從小型模型到大型模型：分析專業化與通用化人工智能的技術發展路徑

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通用人工智慧的未來發展路徑

通用人工智慧（AGI）的未來由兩條主要技術路徑塑造。第一條是繼續發展大型模型的方法，這些模型利用增強的計算能力來擴展其規模和能力，實現更深層次的行業整合。第二條路徑涉及探索新興技術，如強化學習、知識計算、符號推理和類腦計算。

在2024年上海工業技術創新會議上，上海人工智慧實驗室助理主任喬宇強調，當前人工智慧正處於從專業智力向通用智力的關鍵過渡期。他指出，自2010年深度學習問世以來，AI領域經歷了多次變革。最初專注於開發小型專用模型以滿足特定應用需求，但到2020年，隨著基於變壓器技術、大數據和自我監督學習的大型模型的推出，該領域發生了顯著變化，使AI代理能夠應對各種任務。

大型模型的興起，尤其是在OpenAI的引領下，促成了集中化的工業研究與開發，並催生了像ChatGPT和GPT-4這樣的突破性創新。展望未來，進一步的發展不僅依賴於孤立的成功，而是需要在多個領域（如晶片、互聯網基礎設施、框架、數據、模型、評估和部署）之間的協作創新，以實現全面的優化。

喬宇強調，雖然模型的擴大可以提供某些優勢，但也帶來了效率、可靠性和安全性等挑戰。解決這些問題需要探索知識和符號推理方法，以提高可解釋性並增強安全性。

未來的創新將日益依賴於系統性和多面向的策略。鑑於上海在金融、城市發展和製造業方面的豐富B2B生態，喬宇提倡與領先企業合作，開發垂直領域的專用模型。這一策略旨在加速建立開放生態系統和倫理評估框架，促進健康發展和標準化應用。

通用人工智慧的未來不僅需要技術創新，還要求專注於優化環境生態系統，以應對當前我們面臨的多方面挑戰。

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