但几乎没有人怀疑(yi)，还需要用其他东西来(lai)“喂养”人工智能才能让其发挥更(geng)大作用。从这个意义上说，人类周围的整个世界，包括人类自己，正成为名副其实的信息宝库。

韦布解释说，多数(shu)人还没有意识到，传感器无处不在(zai)。一个浅显(xian)的例子是，智能手机内(nei)置(zhi)了传感器，它可以确定机主的位置(zhi)(定位功能)和长相(面部识别功能)。除此之外，还有可穿戴设备、增强现实设备、物联网(不仅是家用物联网，还有工业物联网)、智能家居和办公(gong)室、智能汽车(che)。埃隆·马斯克正在(zai)测试的脑机接(jie)口有一天或许也会出(chu)现在(zai)这份名单上。

韦布预测：“随着我(wo)们被越来(lai)越多的传感器包围，它们将捕捉并传递更(geng)多数(shu)量和种类的数(shu)据。所以，现在(zai)构建和使用大语言模型的公(gong)司(si)很快也需要构建大动作模型。如果说大语言模型能预知下一句话要说什么，那么大动作模型就能把(ba)复杂任务分解为多个子任务，并预知下一步要做什么。”

如果将这种逻(luo)辑推(tui)演到极致，那么不排除大动作模型能优化(hua)到“独立执行(xing)任务”水平的可能性。在(zai)英(ying)伟达公(gong)司(si)1月初(chu)举行(xing)产品发布会后，这种说法(fa)就出(chu)现了。英(ying)伟达首席执行(xing)官黄(huang)仁勋描绘了代理式人工智能的广阔前(qian)景(jing)。

据说，代理式人工智能是一个将人工智能的认知能力与其跟物理或虚(xu)拟世界的互动机制(zhi)结合(he)起来(lai)的概念。

它在(zai)实践中是什么样？代理式人工智能通过(guo)传感器、摄像头、麦克风和软件界面接(jie)收来(lai)自环境的数(shu)据，再用机器学习算法(fa)和人工神经网络分析这些(xie)数(shu)据。根据分析结果，人工智能把(ba)任务分解为多个子任务，并选择能够达成自己目的的动作。最后，它借(jie)助(zhu)物理手段(duan)(机器人、机械手)或控制(zhi)流程的特殊程序(xu)来(lai)执行(xing)选定的动作。

韦布还提到另一个重要因素(su)——生物工程。有了它，人工智能才有可能“活起来(lai)”。在(zai)第一阶段(duan)，预计将出(chu)现一些(xie)特殊的生物制(zhi)品：医学、药学、生态学和其他乍一看不太相关的行(xing)业(比如建筑业)需要的部件甚至有机体。

它们可能是“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改(gai)造酶(mei)(比如可以分解塑料和其他污染物的酶(mei))，也可能是能自主调节温度、光照(zhao)和通风的新(xin)材料——不仅不需要人类参与，也不需要计算机参与。

“活机器”的出(chu)现绝对(dui)是梦幻(huan)般的场景(jing)。一篇(pian)题为《2024年类器官智能作为新(xin)科学领域(yu)首次亮相》的文章指出(chu)，用实验室培育的组织(zhi)(如脑细胞和干细胞)创(chuang)造的生物计算机就是这样的“活机器”。

当然，在(zai)憧憬未来(lai)的同时，也要时不时回到现实中来(lai)。可以断(duan)言，未来(lai)学家假设的前(qian)提是，各地要建立实现上述变化(hua)所需的所有数(shu)字基础设施。但迄今为止，远非每个居民点都能接(jie)入互联网和享受其他文明福利，更(geng)不用说在(zai)室内(nei)、大楼和街道(dao)安(an)装智能传感器了。

此外，还有其他一些(xie)阻碍，比如在(zai)法(fa)律审查方(fang)面。信息系统专家基里(li)尔·谢米翁解释说，从责任判定的角度看，上述创(chuang)新(xin)“需要严格界定人类的参与度”。

同时，必须完善整个网络防御体系，以保护个人数(shu)据隐私。最后，随着信息流的日(ri)益增长，成比例地扩大整套信息处理程序(xu)需要强大的算力，而这是一笔巨大的开(kai)销。

具体到俄罗斯，接(jie)受《独立报》采访的专家一致认为，俄罗斯拥有开(kai)发大动作模型等代理式人工智能所需的科技基础、经验和潜力，但也面临各种困难。

SL Soft公(gong)司(si)产品总监尼古拉·特尔扎斯卡尔指出(chu)：“人力财力限制(zhi)和制(zhi)裁压(ya)力使这一过(guo)程变得复杂且耗(hao)时。要想在(zai)这个领域(yu)具备竞争力，我(wo)们需要把(ba)重点放在(zai)战略性举措上：在(zai)国内(nei)建设普惠性基础设施、落实教育计划，以及推(tui)动国家与企业之间的合(he)作。”

这位专家认为，国家应主要与小型技术公(gong)司(si)和初(chu)创(chuang)公(gong)司(si)合(he)作，因为大企业很可能借(jie)此进一步推(tui)广自己的封闭生态系统。

他估计，大动作模型最有可能在(zai)中低技能劳动力比例和数(shu)字化(hua)程度较高的经济(ji)部门发展起来(lai)。

Aqara.ru公(gong)司(si)首席执行(xing)官德米特里(li)·科热夫(fu)尼科夫(fu)则说：“考虑文化(hua)和社(she)会因素(su)也很重要。社(she)会对(dui)新(xin)技术的信任度会对(dui)其能否被接(jie)纳发挥关键作用。”

科热夫(fu)尼科夫(fu)还指出(chu)，智能家居和物联网是代理式人工智能和大动作模型最可能的应用场景(jing)。他说：“人工智能可以考虑各种因素(su)，如天气、一天中不同时段(duan)的电费、室内(nei)外温差等，从而大幅降低供暖和空调开(kai)支。”

总之，围绕这个话题的设想很多。至少(shao)，正如数(shu)据科学专家阿(a)列克谢·卡拉布尔丁所言，人工智能已经有了发挥作用的“行(xing)动空间”，这也是“代理”一词的由(you)来(lai)。近几个月来(lai)，这个词成了全(quan)球(qiu)信息技术公(gong)司(si)的“营销傀儡”。这些(xie)公(gong)司(si)从市场对(dui)其产品和技术的持续(xu)兴趣中获益匪浅。

不管怎样，使用代理式人工智能集群来(lai)完成任务确实能显(xian)著提高成效。人工智能专家彼得·奥(ao)托茨(ci)基说：“这一前(qian)景(jing)广阔的技术被用于开(kai)发‘推(tui)理式’人工智能。这种模型可以重新(xin)检查自己的答案，执行(xing)复杂动作流程，独立编写程序(xu)来(lai)完成任务。无论如何，它都将是人类专家的助(zhu)理和帮手，而不是影响组织(zhi)运作或发展的独立主体。”（编译/贺颖骏）