发展路线图：从ChatGPT到复合型人工智能
文章主题：跨ChatGPT大模型, AI2.0, PPT, GPT-3
跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT（附下载）
今天分享的大模型系列深度研究报告：《跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT》。
（报告出品方：财经年会）
报告共计：20页
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AI进入“大模型时代
GPT-3、Palm、LamdaGopher、OPTBloom、GPT-Neo、威震天-图灵NLG、GLM-130B 和 ChatGPT 等模型都在它们的变压器结构中使用了原有的注意层。这些变压器结构在各种语言任务中都表现出了优越的性能，充分展示了它们各自的特点和优势。
AI2.0:模型到数据的转变
AI1.0:模型/编程为中心
训练用的数据是从机器学习发展过程中外生的；聚焦模型特征，算法设计，和定型的结构设计。
AI2.0:数据为中心
在现代数据分析领域中，数据的规模和质量正逐渐成为决定最终成果的核心要素。为了实现高效的数据处理，我们需要将注意力集中在数据的定义、管理、切割、扩展、优化以及修正等方面。只有这样，我们才能真正发挥数据的价值，提升分析效果。此外，有计划地进行标注、分类和不断迭代数据也是实现目标的关键步骤。在此过程中，邀请专家参与（SMEs）是推动发展的重要环节。他们所具备的专业知识可以通过专家知识编码的方式，为数据分析提供有力支持。总之，在追求理想结果的道路上，我们必须重视数据的规模和质量，同时通过科学的方法管理和处理数据，借助专家的智慧，为数据分析注入强大的动力。
AI 2.0
Transformer作为一种基础模型，已经成功地走出了自然语言处理（NLP）领域，并开始拓展到计算机视觉领域、AI for Science（尤其是结构生物学中的蛋白质和RNA结构预测），以及人工智能生成内容（AIGC）。在这个技术迅速发展的阶段，我们可以预见未来它将在更多领域发挥重要作用。
2.生成式人工智能:Diffusion Models突飞猛进，匹敌GAN。[技术膨胀期]
3.以数据为中心的人工智能: 从模型为中心到数据为中心。[技术萌芽期]
4.因果人工智能:因果关系与人工智能的结合。[技术萌芽期]
作为一个人工智能助手，我理解您希望我基于原始内容进行改写。在这篇文章中，我们将探讨复合型人工智能如何结合”连接主义”和”符号主义”，从而在技术上取得重要突破。在过去的几年里，人工智能的发展已经取得了显著的进步。然而，为了实现更高级别的智能，我们需要一种新的方法来处理和组织大量的信息。这就是所谓的复合型人工智能，它结合了”连接主义”和”符号主义”两种思想。首先，让我们来看一下”连接主义”。这是一种基于神经网络的模型，它认为智能来自于神经元之间的连接。换句话说，神经网络通过这些连接来自动地学习和调整其内部参数，以便更好地处理输入数据。这种方法的主要优点是能够模拟人脑的工作方式，因此可以更好地解决复杂的问题。接下来，我们来看一下”符号主义”。这是一种基于规则的方法，它认为智能来自于外部规则和约束。也就是说，智能是在这些规则和约束下进行建模和推理的。这种方法的优点是可以利用人类的知识和经验，从而更好地解决实际问题。那么，如何将这两种方法结合起来呢？一种常见的方法是将它们融合到一个统一的框架中。这个框架可以通过同时考虑神经网络和规则来实现。这样，智能系统就可以在神经网络和规则之间进行自动切换，以便更好地处理不同类型的问题。总的来说，复合型人工智能的发展取决于我们如何结合”连接主义”和”符号主义”。通过创造一个既包括神经网络又包括规则的统一框架，我们可以实现更高级别的智能，并解决更为复杂的问题。
6.神经AI:神经科学与人工智能交叉研究。[技术萌芽期]
DeepMind 突破性进入物理科学，特别在数学和材料科学
要创建一个与相关变量有关的假设或猜测模型，我们首先需要利用所观察到的广泛变量实体价值，通过数据驱动的方式主动地构建该模型。DeepMind设计了一个包含数学家和监督学习模型（如神经网络）两个相互协作的工作流程。在这个流程中，数学家提出假设，然后将两个变量的方程输入其中，即X(z)作为输入，Y(2)作为输出。接着，计算机生成大量的数据来描述这些变量的实体价值，而神经网络则负责对这些数据进行模拟拟合。在确定最接近的相关输入X(2)之后，数学家会进一步微调和优化假设。这个过程会持续重复，直到假设能够得到大规模数据的充分支持。
德克萨斯A&M大学等开发人工智能框架寻找耐氧化高熵合金
德克萨斯A是一款备受关注的汽车型号，以其卓越的性能和功能吸引了众多消费者。作为一款具有代表性的车型，德克萨斯A在市场上拥有较高的地位，其独特的外观设计和精湛的工艺技术也得到了广泛认可。此外，德克萨斯A还具备出色的安全性能和环保特性，为驾驶者带来了全面的保障和愉悦的驾驶体验。总之，德克萨斯A不仅是一款优秀的汽车产品，更是展现汽车工业技术的杰出代表之一。
高熵合金（HEA）是由众多比例相近的金属元素构建的，相较于传统合金，它拥有诸多独特特性，如卓越的高温耐受性。然而，HEA 的氧化问题使其在实际应用中面临挑战，为此必须通过大量的实验来寻找具有抗氧化性能的 HEA。这些具备耐高温和耐氧化特性的材料在航空航天、核反应堆、化工设备等关键领域具有极高的价值和广泛的应用前景。
为了减少探索耐氧化氢化物（HEA）所需的時間成本，科學家們開發了一個人工智慧框架來預測HEA的特性。這個框架結合了計算熱力學、機器學習和量子力學，能夠精確地預測任何化學成分的HEA氧化狀況，將合金篩選所需時間從數年缩短到幾分鐘。儘管該框架的預測結果並非百分之百準確，但它能夠篩選出無法滿足需求的合金，為科學家提供優化設計的寶貴資訊。研究人員表示，这项研究能促進耐高温和耐氧化的新材料的發現，有助於實現碳排減目標。
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