От малых моделей к большим моделям: Анализ технологических путей специализированного и обобщенного искусственного интеллекта.

Будущие пути развития общего искусственного интеллекта

Будущее общего искусственного интеллекта (AGI) формируется двумя основными технологическими направлениями. Первое — это продолжение подходов с использованием крупных моделей, которые задействуют улучшенные вычислительные мощности для расширения масштабов и возможностей этих моделей, что позволяет лучше интегрироваться в различные отрасли. Второе направление связано с изучением новых технологий, таких как обучение с подкреплением, вычисление знаний, символическое рассуждение и вычисления, имитирующие работу мозга.

На Конференции по инновациям в промышленных технологиях 2024 года в Шанхае Цяо Юй, заместитель директора Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, отметил, что AI в настоящее время находится на критической стадии перехода от специализированного интеллекта к общему. Он подчеркнул, что с момента появления глубокого обучения в 2010 году ландшафт AI претерпел несколько преобразований. Изначально сосредоточившись на разработке небольших специализированных моделей для удовлетворения конкретных потребностей, область кардинально изменилась с введением крупных моделей, основанных на Transformers, больших данных и самообучении к 2020 году, что позволило AI-агентам выполнять множество задач.

Восход крупных моделей, особенно под руководством OpenAI, привел к централизованным индустриализированным исследованиям и разработкам, что дало возможность создать такие революционные инновации, как ChatGPT и GPT-4. Впереди будущие достижения не будут основываться на изолированных успехах, а на совместных инновациях в различных областях, включая чипы, интернет-инфраструктуру, фреймворки, данные, модели, оценку и развертывание, чтобы достичь всесторонней оптимизации.

Цяо подчеркнул, что хотя масштабирование моделей может предоставить определенные преимущества, оно также приносит и вызовы, такие как эффективность, надежность и безопасность. Решение этих задач потребует изучения методов основанного на знаниях и символического рассуждения, которые могут обеспечить большую интерпретируемость и повысить безопасность.

Будущее инноваций будет все больше зависеть от системного многостороннего подхода. Учитывая разнообразие B2B-ландшафтов Шанхая в сфере финансов, градостроительства и производства, Цяо призвал к сотрудничеству с ведущими предприятиями для разработки специализированных моделей в вертикальных областях. Эта стратегия направлена на ускорение создания открытой экосистемы и этической оценочной структуры, способствуя здоровому развитию и стандартизации приложений.

Будущее общего искусственного интеллекта требует не только технологических инноваций, но и внимания к оптимизации экологической экосистемы для решения многообразных задач, с которыми мы сталкиваемся сегодня.