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参考消息网2月12日报(bao)道俄罗(luo)斯《独立(li)报(bao)》网站1月16日刊登题为《人工智能即将“活起来”》的文章(zhang)，作者是阿纳斯塔(ta)西娅·巴什卡托娃，内容编译如(ru)下：
文字聊天机器人使用的大语言模型不是人工智能发展的顶峰。未来学家的设想之一是，向大动作模型转变。人工智能将通过智能传感器获取信息，学会分(fen)析(xi)人类和周围世界，甚至借助机器人采取行动。企业和政府应当在(zai)制定战略时考虑到这一点。不过，这种假设的前提是，数字基础设施(shi)无处不在(zai)。
积极(ji)投(tou)资生成式(shi)人工智能应用的公司可能会发现(xian)自己成为局外(wai)人。它们选择的发展道路即使算不上死胡同，也肯定不是主(zhu)流。一个新的技术超级周期(qi)即将来临，但(dan)根本性变化不在(zai)于(yu)根据文本要求生成内容的人工神经(jing)网络。
现(xian)在(zai)，一幅更复杂的图景开始浮现(xian)出(chu)细节，那就(jiu)是人工智能与另外(wai)两项技术——智能传感器和生物技术——的结合。其结果是从大语言模型转向大动作模型。未来学家埃米·韦布描绘了这一情景。
韦布认为，大语言模型的问题之一是，其是用公开数据训练出(chu)来的，而所有(you)大公司几乎已“舀干”整个互联网。
即使引入由其他(ta)人工神经(jing)网络、而非人类创建(jian)的合成数据来训练人工智能，似乎也无法解决这个问题。毕竟，根据怀疑(yi)论者的说法，用合成数据训练的人工智能可能令偏差和错误呈指数级增长。不过，技术乐观派(pai)不同意(yi)这一说法。他(ta)们认为，行业领导者有(you)能力将此类风险降至最低。
但(dan)几乎没有(you)人怀疑(yi)，还需要用其他(ta)东(dong)西来“喂养”人工智能才能让(rang)其发挥(hui)更大作用。从这个意(yi)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，多数人还没有(you)意(yi)识到，传感器无处不在(zai)。一个浅显的例子是，智能手机内置了传感器，它可以确定机主(zhu)的位置(定位功能)和长相(面(mian)部识别功能)。除此之外(wai)，还有(you)可穿戴设备、增强现(xian)实设备、物联网(不仅是家用物联网，还有(you)工业物联网)、智能家居和办公室、智能汽(qi)车。埃隆·马斯克(ke)正在(zai)测试的脑机接口有(you)一天或许也会出(chu)现(xian)在(zai)这份名单上。
韦布预测：“随(sui)着我们被越来越多的传感器包围，它们将捕捉并传递更多数量和种类的数据。所以，现(xian)在(zai)构建(jian)和使用大语言模型的公司很快也需要构建(jian)大动作模型。如(ru)果说大语言模型能预知下一句(ju)话要说什么，那么大动作模型就(jiu)能把复杂任务分(fen)解为多个子任务，并预知下一步(bu)要做什么。”
如(ru)果将这种逻辑推(tui)演到极(ji)致，那么不排除大动作模型能优(you)化到“独立(li)执行任务”水平的可能性。在(zai)英伟达公司1月初举行产品发布会后，这种说法就(jiu)出(chu)现(xian)了。英伟达首席执行官黄仁勋描绘了代理(li)式(shi)人工智能的广阔前景。
据说，代理(li)式(shi)人工智能是一个将人工智能的认知能力与其跟(gen)物理(li)或虚拟世界的互动机制结合起来的概念。
它在(zai)实践中是什么样？代理(li)式(shi)人工智能通过传感器、摄像头、麦克(ke)风和软件界面(mian)接收来自环境的数据，再用机器学习算法和人工神经(jing)网络分(fen)析(xi)这些数据。根据分(fen)析(xi)结果，人工智能把任务分(fen)解为多个子任务，并选择能够达成自己目的的动作。最后，它借助物理(li)手段(机器人、机械手)或控制流程的特殊程序来执行选定的动作。
韦布还提到另一个重要因素——生物工程。有(you)了它，人工智能才有(you)可能“活起来”。在(zai)第一阶段，预计将出(chu)现(xian)一些特殊的生物制品：医(yi)学、药学、生态学和其他(ta)乍(zha)一看不太相关的行业(比如(ru)建(jian)筑业)需要的部件甚至有(you)机体。
它们可能是“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改造酶(比如(ru)可以分(fen)解塑料和其他(ta)污染物的酶)，也可能是能自主(zhu)调节温度、光照和通风的新材料——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(xian)绝对是梦(meng)幻般的场景。一篇(pian)题为《2024年类器官智能作为新科学领域首次亮相》的文章(zhang)指出(chu)，用实验室培育的组织(如(ru)脑细胞(bao)和干细胞(bao))创造的生物计算机就(jiu)是这样的“活机器”。
当然，在(zai)憧(chong)憬未来的同时，也要时不时回到现(xian)实中来。可以断言，未来学家假设的前提是，各地要建(jian)立(li)实现(xian)上述变化所需的所有(you)数字基础设施(shi)。但(dan)迄今为止，远非每个居民点都能接入互联网和享受其他(ta)文明福利，更不用说在(zai)室内、大楼和街道安装智能传感器了。
此外(wai)，还有(you)其他(ta)一些阻(zu)碍，比如(ru)在(zai)法律审查方(fang)面(mian)。信息系统专家基里尔(er)·谢米翁(weng)解释说，从责任判定的角度看，上述创新“需要严格界定人类的参与度”。
同时，必须完善整个网络防御(yu)体系，以保护(hu)个人数据隐私。最后，随(sui)着信息流的日益增长，成比例地扩大整套信息处理(li)程序需要强大的算力，而这是一笔巨大的开销。
具体到俄罗(luo)斯，接受《独立(li)报(bao)》采访(fang)的专家一致认为，俄罗(luo)斯拥有(you)开发大动作模型等代理(li)式(shi)人工智能所需的科技基础、经(jing)验和潜力，但(dan)也面(mian)临各种困难(nan)。
SL Soft公司产品总监尼古拉·特尔(er)扎斯卡尔(er)指出(chu)：“人力财力限制和制裁压力使这一过程变得复杂且耗时。要想在(zai)这个领域具备竞争力，我们需要把重点放在(zai)战略性举措上：在(zai)国内建(jian)设普惠性基础设施(shi)、落实教育计划，以及推(tui)动国家与企业之间的合作。”
这位专家认为，国家应主(zhu)要与小(xiao)型技术公司和初创公司合作，因为大企业很可能借此进一步(bu)推(tui)广自己的封闭生态系统。
他(ta)估计，大动作模型最有(you)可能在(zai)中低技能劳(lao)动力比例和数字化程度较高的经(jing)济(ji)部门(men)发展起来。
Aqara.ru公司首席执行官德米特里·科热(re)夫(fu)尼科夫(fu)则说：“考虑文化和社会因素也很重要。社会对新技术的信任度会对其能否被接纳发挥(hui)关键(jian)作用。”
科热(re)夫(fu)尼科夫(fu)还指出(chu)，智能家居和物联网是代理(li)式(shi)人工智能和大动作模型最可能的应用场景。他(ta)说：“人工智能可以考虑各种因素，如(ru)天气、一天中不同时段的电费、室内外(wai)温差等，从而大幅降低供暖和空(kong)调开支。”
总之，围绕这个话题的设想很多。至少，正如(ru)数据科学专家阿列克(ke)谢·卡拉布尔(er)丁所言，人工智能已经(jing)有(you)了发挥(hui)作用的“行动空(kong)间”，这也是“代理(li)”一词的由来。近几个月来，这个词成了全球信息技术公司的“营销傀儡(lei)”。这些公司从市场对其产品和技术的持续(xu)兴(xing)趣中获益匪浅。
不管怎样，使用代理(li)式(shi)人工智能集群来完成任务确实能显著(zhu)提高成效。人工智能专家彼(bi)得·奥托茨基说：“这一前景广阔的技术被用于(yu)开发‘推(tui)理(li)式(shi)’人工智能。这种模型可以重新检(jian)查自己的答(da)案，执行复杂动作流程，独立(li)编写程序来完成任务。无论如(ru)何，它都将是人类专家的助理(li)和帮(bang)手，而不是影响组织运作或发展的独立(li)主(zhu)体。”（编译/贺颖骏）