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参(can)考(kao)消(xiao)息网2月12日报道俄(e)罗斯(si)《独立报》网站1月16日刊(kan)登题(ti)为《人工智(zhi)能(neng)即将“活起(qi)来”》的文章(zhang)，作者是阿纳斯(si)塔西娅·巴(ba)什(shi)卡托娃，内容编译如下：
文字(zi)聊天机器人使用(yong)的大语言模型不(bu)是人工智(zhi)能(neng)发展的顶峰(feng)。未来学(xue)家的设想之一是，向大动作模型转变。人工智(zhi)能(neng)将通过(guo)智(zhi)能(neng)传感器获取信息，学(xue)会分析人类和(he)周(zhou)围世界，甚至借助机器人采取行动。企业和(he)政府应当在制定战略时考(kao)虑到这一点(dian)。不(bu)过(guo)，这种假设的前提是，数字(zi)基础设施无(wu)处(chu)不(bu)在。
积极投资生成式人工智(zhi)能(neng)应用(yong)的公司可(ke)能(neng)会发现自己成为局外人。它们选择的发展道路即使算不(bu)上死胡同，也肯(ken)定不(bu)是主流(liu)。一个新的技术超(chao)级周(zhou)期(qi)即将来临(lin)，但(dan)根本(ben)性变化不(bu)在于根据文本(ben)要求生成内容的人工神经网络。
现在，一幅更复杂的图景开始(shi)浮现出细节，那就是人工智(zhi)能(neng)与另外两项技术——智(zhi)能(neng)传感器和(he)生物技术——的结合。其(qi)结果是从大语言模型转向大动作模型。未来学(xue)家埃米·韦布描绘了这一情景。
韦布认(ren)为，大语言模型的问题(ti)之一是，其(qi)是用(yong)公开数据训(xun)练出来的，而所有大公司几(ji)乎已“舀干”整个互联网。
即使引入由其(qi)他(ta)人工神经网络、而非人类创建(jian)的合成数据来训(xun)练人工智(zhi)能(neng)，似乎也无(wu)法解决这个问题(ti)。毕(bi)竟，根据怀疑论者的说法，用(yong)合成数据训(xun)练的人工智(zhi)能(neng)可(ke)能(neng)令偏差(cha)和(he)错误呈指数级增长。不(bu)过(guo)，技术乐观派(pai)不(bu)同意(yi)这一说法。他(ta)们认(ren)为，行业领导者有能(neng)力将此类风险降至最低。
但(dan)几(ji)乎没有人怀疑，还需要用(yong)其(qi)他(ta)东(dong)西来“喂养”人工智(zhi)能(neng)才(cai)能(neng)让其(qi)发挥更大作用(yong)。从这个意(yi)义上说，人类周(zhou)围的整个世界，包括人类自己，正成为名副其(qi)实的信息宝库。
韦布解释说，多数人还没有意(yi)识到，传感器无(wu)处(chu)不(bu)在。一个浅显的例子(zi)是，智(zhi)能(neng)手机内置了传感器，它可(ke)以确定机主的位置(定位功能(neng))和(he)长相(xiang)(面部识别功能(neng))。除此之外，还有可(ke)穿戴(dai)设备、增强现实设备、物联网(不(bu)仅是家用(yong)物联网，还有工业物联网)、智(zhi)能(neng)家居和(he)办公室、智(zhi)能(neng)汽车。埃隆·马斯(si)克正在测试的脑机接口有一天或许也会出现在这份名单上。
韦布预测：“随着我(wo)们被越来越多的传感器包围，它们将捕(bu)捉并传递更多数量和(he)种类的数据。所以，现在构(gou)建(jian)和(he)使用(yong)大语言模型的公司很快也需要构(gou)建(jian)大动作模型。如果说大语言模型能(neng)预知下一句话要说什(shi)么，那么大动作模型就能(neng)把复杂任务分解为多个子(zi)任务，并预知下一步要做什(shi)么。”
如果将这种逻辑推演到极致，那么不(bu)排除大动作模型能(neng)优化到“独立执行任务”水平的可(ke)能(neng)性。在英伟达公司1月初举行产品(pin)发布会后，这种说法就出现了。英伟达首席执行官黄仁勋描绘了代理式人工智(zhi)能(neng)的广阔前景。
据说，代理式人工智(zhi)能(neng)是一个将人工智(zhi)能(neng)的认(ren)知能(neng)力与其(qi)跟物理或虚拟世界的互动机制结合起(qi)来的概念。
它在实践中是什(shi)么样？代理式人工智(zhi)能(neng)通过(guo)传感器、摄像头、麦克风和(he)软件界面接收来自环境的数据，再用(yong)机器学(xue)习算法和(he)人工神经网络分析这些数据。根据分析结果，人工智(zhi)能(neng)把任务分解为多个子(zi)任务，并选择能(neng)够(gou)达成自己目的的动作。最后，它借助物理手段(机器人、机械手)或控制流(liu)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。有了它，人工智(zhi)能(neng)才(cai)有可(ke)能(neng)“活起(qi)来”。在第一阶段，预计将出现一些特殊的生物制品(pin)：医学(xue)、药学(xue)、生态学(xue)和(he)其(qi)他(ta)乍一看不(bu)太相(xiang)关的行业(比如建(jian)筑业)需要的部件甚至有机体。
它们可(ke)能(neng)是“智(zhi)能(neng)药物”(包括纳米机器人)、人工改(gai)造酶(mei)(比如可(ke)以分解塑料和(he)其(qi)他(ta)污染物的酶(mei))，也可(ke)能(neng)是能(neng)自主调节温度、光照和(he)通风的新材料——不(bu)仅不(bu)需要人类参(can)与，也不(bu)需要计算机参(can)与。
“活机器”的出现绝对是梦幻般的场(chang)景。一篇题(ti)为《2024年(nian)类器官智(zhi)能(neng)作为新科学(xue)领域首次亮相(xiang)》的文章(zhang)指出，用(yong)实验室培育(yu)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”。
当然，在憧憬未来的同时，也要时不(bu)时回(hui)到现实中来。可(ke)以断(duan)言，未来学(xue)家假设的前提是，各地要建(jian)立实现上述变化所需的所有数字(zi)基础设施。但(dan)迄今为止(zhi)，远非每个居民点(dian)都能(neng)接入互联网和(he)享受其(qi)他(ta)文明福利，更不(bu)用(yong)说在室内、大楼和(he)街道安装智(zhi)能(neng)传感器了。
此外，还有其(qi)他(ta)一些阻碍，比如在法律审查方面。信息系(xi)统专(zhuan)家基里尔·谢米翁解释说，从责任判(pan)定的角(jiao)度看，上述创新“需要严(yan)格界定人类的参(can)与度”。
同时，必须(xu)完善(shan)整个网络防御体系(xi)，以保(bao)护个人数据隐私。最后，随着信息流(liu)的日益增长，成比例地扩大整套信息处(chu)理程序需要强大的算力，而这是一笔(bi)巨大的开销。
具体到俄(e)罗斯(si)，接受《独立报》采访的专(zhuan)家一致认(ren)为，俄(e)罗斯(si)拥有开发大动作模型等代理式人工智(zhi)能(neng)所需的科技基础、经验和(he)潜力，但(dan)也面临(lin)各种困难(nan)。
SL Soft公司产品(pin)总监尼(ni)古拉·特尔扎斯(si)卡尔指出：“人力财力限制和(he)制裁压力使这一过(guo)程变得复杂且耗时。要想在这个领域具备竞(jing)争(zheng)力，我(wo)们需要把重点(dian)放在战略性举措上：在国内建(jian)设普惠性基础设施、落(luo)实教育(yu)计划，以及推动国家与企业之间的合作。”
这位专(zhuan)家认(ren)为，国家应主要与小型技术公司和(he)初创公司合作，因为大企业很可(ke)能(neng)借此进一步推广自己的封闭(bi)生态系(xi)统。
他(ta)估(gu)计，大动作模型最有可(ke)能(neng)在中低技能(neng)劳动力比例和(he)数字(zi)化程度较高(gao)的经济部门发展起(qi)来。
Aqara.ru公司首席执行官德米特里·科热夫尼(ni)科夫则说：“考(kao)虑文化和(he)社会因素也很重要。社会对新技术的信任度会对其(qi)能(neng)否被接纳发挥关键(jian)作用(yong)。”
科热夫尼(ni)科夫还指出，智(zhi)能(neng)家居和(he)物联网是代理式人工智(zhi)能(neng)和(he)大动作模型最可(ke)能(neng)的应用(yong)场(chang)景。他(ta)说：“人工智(zhi)能(neng)可(ke)以考(kao)虑各种因素，如天气、一天中不(bu)同时段的电费、室内外温差(cha)等，从而大幅降低供暖和(he)空调开支。”
总之，围绕这个话题(ti)的设想很多。至少(shao)，正如数据科学(xue)专(zhuan)家阿列克谢·卡拉布尔丁所言，人工智(zhi)能(neng)已经有了发挥作用(yong)的“行动空间”，这也是“代理”一词的由来。近几(ji)个月来，这个词成了全球信息技术公司的“营销傀儡”。这些公司从市场(chang)对其(qi)产品(pin)和(he)技术的持(chi)续兴趣中获益匪浅。
不(bu)管怎样，使用(yong)代理式人工智(zhi)能(neng)集群(qun)来完成任务确实能(neng)显著提高(gao)成效。人工智(zhi)能(neng)专(zhuan)家彼得·奥托茨基说：“这一前景广阔的技术被用(yong)于开发‘推理式’人工智(zhi)能(neng)。这种模型可(ke)以重新检查自己的答案(an)，执行复杂动作流(liu)程，独立编写程序来完成任务。无(wu)论如何，它都将是人类专(zhuan)家的助理和(he)帮手，而不(bu)是影响组织运(yun)作或发展的独立主体。”（编译/贺颖(ying)骏）