文章主题:ChatGPT, 人工智能, 通用人工智能, 现实生产力
南方财经全媒体见习记者马嘉璐 南沙报道
关于ChatGPT是否会取代人类的讨论,许多专家和学者持有不同的观点。最近,中国科学院院士、西安交通大学教授、鹏城实验室/琶洲实验室(黄埔)主任徐宗本在香港科技大学(广州)的演讲中表示,虽然ChatGPT的出现标志着通用人工智能的发展进入了一个新的阶段,它将对提高现实生产力的影响深远,但在理论基础上,人工智能尚无法完全替代人类的智能。
在本次的“科学与中国”走进大湾区活动中,得到了中国科学院、广东省人民政府的大力支持,同时由中国科学院学到科学普及与教育工作委员会精心策划并主导,广东省科学技术协会以及香港科技大学(广州)共同承担活动举办的重任,而广州市南沙区科学技术局则为此次活动提供了必要的帮助。
ChatGPT有根本短板
通用人工智能(AGI)是一个旨在模拟和超越人类智力的技术领域,其具备理解、学习和执行复杂智力任务的能力。近期,ChatGPT及其背后的巨大模型被视为AI发展的重要里程碑,这使得通用人工智能的讨论再次引发了广泛关注。徐宗本教授深入剖析了ChatGPT的技术特点和社会影响,他认为ChatGPT成功实现了基于语言大模型的认知智能和多模态智能的突破,使其在各行各业都拥有了广泛的应用前景,例如文本生成、创意写作、信息检索以及教育辅导等。然而,由于ChatGPT对大数据的过度依赖,它在处理需要实时感知、无法解释机制或无法标准化评价的任务时,显然存在明显的不足。
徐宗本先生坚信,借助AI技术来扩展和增强人类能力,从而显著提高现实生产力的做法,正是人类在面临时代变迁时应具备的“AI思维”。
徐宗本指出,当前人工智能发展趋势呈现出四大特点:首先,AI开源运动正逐步成为一种广泛的社会共识;其次,AI已经崭露头角,成为科学研究的新锐武器;第三,AI在各行各业的应用服务领域正逐渐走向工业化;最后,AI对于经济发展的推动力量日益显著,数据元素的地位也日益重要。
大数据发展面临三大科学任务
在当今人工智能发展中,大数据、大模型和大算力被视为主流方向。如何让大量数据发挥更大的价值呢?徐宗本指出,大数据的四种基本原理为我们提供了答案。首先,他解释了量变质变原理,即当数据积累到一定程度时,会达到一个临界点,这可能是大模型“涌现机制”或“顿悟机制”的基础。其次,关联聚合原理也很重要,因为将不同模块的数据整合在一起,可以形成一个完整的拼图,从而提高其价值。第三,分析致用原理表明,我们需要通过数据分析,将原始数据转化为信息、知识和决策,这是一个关键步骤。最后,效用倍增原理说明,数据的复制、重用和加工等特性可以使其价值翻倍。这些原理对于利用大数据推动人工智能发展具有重要意义。
对于未来大数据的发展,我们应当思考如何更好地“发力”。徐宗本教授提出,当前大数据发展的现状呈现出一种有趣的现象:“过去,数据是为了贴近计算而产生;如今,计算则是为了贴近数据。”这表明,我们需要改变传统的思维模式,更加关注数据的实际价值和作用。然而,大数据发展的现状并非完全乐观。一方面,我国大数据产能过剩和产能不足的问题并存,这可能导致资源浪费和效益降低。另一方面,尽管数据开放共享的进展正在逐步加快,但仍存在一定的滞后现象,这可能会影响到数据的有效利用。此外,盲目跟风和观望的心态在大数据发展中也不容忽视,这种心态可能会阻碍技术的创新和发展。更为重要的是,大数据发展的过程中还存在一些严峻的问题,如数据垄断、数据安全和人才储备不足等。这些问题的存在不仅可能威胁到大数据行业的健康发展,还可能引发一系列安全和隐私方面的风险。因此,我们需要更加重视这些问题,并采取有效的措施来解决它们。最后,大数据的核心技术尚未突破,应用水平也处在低位,这在一定程度上限制了大数据的价值和作用。因此,我们需要加大研发力度,推动核心技术的突破,提高应用水平,从而更好地发挥大数据的价值。综上所述,大数据发展面临的挑战和机遇并存,我们需要正视问题,积极应对,才能让大数据真正发挥出其应有的价值。
在大数据领域,徐宗本指出,要想取得成功,首先需要明确目标,这是数据分析的基础。其次,必须依赖强大的数据处理能力,这需要有先进的计算平台作为支撑。而数据分析的核心技术就是分析技术,它能帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息,从而为企业带来实质性的效益。当前,大数据面临着许多挑战,其中最突出的就是重建分析基础、革新计算技术和劣实真伪判定。为了应对这些挑战,徐宗本提出,我们需要积极发展区块链技术、互操作技术、存算一体的存储管理技术、大数据操作系统、大数据编程语言与执行环境、大数据基础算法、大数据机器学习、大数据安全技术、可视化与人机交互分析技术以及真伪判定技术等十大技术方向。只有掌握了这些核心技术,我们才能真正实现大数据的价值,为企业创造更大的效益。
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