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参考(kao)消息网2月(yue)12日报道俄罗斯《独立(li)报》网站1月(yue)16日刊登题(ti)为《人工智能即将“活起(qi)来”》的文章，作者是(shi)阿纳斯塔西娅·巴什卡托娃，内容编(bian)译如下：
文字聊(liao)天机器人使用的大(da)语言模型不是(shi)人工智能发展的顶峰。未来学家的设(she)想之一是(shi)，向大(da)动作模型转变。人工智能将通(tong)过智能传感(gan)器获取信息，学会(hui)分析人类和周围(wei)世界，甚至借助机器人采取行动。企业和政府应当在制定战略时考(kao)虑到这一点。不过，这种(zhong)假(jia)设(she)的前提是(shi)，数(shu)字基础设(she)施无处不在。
积极投资(zi)生成式人工智能应用的公(gong)司(si)可能会(hui)发现自己成为局(ju)外人。它们选择的发展道路即使算不上死胡同，也肯定不是(shi)主流。一个(ge)新的技术超级周期即将来临，但根本(ben)性变化不在于根据文本(ben)要(yao)求生成内容的人工神经网络。
现在，一幅(fu)更(geng)复杂的图景开始浮(fu)现出细(xi)节，那就是(shi)人工智能与另外两项技术——智能传感(gan)器和生物技术——的结合(he)。其结果是(shi)从(cong)大(da)语言模型转向大(da)动作模型。未来学家埃米·韦布(bu)描绘了(le)这一情(qing)景。
韦布(bu)认为，大(da)语言模型的问题(ti)之一是(shi)，其是(shi)用公(gong)开数(shu)据训练出来的，而所有大(da)公(gong)司(si)几乎已(yi)“舀干”整(zheng)个(ge)互(hu)联网。
即使引入(ru)由其他人工神经网络、而非人类创建的合(he)成数(shu)据来训练人工智能，似乎也无法解(jie)决这个(ge)问题(ti)。毕竟，根据怀疑论者的说法，用合(he)成数(shu)据训练的人工智能可能令偏差和错误呈指数(shu)级增长(chang)。不过，技术乐(le)观派不同意这一说法。他们认为，行业领导者有能力(li)将此类风险降至最低。
但几乎没有人怀疑，还需要(yao)用其他东西来“喂养”人工智能才能让其发挥更(geng)大(da)作用。从(cong)这个(ge)意义上说，人类周围(wei)的整(zheng)个(ge)世界，包括人类自己，正(zheng)成为名副其实的信息宝库(ku)。
韦布(bu)解(jie)释说，多(duo)数(shu)人还没有意识到，传感(gan)器无处不在。一个(ge)浅(qian)显的例子(zi)是(shi)，智能手(shou)机内置了(le)传感(gan)器，它可以确定机主的位置(定位功能)和长(chang)相(面部识别功能)。除此之外，还有可穿戴设(she)备(bei)、增强现实设(she)备(bei)、物联网(不仅(jin)是(shi)家用物联网，还有工业物联网)、智能家居和办公(gong)室、智能汽(qi)车。埃隆·马斯克正(zheng)在测试的脑(nao)机接口(kou)有一天或许也会(hui)出现在这份名单上。
韦布(bu)预测：“随着我们被越来越多(duo)的传感(gan)器包围(wei)，它们将捕捉并传递更(geng)多(duo)数(shu)量和种(zhong)类的数(shu)据。所以，现在构建和使用大(da)语言模型的公(gong)司(si)很快也需要(yao)构建大(da)动作模型。如果说大(da)语言模型能预知下一句话要(yao)说什么，那么大(da)动作模型就能把复杂任务分解(jie)为多(duo)个(ge)子(zi)任务，并预知下一步要(yao)做什么。”
如果将这种(zhong)逻(luo)辑推(tui)演到极致，那么不排除大(da)动作模型能优化到“独立(li)执行任务”水平的可能性。在英伟达(da)公(gong)司(si)1月(yue)初举行产(chan)品发布(bu)会(hui)后，这种(zhong)说法就出现了(le)。英伟达(da)首席执行官黄仁勋描绘了(le)代(dai)理式人工智能的广(guang)阔前景。
据说，代(dai)理式人工智能是(shi)一个(ge)将人工智能的认知能力(li)与其跟物理或虚拟(ni)世界的互(hu)动机制结合(he)起(qi)来的概念。
它在实践中是(shi)什么样？代(dai)理式人工智能通(tong)过传感(gan)器、摄像头、麦(mai)克风和软件(jian)界面接收来自环境的数(shu)据，再用机器学习算法和人工神经网络分析这些(xie)数(shu)据。根据分析结果，人工智能把任务分解(jie)为多(duo)个(ge)子(zi)任务，并选择能够达(da)成自己目的的动作。最后，它借助物理手(shou)段(机器人、机械手(shou))或控制流程的特殊(shu)程序来执行选定的动作。
韦布(bu)还提到另一个(ge)重(zhong)要(yao)因素——生物工程。有了(le)它，人工智能才有可能“活起(qi)来”。在第一阶段，预计将出现一些(xie)特殊(shu)的生物制品：医学、药学、生态(tai)学和其他乍一看不太(tai)相关的行业(比如建筑(zhu)业)需要(yao)的部件(jian)甚至有机体。
它们可能是(shi)“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改造酶(比如可以分解(jie)塑料和其他污染(ran)物的酶)，也可能是(shi)能自主调(diao)节温度、光照(zhao)和通(tong)风的新材(cai)料——不仅(jin)不需要(yao)人类参与，也不需要(yao)计算机参与。
“活机器”的出现绝对是(shi)梦幻般的场景。一篇题(ti)为《2024年类器官智能作为新科(ke)学领域(yu)首次亮相》的文章指出，用实验室培育(yu)的组织(如脑(nao)细(xi)胞和干细(xi)胞)创造的生物计算机就是(shi)这样的“活机器”。
当然，在憧憬未来的同时，也要(yao)时不时回到现实中来。可以断言，未来学家假(jia)设(she)的前提是(shi)，各地要(yao)建立(li)实现上述变化所需的所有数(shu)字基础设(she)施。但迄今为止，远非每个(ge)居民点都能接入(ru)互(hu)联网和享受其他文明福利，更(geng)不用说在室内、大(da)楼和街道安(an)装智能传感(gan)器了(le)。
此外，还有其他一些(xie)阻碍，比如在法律审(shen)查方面。信息系统专家基里尔(er)·谢米翁解(jie)释说，从(cong)责(ze)任判定的角度看，上述创新“需要(yao)严格界定人类的参与度”。
同时，必须完(wan)善整(zheng)个(ge)网络防御体系，以保护个(ge)人数(shu)据隐私。最后，随着信息流的日益增长(chang)，成比例地扩大(da)整(zheng)套信息处理程序需要(yao)强大(da)的算力(li)，而这是(shi)一笔巨大(da)的开销。
具体到俄罗斯，接受《独立(li)报》采访的专家一致认为，俄罗斯拥有开发大(da)动作模型等代(dai)理式人工智能所需的科(ke)技基础、经验和潜力(li)，但也面临各种(zhong)困难。
SL Soft公(gong)司(si)产(chan)品总监尼古(gu)拉·特尔(er)扎斯卡尔(er)指出：“人力(li)财力(li)限(xian)制和制裁压力(li)使这一过程变得复杂且耗时。要(yao)想在这个(ge)领域(yu)具备(bei)竞争力(li)，我们需要(yao)把重(zhong)点放(fang)在战略性举措上：在国(guo)内建设(she)普惠性基础设(she)施、落实教育(yu)计划(hua)，以及推(tui)动国(guo)家与企业之间(jian)的合(he)作。”
这位专家认为，国(guo)家应主要(yao)与小(xiao)型技术公(gong)司(si)和初创公(gong)司(si)合(he)作，因为大(da)企业很可能借此进一步推(tui)广(guang)自己的封闭生态(tai)系统。
他估计，大(da)动作模型最有可能在中低技能劳动力(li)比例和数(shu)字化程度较高(gao)的经济部门发展起(qi)来。
Aqara.ru公(gong)司(si)首席执行官德米特里·科(ke)热夫尼科(ke)夫则说：“考(kao)虑文化和社会(hui)因素也很重(zhong)要(yao)。社会(hui)对新技术的信任度会(hui)对其能否被接纳发挥关键作用。”
科(ke)热夫尼科(ke)夫还指出，智能家居和物联网是(shi)代(dai)理式人工智能和大(da)动作模型最可能的应用场景。他说：“人工智能可以考(kao)虑各种(zhong)因素，如天气、一天中不同时段的电(dian)费、室内外温差等，从(cong)而大(da)幅(fu)降低供暖(nuan)和空调(diao)开支。”
总之，围(wei)绕这个(ge)话题(ti)的设(she)想很多(duo)。至少，正(zheng)如数(shu)据科(ke)学专家阿列克谢·卡拉布(bu)尔(er)丁所言，人工智能已(yi)经有了(le)发挥作用的“行动空间(jian)”，这也是(shi)“代(dai)理”一词的由来。近几个(ge)月(yue)来，这个(ge)词成了(le)全球信息技术公(gong)司(si)的“营销傀儡”。这些(xie)公(gong)司(si)从(cong)市场对其产(chan)品和技术的持续兴趣中获益匪浅(qian)。
不管怎样，使用代(dai)理式人工智能集群来完(wan)成任务确实能显著提高(gao)成效(xiao)。人工智能专家彼得·奥(ao)托茨基说：“这一前景广(guang)阔的技术被用于开发‘推(tui)理式’人工智能。这种(zhong)模型可以重(zhong)新检(jian)查自己的答案，执行复杂动作流程，独立(li)编(bian)写程序来完(wan)成任务。无论如何，它都将是(shi)人类专家的助理和帮手(shou)，而不是(shi)影响(xiang)组织运作或发展的独立(li)主体。”（编(bian)译/贺(he)颖骏）