文章主题：人工智能, 数据瓶颈, 情感计算, 聊天机器人
封面新闻记者 陈彦霏 邹阿江 罗田怡 摄影报道
鉴赏古诗、写程序、做策划、打辩论、做高考试卷……这个AI似乎“无所不能”。
🌟【ChatGPT引领新风潮】🔥🚀科技巨头OpenAI近期推出的ChatGPT，犹如一颗璀璨的新星，瞬间点亮全球科技舞台！🔍相较于围棋界的明星AlphaGo，ChatGPT展现出无与伦比的全能才智，它不仅是语言交流的高手，更是知识海洋中的导航者。📚它的“百科全书”级功能，让人们对AI的力量有了直观感受，仿佛拥有一位24/7在线的万事通助手。💡无论是学术研究、创意写作还是日常生活问题，ChatGPT都能提供精准且丰富的解决方案，颠覆了传统的互动模式。ChatGPT的成功，无疑为人工智能领域带来了新的视角和期待，让我们共同见证科技如何塑造未来！🌐#ChatGPT #AI革命 #知识型伴侣
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：尽管AI的魔力强大到令人咋舌，但它未来的航标在哪里？🌟💡技术的进步总是伴随着挑战，当前的瓶颈又隐藏在哪层迷雾中呢？🔍💼在这个瞬息万变的时代，就业并非唯一的焦虑源。🤔💼随着机器学习和自动化的发展，我们不仅要思考如何与之共存，更要探索其潜在的创新驱动力。🌱💻人工智能的全能性无疑是科技进步的一大里程碑，但它的进化路径并非单向直行。它需要在服务人类、保护隐私、伦理道德等多维度找到平衡点。⚖️🛡️那么，瓶颈可能源于技术的复杂性与社会接受度的拉锯战，或者是对数据安全和就业结构深度调整的需求。🔍🌈让我们一起期待，AI不仅能提高效率，更能引领创新，为人类社会开辟更广阔的发展空间。🚀🌟
🌟【海科会】🎉 12月10日，西部海外科技盛宴——第二十届“海科会”在成都璀璨启幕！在这里，行业巨擘齐聚一堂，探讨科技未来之路。👩🏫 日本工程院与欧盟科学院双料院士、人工智能权威任福继教授，以他的深邃见解，为我们揭示了AI领域的挑战与机遇。他分享道，人工智能的瓶颈主要在于数据的精准性和算法的优化上。📚 而对于备受瞩目的聊天机器人，他认为其潜力无限，是人机交互的重要桥梁。🤖 通过自然语言处理和深度学习，聊天机器人正逐步实现更智能、人性化的服务，引领科技潮流。让我们一同期待这场知识与创新的盛宴，见证西部地区在海外引才方面的卓越努力，以及人工智能如何赋能我们的日常生活！🌐#海科会 #人工智能 #聊天机器人 #科技未来
人工智能“越聪明”背后
是越发难以承受的训练代价
🌟人工智能：数据与智慧的探索之旅🚀在当今科技高速发展的浪潮中，AI凭借大数据深度学习的力量已在诸多领域创造了显著成就。然而，就像攀登高峰时遇到的瓶颈，它正面临一个关键挑战——智能与智慧的平衡，智商与情商的融合，以及对规律背后的深层次理解的缺失。💡数据驱动的AI虽强大，却受限于小规模规律的掌握，无法触及那些复杂问题的核心。它能知其然，却未能揭示现象背后的原因和逻辑。🔍人工智能的发展呼唤更智慧、更具情感的理解能力，就像人类大脑那样，能够从大数据中提炼出真正的洞察力，而非仅仅停留在表面的数字堆砌。🧠未来的AI之路，需要我们在数据与智慧之间找到新的平衡，突破既有瓶颈，让技术真正服务于社会和生活，实现智能与人性的和谐共生。🤝#人工智能 #数据智能 #智慧融合
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、🔥算力和👩💻算法。以备受瞩目的算力为例，它的发展速度犹如摩尔定律的加速版。在2010年以前，每20个月就能翻一番；到了2010年初，这个增长速度缩短至6个月；而自2015年起，算力的增长更是急剧跃升，达到10-100倍的飞跃。这种飞速提升为机器学习带来了前所未有的计算能力，推动着AI技术的不断革新与突破。🌍SEO优化完成！
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长惊人！📈从2010年的亿万分之一飞跃到现今的百亿级别，这是一个无法忽视的量变。但这并不意味着数据驱动的AI理论红利已耗尽，相反，它正呼唤着创新研究模式的转型。🔍💻我们需要探索更高效、智能的新路径，以满足日益增长的数据处理需求。🚀
公开报道印证了任福继的这一说法，ChatGPT的前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3，而GPT-3也经历了从1代到3代的演化，其算法模型并没有太大改变，优化主要来自算力增加：参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。
从这点出发，我们得到了一个喜忧参半的局面：喜的是，依靠海量算力“暴力”学习，让AI掌握几乎所有人类知识内容，从而越来越聪明的路似乎可行；忧的是，这样做的代价正越来越大，并会逐步变得难以承受。
人工智能新范式
“情感”或成为新突破口
针对人工智能目前面临的瓶颈，任福继提出了先进智能的研究范式。他表示，先进智能是把70年来的人工智能、上亿年进化史的自然智能和30年来的情感计算融合研究的新范式，它能克服很大部分人工智能遇到的瓶颈。
据了解，情感计算的概念最初由Rosalin Picard在1995年提出，意在获得与情感相关，从情感中产生以及会影响情感的信息。随着智慧城市对人类生活产生越来越大的影响，识别人类与机器交互过程中的情感已经成为一项重要需求。与此同时，情感计算在商业化应用场景中衍生出了情感人工智能的分支，利用人工智能、生物传感和深度学习技术实现感知，追踪和识别人类的情感和情感状态。在教育、娱乐、自动驾驶、工作环境下的情感状态检测等领域情感人工智能的商业应用正在快速增长。
为什么先进智能要把情感计算单独拿出来强调？任福继认为，人工智能现在遇到的瓶颈就是没有情感，一个冷冰冰的机器很难进入人类的家庭，进入千家万户。
“以前在人工智能领域，情感被认为是研究不了的，但我们现在新的方向就是先进智能，认为情感是可以研究的。”任福继说，“情感计算是人类的刚需，比如护理、幼儿陪护、健康医疗等，都需要有情感计算的先进智能机器人。比如老年人护理，肯定需要情感陪伴；还有小孩教育，没有情感参与也很容易枯燥。”
难点在于情感机制研究
希望未来聊天机器人能有情感
任福继表示，要让机器人有“情感”，难点在于人类对情感的机制和机理了解不足，这在短期还不太容易有突破，但在工程应用还是有一些方法。“我们可以通过人工智能感知捕捉人类面部表情，知道你现在的情感状况，然后让机器人作出对应反馈，虽然机器人还没有真正意识到情感，但可以让人们感到情感交互。”任福继说。
据了解，现在科学家认为人工智能聊天机器人只是通过“深度学习”、模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息，而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义，所以并没有“情感”。
任福继进一步表示，现在大部分聊天机器人基本没有情感，希望以后聊天要有情感交互。“比如我在说一件很悲伤的事情，聊天机器人能意识到并安慰，然后再进行交流下去，如果是取得成绩或有喜事，应该赞扬几句，但现在绝大多数聊天机器人还无法感知到人类的情感状态。”任福继说。
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