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参考(kao)消息网2月12日报道俄罗(luo)斯《独立报》网站1月16日刊登(deng)题为《人工智能即将“活起(qi)来”》的文章，作者是(shi)阿纳斯塔(ta)西娅·巴(ba)什卡托娃，内容编译(yi)如下：
文字聊天机器人使(shi)用的大语言模型不是(shi)人工智能发展的顶峰。未(wei)来学家的设想(xiang)之一是(shi)，向大动作模型转变(bian)。人工智能将通过智能传感器获取(qu)信息，学会分析人类和周围世界，甚至借助机器人采取(qu)行动。企业和政府应当(dang)在制定战略时考(kao)虑到这一点。不过，这种假设的前(qian)提是(shi)，数字基(ji)础设施无处不在。
积极(ji)投资生成式人工智能应用的公司可能会发现自己成为局(ju)外人。它(ta)们选择(ze)的发展道路即使(shi)算不上死(si)胡同，也肯定不是(shi)主流。一个新的技术超级周期即将来临，但根本(ben)性变(bian)化不在于根据文本(ben)要求生成内容的人工神(shen)经网络。
现在，一幅更复杂的图景开(kai)始浮现出细节，那就是(shi)人工智能与另外两项技术——智能传感器和生物技术——的结合。其结果是(shi)从大语言模型转向大动作模型。未(wei)来学家埃米·韦布描绘了这一情景。
韦布认为，大语言模型的问题之一是(shi)，其是(shi)用公开(kai)数据训练出来的，而(er)所有(you)大公司几乎已“舀干(gan)”整个互联网。
即使(shi)引入由其他人工神(shen)经网络、而(er)非人类创建的合成数据来训练人工智能，似(si)乎也无法解决这个问题。毕竟，根据怀疑论者的说法，用合成数据训练的人工智能可能令偏差和错误呈指(zhi)数级增(zeng)长。不过，技术乐观(guan)派不同意这一说法。他们认为，行业领导者有(you)能力(li)将此类风险降至最低。
但几乎没有(you)人怀疑，还需要用其他东(dong)西来“喂(wei)养”人工智能才能让(rang)其发挥更大作用。从这个意义上说，人类周围的整个世界，包括人类自己，正成为名副其实的信息宝库。
韦布解释说，多数人还没有(you)意识到，传感器无处不在。一个浅(qian)显的例子是(shi)，智能手机内置了传感器，它(ta)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，还有(you)可穿戴设备、增(zeng)强现实设备、物联网(不仅是(shi)家用物联网，还有(you)工业物联网)、智能家居和办公室、智能汽(qi)车。埃隆·马(ma)斯克正在测试的脑机接口有(you)一天或许也会出现在这份名单上。
韦布预测：“随着我们被越来越多的传感器包围，它(ta)们将捕捉并传递更多数量和种类的数据。所以，现在构建和使(shi)用大语言模型的公司很(hen)快也需要构建大动作模型。如果说大语言模型能预知下一句话要说什么，那么大动作模型就能把复杂任务分解为多个子任务，并预知下一步要做什么。”
如果将这种逻辑推演到极(ji)致，那么不排除大动作模型能优(you)化到“独立执行任务”水平的可能性。在英伟达公司1月初举行产品发布会后(hou)，这种说法就出现了。英伟达首(shou)席执行官黄仁勋(xun)描绘了代理(li)式人工智能的广阔前(qian)景。
据说，代理(li)式人工智能是(shi)一个将人工智能的认知能力(li)与其跟物理(li)或虚(xu)拟世界的互动机制结合起(qi)来的概念。
它(ta)在实践中是(shi)什么样(yang)？代理(li)式人工智能通过传感器、摄像头、麦(mai)克风和软件界面接收来自环境的数据，再用机器学习算法和人工神(shen)经网络分析这些数据。根据分析结果，人工智能把任务分解为多个子任务，并选择(ze)能够达成自己目的的动作。最后(hou)，它(ta)借助物理(li)手段(机器人、机械手)或控制流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(you)了它(ta)，人工智能才有(you)可能“活起(qi)来”。在第(di)一阶段，预计将出现一些特殊的生物制品：医(yi)学、药学、生态学和其他乍一看不太相(xiang)关(guan)的行业(比如建筑业)需要的部件甚至有(you)机体。
它(ta)们可能是(shi)“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改造酶(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(diao)节温度、光照和通风的新材料——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(meng)幻般的场景。一篇题为《2024年类器官智能作为新科学领域首(shou)次(ci)亮相(xiang)》的文章指(zhi)出，用实验室培育(yu)的组织(zhi)(如脑细胞(bao)和干(gan)细胞(bao))创造的生物计算机就是(shi)这样(yang)的“活机器”。
当(dang)然，在憧憬未(wei)来的同时，也要时不时回到现实中来。可以断言，未(wei)来学家假设的前(qian)提是(shi)，各(ge)地要建立实现上述变(bian)化所需的所有(you)数字基(ji)础设施。但迄今为止，远非每个居民点都能接入互联网和享受(shou)其他文明福利，更不用说在室内、大楼和街(jie)道安装(zhuang)智能传感器了。
此外，还有(you)其他一些阻碍，比如在法律审查方面。信息系统专家基(ji)里尔·谢米翁解释说，从责(ze)任判定的角度看，上述创新“需要严(yan)格界定人类的参与度”。
同时，必须完善整个网络防御(yu)体系，以保护(hu)个人数据隐私。最后(hou)，随着信息流的日益(yi)增(zeng)长，成比例地扩大整套信息处理(li)程序需要强大的算力(li)，而(er)这是(shi)一笔巨大的开(kai)销。
具体到俄罗(luo)斯，接受(shou)《独立报》采访的专家一致认为，俄罗(luo)斯拥(yong)有(you)开(kai)发大动作模型等代理(li)式人工智能所需的科技基(ji)础、经验和潜力(li)，但也面临各(ge)种困难。
SL Soft公司产品总监尼(ni)古拉·特尔扎斯卡尔指(zhi)出：“人力(li)财力(li)限制和制裁压力(li)使(shi)这一过程变(bian)得复杂且耗时。要想(xiang)在这个领域具备竞争力(li)，我们需要把重点放在战略性举措上：在国内建设普(pu)惠性基(ji)础设施、落实教育(yu)计划，以及推动国家与企业之间的合作。”
这位专家认为，国家应主要与小型技术公司和初创公司合作，因为大企业很(hen)可能借此进一步推广自己的封闭生态系统。
他估计，大动作模型最有(you)可能在中低技能劳动力(li)比例和数字化程度较(jiao)高的经济部门发展起(qi)来。
Aqara.ru公司首(shou)席执行官德米特里·科热(re)夫(fu)尼(ni)科夫(fu)则说：“考(kao)虑文化和社会因素也很(hen)重要。社会对新技术的信任度会对其能否被接纳发挥关(guan)键作用。”
科热(re)夫(fu)尼(ni)科夫(fu)还指(zhi)出，智能家居和物联网是(shi)代理(li)式人工智能和大动作模型最可能的应用场景。他说：“人工智能可以考(kao)虑各(ge)种因素，如天气、一天中不同时段的电费、室内外温差等，从而(er)大幅降低供暖和空调(diao)开(kai)支(zhi)。”
总之，围绕这个话题的设想(xiang)很(hen)多。至少，正如数据科学专家阿列克谢·卡拉布尔丁所言，人工智能已经有(you)了发挥作用的“行动空间”，这也是(shi)“代理(li)”一词的由来。近(jin)几个月来，这个词成了全球(qiu)信息技术公司的“营销傀儡”。这些公司从市场对其产品和技术的持续兴趣中获益(yi)匪浅(qian)。
不管怎样(yang)，使(shi)用代理(li)式人工智能集群来完成任务确实能显著提高成效。人工智能专家彼得·奥托茨基(ji)说：“这一前(qian)景广阔的技术被用于开(kai)发‘推理(li)式’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。无论如何，它(ta)都将是(shi)人类专家的助理(li)和帮(bang)手，而(er)不是(shi)影响组织(zhi)运作或发展的独立主体。”（编译(yi)/贺颖骏）