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参考消息网2月12日报道俄罗(luo)斯《独立报》网站1月16日刊(kan)登题为《人工智能即将(jiang)“活(huo)起(qi)来”》的文章，作者是阿纳斯塔西娅·巴什卡托娃，内容编译如下：
文字聊天机器人使用的大语(yu)言模型不是人工智能发展的顶峰。未来学(xue)家的设(she)想之一是，向大动作模型转变。人工智能将(jiang)通过智能传感器获取信息，学(xue)会(hui)分析人类和周围(wei)世界(jie)，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虑到这一点。不过，这种假设(she)的前提是，数字基础设(she)施无处不在。
积极投资生成式(shi)人工智能应用的公司(si)可能会(hui)发现自己成为局外(wai)人。它们选择的发展道路即使算(suan)不上(shang)死胡同，也肯定不是主流。一个新的技术超级周期即将(jiang)来临，但根本性变化不在于根据文本要(yao)求(qiu)生成内容的人工神(shen)经(jing)网络。
现在，一幅更复杂的图景(jing)开(kai)始浮现出细(xi)节，那就是人工智能与另外(wai)两(liang)项(xiang)技术——智能传感器和生物技术——的结合。其结果是从大语(yu)言模型转向大动作模型。未来学(xue)家埃米·韦(wei)布描绘了这一情(qing)景(jing)。
韦(wei)布认为，大语(yu)言模型的问题之一是，其是用公开(kai)数据训练(lian)出来的，而所有大公司(si)几乎已“舀干”整个互联网。
即使引入由其他人工神(shen)经(jing)网络、而非人类创建的合成数据来训练(lian)人工智能，似乎也无法解决这个问题。毕竟，根据怀疑论者的说法，用合成数据训练(lian)的人工智能可能令偏差和错误呈指数级增长。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(jiang)此类风险降至最(zui)低。
但几乎没(mei)有人怀疑，还需要(yao)用其他东(dong)西来“喂(wei)养(yang)”人工智能才能让其发挥更大作用。从这个意义上(shang)说，人类周围(wei)的整个世界(jie)，包括人类自己，正成为名(ming)副其实的信息宝库。
韦(wei)布解释说，多数人还没(mei)有意识(shi)到，传感器无处不在。一个浅显的例子是，智能手机内置了传感器，它可以确(que)定机主的位置(定位功能)和长相(面部识(shi)别功能)。除此之外(wai)，还有可穿戴设(she)备、增强现实设(she)备、物联网(不仅是家用物联网，还有工业物联网)、智能家居和办公室、智能汽车。埃隆·马斯克正在测(ce)试的脑机接口有一天或(huo)许也会(hui)出现在这份名(ming)单上(shang)。
韦(wei)布预测(ce)：“随着我们被越来越多的传感器包围(wei)，它们将(jiang)捕捉并(bing)传递更多数量和种类的数据。所以，现在构建和使用大语(yu)言模型的公司(si)很快也需要(yao)构建大动作模型。如果说大语(yu)言模型能预知(zhi)下一句话要(yao)说什么，那么大动作模型就能把复杂任务(wu)分解为多个子任务(wu)，并(bing)预知(zhi)下一步要(yao)做什么。”
如果将(jiang)这种逻辑推演到极致(zhi)，那么不排除大动作模型能优化到“独立执行任务(wu)”水平的可能性。在英伟达公司(si)1月初举行产品(pin)发布会(hui)后，这种说法就出现了。英伟达首席执行官黄仁(ren)勋(xun)描绘了代理式(shi)人工智能的广阔前景(jing)。
据说，代理式(shi)人工智能是一个将(jiang)人工智能的认知(zhi)能力(li)与其跟物理或(huo)虚拟世界(jie)的互动机制结合起(qi)来的概念。
它在实践中是什么样？代理式(shi)人工智能通过传感器、摄像头、麦克风和软件界(jie)面接收来自环境的数据，再(zai)用机器学(xue)习算(suan)法和人工神(shen)经(jing)网络分析这些数据。根据分析结果，人工智能把任务(wu)分解为多个子任务(wu)，并(bing)选择能够达成自己目的的动作。最(zui)后，它借助物理手段(机器人、机械手)或(huo)控制流程的特殊程序来执行选定的动作。
韦(wei)布还提到另一个重要(yao)因素(su)——生物工程。有了它，人工智能才有可能“活(huo)起(qi)来”。在第一阶段，预计将(jiang)出现一些特殊的生物制品(pin)：医学(xue)、药学(xue)、生态学(xue)和其他乍一看不太相关的行业(比如建筑业)需要(yao)的部件甚至有机体(ti)。
它们可能是“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改造酶(mei)(比如可以分解塑料和其他污染(ran)物的酶(mei))，也可能是能自主调节温度、光照和通风的新材料——不仅不需要(yao)人类参与，也不需要(yao)计算(suan)机参与。
“活(huo)机器”的出现绝对是梦幻(huan)般(ban)的场(chang)景(jing)。一篇题为《2024年类器官智能作为新科学(xue)领域首次亮相》的文章指出，用实验室培育的组织(如脑细(xi)胞和干细(xi)胞)创造的生物计算(suan)机就是这样的“活(huo)机器”。
当然，在憧憬未来的同时，也要(yao)时不时回(hui)到现实中来。可以断言，未来学(xue)家假设(she)的前提是，各地要(yao)建立实现上(shang)述变化所需的所有数字基础设(she)施。但迄今为止，远非每个居民点都能接入互联网和享受其他文明福(fu)利，更不用说在室内、大楼和街道安装智能传感器了。
此外(wai)，还有其他一些阻碍(ai)，比如在法律(lu)审查方面。信息系统专家基里尔·谢米翁解释说，从责任判定的角(jiao)度看，上(shang)述创新“需要(yao)严格界(jie)定人类的参与度”。
同时，必须完善整个网络防御体(ti)系，以保护个人数据隐私。最(zui)后，随着信息流的日益增长，成比例地扩大整套信息处理程序需要(yao)强大的算(suan)力(li)，而这是一笔(bi)巨大的开(kai)销。
具体(ti)到俄罗(luo)斯，接受《独立报》采访的专家一致(zhi)认为，俄罗(luo)斯拥有开(kai)发大动作模型等代理式(shi)人工智能所需的科技基础、经(jing)验和潜(qian)力(li)，但也面临各种困难。
SL Soft公司(si)产品(pin)总监尼古拉(la)·特尔扎斯卡尔指出：“人力(li)财力(li)限制和制裁(cai)压力(li)使这一过程变得复杂且耗时。要(yao)想在这个领域具备竞争力(li)，我们需要(yao)把重点放在战略性举措上(shang)：在国(guo)内建设(she)普惠性基础设(she)施、落实教育计划，以及推动国(guo)家与企业之间的合作。”
这位专家认为，国(guo)家应主要(yao)与小(xiao)型技术公司(si)和初创公司(si)合作，因为大企业很可能借此进(jin)一步推广自己的封闭生态系统。
他估计，大动作模型最(zui)有可能在中低技能劳动力(li)比例和数字化程度较高的经(jing)济(ji)部门发展起(qi)来。
Aqara.ru公司(si)首席执行官德米特里·科热夫尼科夫则说：“考虑文化和社会(hui)因素(su)也很重要(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。”
科热夫尼科夫还指出，智能家居和物联网是代理式(shi)人工智能和大动作模型最(zui)可能的应用场(chang)景(jing)。他说：“人工智能可以考虑各种因素(su)，如天气、一天中不同时段的电费、室内外(wai)温差等，从而大幅降低供暖(nuan)和空调开(kai)支。”
总之，围(wei)绕这个话题的设(she)想很多。至少，正如数据科学(xue)专家阿列克谢·卡拉(la)布尔丁所言，人工智能已经(jing)有了发挥作用的“行动空间”，这也是“代理”一词的由来。近几个月来，这个词成了全球信息技术公司(si)的“营销傀儡”。这些公司(si)从市场(chang)对其产品(pin)和技术的持(chi)续兴趣中获益匪浅。
不管怎样，使用代理式(shi)人工智能集群来完成任务(wu)确(que)实能显著提高成效(xiao)。人工智能专家彼得·奥托茨基说：“这一前景(jing)广阔的技术被用于开(kai)发‘推理式(shi)’人工智能。这种模型可以重新检查自己的答案，执行复杂动作流程，独立编写程序来完成任务(wu)。无论如何，它都将(jiang)是人类专家的助理和帮(bang)手，而不是影响组织运作或(huo)发展的独立主体(ti)。”（编译/贺颖(ying)骏(jun)）