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参考消息(xi)网2月12日报道俄罗斯(si)《独立报》网站1月16日刊登题为《人工智能即将“活起来”》的文(wen)章，作者(zhe)是阿纳斯(si)塔(ta)西娅·巴什卡托娃，内(nei)容(rong)编译如下：
文(wen)字聊天机器(qi)人使用的大语言(yan)模型不是人工智能发展(zhan)的顶峰。未来学家的设想之一(yi)是，向大动(dong)作模型转变。人工智能将通过智能传感器(qi)获取信息(xi)，学会(hui)分析人类和(he)周围世界，甚至借助机器(qi)人采(cai)取行动(dong)。企业(ye)和(he)政府(fu)应当在制定(ding)战略时考虑到这一(yi)点。不过，这种假(jia)设的前提是，数(shu)字基础设施无处不在。
积极投资生成(cheng)式人工智能应用的公(gong)司可能会(hui)发现自己成(cheng)为局(ju)外人。它们选择的发展(zhan)道路(lu)即使算不上(shang)死胡同，也(ye)肯定(ding)不是主流。一(yi)个(ge)新的技术超级周期即将来临，但根本性变化(hua)不在于根据文(wen)本要求生成(cheng)内(nei)容(rong)的人工神经网络。
现在，一(yi)幅更复(fu)杂的图景开(kai)始浮现出细节，那就是人工智能与另(ling)外两项技术——智能传感器(qi)和(he)生物技术——的结合。其(qi)结果是从大语言(yan)模型转向大动(dong)作模型。未来学家埃米·韦布描绘了这一(yi)情景。
韦布认为，大语言(yan)模型的问题之一(yi)是，其(qi)是用公(gong)开(kai)数(shu)据训练出来的，而所有大公(gong)司几乎已“舀干”整(zheng)个(ge)互联网。
即使引入由其(qi)他人工神经网络、而非人类创建的合成(cheng)数(shu)据来训练人工智能，似乎也(ye)无法解决这个(ge)问题。毕竟，根据怀疑论者(zhe)的说法，用合成(cheng)数(shu)据训练的人工智能可能令偏差和(he)错误呈指数(shu)级增长。不过，技术乐观派不同意(yi)这一(yi)说法。他们认为，行业(ye)领(ling)导者(zhe)有能力将此类风险降至最低。
但几乎没有人怀疑，还需要用其(qi)他东西来“喂养(yang)”人工智能才能让其(qi)发挥更大作用。从这个(ge)意(yi)义上(shang)说，人类周围的整(zheng)个(ge)世界，包括人类自己，正成(cheng)为名副(fu)其(qi)实的信息(xi)宝库。
韦布解释说，多数(shu)人还没有意(yi)识(shi)到，传感器(qi)无处不在。一(yi)个(ge)浅显的例(li)子(zi)是，智能手(shou)机内(nei)置了传感器(qi)，它可以确定(ding)机主的位置(定(ding)位功能)和(he)长相(面部(bu)识(shi)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(ye)物联网)、智能家居和(he)办公(gong)室、智能汽车。埃隆·马斯(si)克(ke)正在测试的脑机接口(kou)有一(yi)天或许也(ye)会(hui)出现在这份(fen)名单上(shang)。
韦布预(yu)测：“随着我们被越来越多的传感器(qi)包围，它们将捕捉并传递更多数(shu)量(liang)和(he)种类的数(shu)据。所以，现在构建和(he)使用大语言(yan)模型的公(gong)司很快也(ye)需要构建大动(dong)作模型。如果说大语言(yan)模型能预(yu)知下一(yi)句话要说什么，那么大动(dong)作模型就能把复(fu)杂任务分解为多个(ge)子(zi)任务，并预(yu)知下一(yi)步要做什么。”
如果将这种逻辑推(tui)演到极致，那么不排(pai)除大动(dong)作模型能优化(hua)到“独立执行任务”水平(ping)的可能性。在英(ying)伟达公(gong)司1月初举行产品发布会(hui)后，这种说法就出现了。英(ying)伟达首席执行官黄仁勋(xun)描绘了代理(li)式人工智能的广阔前景。
据说，代理(li)式人工智能是一(yi)个(ge)将人工智能的认知能力与其(qi)跟物理(li)或虚拟世界的互动(dong)机制结合起来的概(gai)念。
它在实践中是什么样？代理(li)式人工智能通过传感器(qi)、摄像头、麦克(ke)风和(he)软件界面接收来自环境的数(shu)据，再用机器(qi)学习算法和(he)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为多个(ge)子(zi)任务，并选择能够达成(cheng)自己目的的动(dong)作。最后，它借助物理(li)手(shou)段(duan)(机器(qi)人、机械手(shou))或控制流程的特殊程序来执行选定(ding)的动(dong)作。
韦布还提到另(ling)一(yi)个(ge)重要因(yin)素——生物工程。有了它，人工智能才有可能“活起来”。在第一(yi)阶(jie)段(duan)，预(yu)计将出现一(yi)些(xie)特殊的生物制品：医学、药学、生态学和(he)其(qi)他乍一(yi)看不太相关的行业(ye)(比(bi)如建筑业(ye))需要的部(bu)件甚至有机体。
它们可能是“智能药物”(包括纳米机器(qi)人)、人工改造酶(比(bi)如可以分解塑料和(he)其(qi)他污染物的酶)，也(ye)可能是能自主调节温度、光照和(he)通风的新材料——不仅不需要人类参与，也(ye)不需要计算机参与。
“活机器(qi)”的出现绝对(dui)是梦幻般的场景。一(yi)篇题为《2024年类器(qi)官智能作为新科(ke)学领(ling)域首次亮相》的文(wen)章指出，用实验(yan)室培育的组织(如脑细胞和(he)干细胞)创造的生物计算机就是这样的“活机器(qi)”。
当然，在憧憬(jing)未来的同时，也(ye)要时不时回到现实中来。可以断(duan)言(yan)，未来学家假(jia)设的前提是，各地要建立实现上(shang)述变化(hua)所需的所有数(shu)字基础设施。但迄今为止，远非每(mei)个(ge)居民点都能接入互联网和(he)享受其(qi)他文(wen)明福(fu)利，更不用说在室内(nei)、大楼和(he)街道安装智能传感器(qi)了。
此外，还有其(qi)他一(yi)些(xie)阻碍，比(bi)如在法律(lu)审查方面。信息(xi)系统专家基里尔·谢米翁解释说，从责(ze)任判定(ding)的角度看，上(shang)述创新“需要严格界定(ding)人类的参与度”。
同时，必须完善整(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(xi)流的日益(yi)增长，成(cheng)比(bi)例(li)地扩大整(zheng)套信息(xi)处理(li)程序需要强大的算力，而这是一(yi)笔巨(ju)大的开(kai)销。
具体到俄罗斯(si)，接受《独立报》采(cai)访的专家一(yi)致认为，俄罗斯(si)拥有开(kai)发大动(dong)作模型等(deng)代理(li)式人工智能所需的科(ke)技基础、经验(yan)和(he)潜力，但也(ye)面临各种困难。
SL Soft公(gong)司产品总监尼古拉·特尔扎斯(si)卡尔指出：“人力财力限制和(he)制裁压力使这一(yi)过程变得复(fu)杂且耗时。要想在这个(ge)领(ling)域具备竞争力，我们需要把重点放在战略性举措上(shang)：在国(guo)内(nei)建设普惠性基础设施、落实教育计划，以及推(tui)动(dong)国(guo)家与企业(ye)之间的合作。”
这位专家认为，国(guo)家应主要与小(xiao)型技术公(gong)司和(he)初创公(gong)司合作，因(yin)为大企业(ye)很可能借此进(jin)一(yi)步推(tui)广自己的封闭生态系统。
他估计，大动(dong)作模型最有可能在中低技能劳动(dong)力比(bi)例(li)和(he)数(shu)字化(hua)程度较高的经济部(bu)门发展(zhan)起来。
Aqara.ru公(gong)司首席执行官德米特里·科(ke)热(re)夫尼科(ke)夫则说：“考虑文(wen)化(hua)和(he)社(she)会(hui)因(yin)素也(ye)很重要。社(she)会(hui)对(dui)新技术的信任度会(hui)对(dui)其(qi)能否被接纳发挥关键作用。”
科(ke)热(re)夫尼科(ke)夫还指出，智能家居和(he)物联网是代理(li)式人工智能和(he)大动(dong)作模型最可能的应用场景。他说：“人工智能可以考虑各种因(yin)素，如天气、一(yi)天中不同时段(duan)的电(dian)费(fei)、室内(nei)外温差等(deng)，从而大幅降低供暖和(he)空调开(kai)支。”
总之，围绕这个(ge)话题的设想很多。至少，正如数(shu)据科(ke)学专家阿列克(ke)谢·卡拉布尔丁所言(yan)，人工智能已经有了发挥作用的“行动(dong)空间”，这也(ye)是“代理(li)”一(yi)词的由来。近(jin)几个(ge)月来，这个(ge)词成(cheng)了全球信息(xi)技术公(gong)司的“营销傀儡”。这些(xie)公(gong)司从市(shi)场对(dui)其(qi)产品和(he)技术的持续(xu)兴趣中获益(yi)匪浅。
不管怎样，使用代理(li)式人工智能集群来完成(cheng)任务确实能显著提高成(cheng)效。人工智能专家彼得·奥托茨基说：“这一(yi)前景广阔的技术被用于开(kai)发‘推(tui)理(li)式’人工智能。这种模型可以重新检查自己的答(da)案(an)，执行复(fu)杂动(dong)作流程，独立编写(xie)程序来完成(cheng)任务。无论如何，它都将是人类专家的助理(li)和(he)帮(bang)手(shou)，而不是影响组织运作或发展(zhan)的独立主体。”（编译/贺颖骏）