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参考消息网2月12日(ri)报道俄罗斯《独(du)立报》网站(zhan)1月16日(ri)刊登题为《人工智(zhi)能即将“活起来”》的文章，作者是(shi)阿纳斯塔西娅·巴什卡托娃，内容编译如下：
文字聊天机器人使用(yong)的大(da)语言模型不是(shi)人工智(zhi)能发(fa)展的顶峰(feng)。未来学家的设想之一是(shi)，向大(da)动作模型转变。人工智(zhi)能将通过智(zhi)能传(chuan)感器获取信息，学会分析(xi)人类和周围世界，甚至借助机器人采(cai)取行动。企业和政府应当在制定战略时考虑到这一点。不过，这种假(jia)设的前(qian)提是(shi)，数字基础设施无(wu)处不在。
积极投资生成式人工智(zhi)能应用(yong)的公司可能会发(fa)现自己成为局外人。它们(men)选择的发(fa)展道路即使算不上(shang)死胡同(tong)，也肯(ken)定不是(shi)主流。一个(ge)新的技术超级(ji)周期即将来临，但根本(ben)性变化不在于根据文本(ben)要求生成内容的人工神(shen)经网络(luo)。
现在，一幅更复杂的图景开始(shi)浮(fu)现出细节，那就是(shi)人工智(zhi)能与另外两项技术——智(zhi)能传(chuan)感器和生物技术——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·韦布描绘(hui)了这一情景。
韦布认为，大(da)语言模型的问题之一是(shi)，其是(shi)用(yong)公开数据训(xun)练(lian)出来的，而所有大(da)公司几乎已“舀干(gan)”整个(ge)互联网。
即使引入由其他人工神(shen)经网络(luo)、而非人类创建的合(he)成数据来训(xun)练(lian)人工智(zhi)能，似乎也无(wu)法(fa)解决这个(ge)问题。毕竟，根据怀(huai)疑论者的说(shuo)法(fa)，用(yong)合(he)成数据训(xun)练(lian)的人工智(zhi)能可能令偏差和错误呈指数级(ji)增长。不过，技术乐(le)观派不同(tong)意这一说(shuo)法(fa)。他们(men)认为，行业领导者有能力将此(ci)类风险降(jiang)至最低。
但几乎没有人怀(huai)疑，还需要用(yong)其他东西来“喂养”人工智(zhi)能才(cai)能让(rang)其发(fa)挥更大(da)作用(yong)。从(cong)这个(ge)意义上(shang)说(shuo)，人类周围的整个(ge)世界，包括人类自己，正(zheng)成为名副(fu)其实的信息宝(bao)库。
韦布解释说(shuo)，多数人还没有意识到，传(chuan)感器无(wu)处不在。一个(ge)浅显(xian)的例子是(shi)，智(zhi)能手(shou)机内置了传(chuan)感器，它可以确定机主的位(wei)置(定位(wei)功(gong)能)和长相(面部识别功(gong)能)。除(chu)此(ci)之外，还有可穿(chuan)戴设备、增强(qiang)现实设备、物联网(不仅是(shi)家用(yong)物联网，还有工业物联网)、智(zhi)能家居和办公室、智(zhi)能汽车。埃隆·马斯克正(zheng)在测试的脑机接口有一天或许也会出现在这份名单上(shang)。
韦布预测：“随着我们(men)被越来越多的传(chuan)感器包围，它们(men)将捕捉并传(chuan)递更多数量(liang)和种类的数据。所以，现在构建和使用(yong)大(da)语言模型的公司很快也需要构建大(da)动作模型。如果说(shuo)大(da)语言模型能预知下一句话要说(shuo)什么，那么大(da)动作模型就能把复杂任务(wu)分解为多个(ge)子任务(wu)，并预知下一步要做什么。”
如果将这种逻辑(ji)推演到极致，那么不排除(chu)大(da)动作模型能优化到“独(du)立执行任务(wu)”水平的可能性。在英伟达公司1月初举行产品发(fa)布会后，这种说(shuo)法(fa)就出现了。英伟达首席(xi)执行官(guan)黄仁勋描绘(hui)了代理式人工智(zhi)能的广阔前(qian)景。
据说(shuo)，代理式人工智(zhi)能是(shi)一个(ge)将人工智(zhi)能的认知能力与其跟物理或虚拟世界的互动机制结合(he)起来的概念。
它在实践中是(shi)什么样？代理式人工智(zhi)能通过传(chuan)感器、摄像头、麦克风和软件界面接收来自环境的数据，再用(yong)机器学习算法(fa)和人工神(shen)经网络(luo)分析(xi)这些数据。根据分析(xi)结果，人工智(zhi)能把任务(wu)分解为多个(ge)子任务(wu)，并选择能够达成自己目的的动作。最后，它借助物理手(shou)段(机器人、机械手(shou))或控制流程的特(te)殊程序(xu)来执行选定的动作。
韦布还提到另一个(ge)重要因素——生物工程。有了它，人工智(zhi)能才(cai)有可能“活起来”。在第一阶段，预计将出现一些特(te)殊的生物制品：医学、药学、生态学和其他乍一看不太相关的行业(比如建筑业)需要的部件甚至有机体。
它们(men)可能是(shi)“智(zhi)能药物”(包括纳米机器人)、人工改(gai)造酶(比如可以分解塑料和其他污染物的酶)，也可能是(shi)能自主调节温度、光照和通风的新材(cai)料——不仅不需要人类参与，也不需要计算机参与。
“活机器”的出现绝对是(shi)梦幻般的场景。一篇题为《2024年类器官(guan)智(zhi)能作为新科学领域首次亮相》的文章指出，用(yong)实验室培育(yu)的组织(如脑细胞和干(gan)细胞)创造的生物计算机就是(shi)这样的“活机器”。
当然，在憧(chong)憬未来的同(tong)时，也要时不时回到现实中来。可以断言，未来学家假(jia)设的前(qian)提是(shi)，各地要建立实现上(shang)述变化所需的所有数字基础设施。但迄(qi)今为止，远非每个(ge)居民点都能接入互联网和享(xiang)受其他文明福利，更不用(yong)说(shuo)在室内、大(da)楼(lou)和街道安装智(zhi)能传(chuan)感器了。
此(ci)外，还有其他一些阻碍，比如在法(fa)律审查方面。信息系统专家基里尔·谢米翁(weng)解释说(shuo)，从(cong)责任判定的角(jiao)度看，上(shang)述创新“需要严格界定人类的参与度”。
同(tong)时，必须完善整个(ge)网络(luo)防(fang)御体系，以保护(hu)个(ge)人数据隐私。最后，随着信息流的日(ri)益增长，成比例地扩大(da)整套(tao)信息处理程序(xu)需要强(qiang)大(da)的算力，而这是(shi)一笔巨(ju)大(da)的开销。
具体到俄罗斯，接受《独(du)立报》采(cai)访(fang)的专家一致认为，俄罗斯拥有开发(fa)大(da)动作模型等(deng)代理式人工智(zhi)能所需的科技基础、经验和潜力，但也面临各种困难。
SL Soft公司产品总监(jian)尼古拉·特(te)尔扎斯卡尔指出：“人力财力限制和制裁压力使这一过程变得复杂且耗时。要想在这个(ge)领域具备竞争力，我们(men)需要把重点放在战略性举措上(shang)：在国内建设普惠性基础设施、落实教育(yu)计划，以及推动国家与企业之间的合(he)作。”
这位(wei)专家认为，国家应主要与小型技术公司和初创公司合(he)作，因为大(da)企业很可能借此(ci)进(jin)一步推广自己的封(feng)闭生态系统。
他估(gu)计，大(da)动作模型最有可能在中低技能劳(lao)动力比例和数字化程度较高的经济部门发(fa)展起来。
Aqara.ru公司首席(xi)执行官(guan)德米特(te)里·科热夫尼科夫则说(shuo)：“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(fa)挥关键作用(yong)。”
科热夫尼科夫还指出，智(zhi)能家居和物联网是(shi)代理式人工智(zhi)能和大(da)动作模型最可能的应用(yong)场景。他说(shuo)：“人工智(zhi)能可以考虑各种因素，如天气(qi)、一天中不同(tong)时段的电费、室内外温差等(deng)，从(cong)而大(da)幅降(jiang)低供暖和空调开支。”
总之，围绕这个(ge)话题的设想很多。至少，正(zheng)如数据科学专家阿列克谢·卡拉布尔丁所言，人工智(zhi)能已经有了发(fa)挥作用(yong)的“行动空间”，这也是(shi)“代理”一词(ci)的由来。近几个(ge)月来，这个(ge)词(ci)成了全(quan)球信息技术公司的“营销傀儡”。这些公司从(cong)市场对其产品和技术的持续兴趣中获益匪浅。
不管怎样，使用(yong)代理式人工智(zhi)能集群来完成任务(wu)确实能显(xian)著提高成效。人工智(zhi)能专家彼得·奥托茨(ci)基说(shuo)：“这一前(qian)景广阔的技术被用(yong)于开发(fa)‘推理式’人工智(zhi)能。这种模型可以重新检查自己的答案，执行复杂动作流程，独(du)立编写程序(xu)来完成任务(wu)。无(wu)论如何，它都将是(shi)人类专家的助理和帮手(shou)，而不是(shi)影响组织运作或发(fa)展的独(du)立主体。”（编译/贺(he)颖骏）