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参考消息网(wang)2月(yue)12日报道俄罗斯《独立报》网(wang)站(zhan)1月(yue)16日刊登题为《人(ren)工(gong)智能即将“活起来”》的文(wen)章，作者是阿纳斯塔西娅(ya)·巴什卡托娃(wa)，内容编译如下：
文(wen)字(zi)聊天机器人(ren)使用的大语言模型(xing)不(bu)是人(ren)工(gong)智能发展的顶峰。未来学(xue)家的设想之一是，向大动作模型(xing)转变。人(ren)工(gong)智能将通过(guo)智能传感器获取信息，学(xue)会分析人(ren)类和周围世(shi)界，甚(shen)至借助机器人(ren)采取行(xing)动。企业(ye)和政府应当在制定战(zhan)略时考虑到这一点(dian)。不(bu)过(guo)，这种假设的前(qian)提是，数字(zi)基础设施(shi)无处不(bu)在。
积极投资生成(cheng)式人(ren)工(gong)智能应用的公司(si)可能会发现自己成(cheng)为局外(wai)人(ren)。它们选择的发展道路即使算(suan)不(bu)上死胡(hu)同，也肯定不(bu)是主流。一个新的技术超级(ji)周期即将来临(lin)，但根本(ben)性变化不(bu)在于根据(ju)文(wen)本(ben)要求生成(cheng)内容的人(ren)工(gong)神经(jing)网(wang)络(luo)。
现在，一幅更复杂的图景开(kai)始浮现出细节，那就是人(ren)工(gong)智能与另外(wai)两项(xiang)技术——智能传感器和生物技术——的结合(he)。其结果是从(cong)大语言模型(xing)转向大动作模型(xing)。未来学(xue)家埃米·韦布描绘了这一情(qing)景。
韦布认为，大语言模型(xing)的问题之一是，其是用公开(kai)数据(ju)训练出来的，而所有大公司(si)几乎已“舀干”整个互联网(wang)。
即使引入由(you)其他人(ren)工(gong)神经(jing)网(wang)络(luo)、而非人(ren)类创建的合(he)成(cheng)数据(ju)来训练人(ren)工(gong)智能，似乎也无法解决这个问题。毕竟，根据(ju)怀疑论者的说法，用合(he)成(cheng)数据(ju)训练的人(ren)工(gong)智能可能令偏差和错(cuo)误呈指数级(ji)增长。不(bu)过(guo)，技术乐(le)观派不(bu)同意(yi)这一说法。他们认为，行(xing)业(ye)领导者有能力将此类风险降至最低。
但几乎没(mei)有人(ren)怀疑，还需要用其他东西来“喂养”人(ren)工(gong)智能才能让其发挥更大作用。从(cong)这个意(yi)义上说，人(ren)类周围的整个世(shi)界，包括人(ren)类自己，正成(cheng)为名副其实的信息宝库。
韦布解释说，多数人(ren)还没(mei)有意(yi)识到，传感器无处不(bu)在。一个浅显的例子是，智能手机内置了传感器，它可以确定机主的位置(定位功能)和长相(xiang)(面部识别功能)。除此之外(wai)，还有可穿(chuan)戴设备(bei)、增强现实设备(bei)、物联网(wang)(不(bu)仅是家用物联网(wang)，还有工(gong)业(ye)物联网(wang))、智能家居和办公室、智能汽车。埃隆·马斯克正在测试的脑机接口有一天或(huo)许也会出现在这份(fen)名单上。
韦布预(yu)测：“随着我们被越来越多的传感器包围，它们将捕捉并传递(di)更多数量和种类的数据(ju)。所以，现在构建和使用大语言模型(xing)的公司(si)很快也需要构建大动作模型(xing)。如果说大语言模型(xing)能预(yu)知(zhi)下一句话要说什么，那么大动作模型(xing)就能把复杂任务分解为多个子任务，并预(yu)知(zhi)下一步(bu)要做什么。”
如果将这种逻(luo)辑推演到极致，那么不(bu)排(pai)除大动作模型(xing)能优化到“独立执行(xing)任务”水平的可能性。在英伟达公司(si)1月(yue)初(chu)举行(xing)产品发布会后，这种说法就出现了。英伟达首席执行(xing)官黄仁勋描绘了代理式人(ren)工(gong)智能的广(guang)阔前(qian)景。
据(ju)说，代理式人(ren)工(gong)智能是一个将人(ren)工(gong)智能的认知(zhi)能力与其跟物理或(huo)虚拟世(shi)界的互动机制结合(he)起来的概念。
它在实践中是什么样(yang)？代理式人(ren)工(gong)智能通过(guo)传感器、摄像头、麦克风和软件界面接收来自环(huan)境的数据(ju)，再用机器学(xue)习算(suan)法和人(ren)工(gong)神经(jing)网(wang)络(luo)分析这些(xie)数据(ju)。根据(ju)分析结果，人(ren)工(gong)智能把任务分解为多个子任务，并选择能够达成(cheng)自己目的的动作。最后，它借助物理手段(机器人(ren)、机械手)或(huo)控制流程的特殊程序来执行(xing)选定的动作。
韦布还提到另一个重要因素——生物工(gong)程。有了它，人(ren)工(gong)智能才有可能“活起来”。在第一阶段，预(yu)计将出现一些(xie)特殊的生物制品：医学(xue)、药学(xue)、生态学(xue)和其他乍(zha)一看不(bu)太相(xiang)关的行(xing)业(ye)(比如建筑业(ye))需要的部件甚(shen)至有机体。
它们可能是“智能药物”(包括纳米机器人(ren))、人(ren)工(gong)改造(zao)酶(比如可以分解塑料和其他污染物的酶)，也可能是能自主调节温度、光照和通风的新材料——不(bu)仅不(bu)需要人(ren)类参与，也不(bu)需要计算(suan)机参与。
“活机器”的出现绝对是梦幻般的场景。一篇题为《2024年类器官智能作为新科(ke)学(xue)领域首次亮相(xiang)》的文(wen)章指出，用实验室培(pei)育的组织(如脑细胞和干细胞)创造(zao)的生物计算(suan)机就是这样(yang)的“活机器”。
当然，在憧憬未来的同时，也要时不(bu)时回到现实中来。可以断言，未来学(xue)家假设的前(qian)提是，各地要建立实现上述变化所需的所有数字(zi)基础设施(shi)。但迄今为止，远非每(mei)个居民点(dian)都能接入互联网(wang)和享受(shou)其他文(wen)明福利，更不(bu)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(xie)阻碍(ai)，比如在法律审查方面。信息系统专家基里(li)尔·谢米翁(weng)解释说，从(cong)责任判定的角度看，上述创新“需要严格界定人(ren)类的参与度”。
同时，必须完善整个网(wang)络(luo)防御体系，以保护个人(ren)数据(ju)隐(yin)私。最后，随着信息流的日益增长，成(cheng)比例地扩(kuo)大整套信息处理程序需要强大的算(suan)力，而这是一笔巨(ju)大的开(kai)销。
具(ju)体到俄罗斯，接受(shou)《独立报》采访的专家一致认为，俄罗斯拥有开(kai)发大动作模型(xing)等代理式人(ren)工(gong)智能所需的科(ke)技基础、经(jing)验和潜力，但也面临(lin)各种困难。
SL Soft公司(si)产品总(zong)监尼古拉·特尔扎斯卡尔指出：“人(ren)力财力限制和制裁压力使这一过(guo)程变得复杂且耗时。要想在这个领域具(ju)备(bei)竞争力，我们需要把重点(dian)放在战(zhan)略性举措上：在国(guo)内建设普惠(hui)性基础设施(shi)、落实教育计划，以及推动国(guo)家与企业(ye)之间的合(he)作。”
这位专家认为，国(guo)家应主要与小(xiao)型(xing)技术公司(si)和初(chu)创公司(si)合(he)作，因为大企业(ye)很可能借此进一步(bu)推广(guang)自己的封(feng)闭生态系统。
他估计，大动作模型(xing)最有可能在中低技能劳动力比例和数字(zi)化程度较高的经(jing)济部门发展起来。
Aqara.ru公司(si)首席执行(xing)官德米特里(li)·科(ke)热夫尼科(ke)夫则说：“考虑文(wen)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(fou)被接纳发挥关键作用。”
科(ke)热夫尼科(ke)夫还指出，智能家居和物联网(wang)是代理式人(ren)工(gong)智能和大动作模型(xing)最可能的应用场景。他说：“人(ren)工(gong)智能可以考虑各种因素，如天气、一天中不(bu)同时段的电(dian)费、室内外(wai)温差等，从(cong)而大幅降低供暖和空(kong)调开(kai)支。”
总(zong)之，围绕(rao)这个话题的设想很多。至少，正如数据(ju)科(ke)学(xue)专家阿列克谢·卡拉布尔丁所言，人(ren)工(gong)智能已经(jing)有了发挥作用的“行(xing)动空(kong)间”，这也是“代理”一词的由(you)来。近几个月(yue)来，这个词成(cheng)了全球信息技术公司(si)的“营销傀儡”。这些(xie)公司(si)从(cong)市场对其产品和技术的持(chi)续兴(xing)趣中获益匪浅。
不(bu)管怎样(yang)，使用代理式人(ren)工(gong)智能集群(qun)来完成(cheng)任务确实能显著提高成(cheng)效。人(ren)工(gong)智能专家彼(bi)得·奥托茨基说：“这一前(qian)景广(guang)阔的技术被用于开(kai)发‘推理式’人(ren)工(gong)智能。这种模型(xing)可以重新检(jian)查自己的答案，执行(xing)复杂动作流程，独立编写程序来完成(cheng)任务。无论如何，它都将是人(ren)类专家的助理和帮手，而不(bu)是影响组织运作或(huo)发展的独立主体。”（编译/贺颖骏）