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】🔥最近，全球科技巨头OpenAI推出的新一代对话模型ChatGPT火爆异常，它以全能型的才智颠覆了人们的认知。相较于围棋界的明星AlphaGo，ChatGPT犹如一部行走的百科全书，让人工智能的实力展现得淋漓尽致。🚀这款创新技术的代表不仅在社交网络上掀起热议，更以其广泛且深入的知识覆盖，让人们感受到AI的强大潜力。它不再局限于单一任务，而是展现出强大的多模态交互能力，为用户提供了一种前所未有的互动体验。🌍ChatGPT的成功，无疑标志着人工智能正逐步迈向更加人性化和全面的服务方向，它的普及将推动教育、娱乐乃至各行各业的变革。👩💻👨💼欲了解更多关于ChatGPT如何改变世界的信息，敬请关注最新科技动态，让我们一起见证这场智能革命的精彩瞬间！🔥
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：尽管AI的能效让人惊叹，但它未来的航向在哪里？🌟💡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，探索AI的未来不仅仅关乎就业，更是关乎社会结构与创新驱动力的深度重塑。🤔🌍从医疗诊断的精准到自动驾驶的安全，人工智能正逐步渗透进我们生活的方方面面。但随之而来的是数据安全、伦理边界以及职业转型的复杂议题。🛡️🌈技术的发展犹如攀登高峰，既需要技术创新的锐意进取，也需要对潜在风险的审慎评估。 kode🔍找到瓶颈，意味着找到突破的关键点，推动行业向着更高效、人性化和可持续的方向迈进。🌱🌍让我们一起期待，AI不仅能解决当下问题，更能引领我们走向一个更加智慧与平衡的未来。🤝🌟
🎉【海科会】🔥2021年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，世界级的专家如日本工程院及欧盟科学院双料院士任福继教授，以其深厚的专业洞察，与我们共探人工智能领域的前沿动态。🌟他聚焦于当前AI发展的核心挑战，分享了他对聊天机器人这一极具创新力技术的独特见解。这场科技盛会上，不仅汇聚了全球顶尖人才，也传递着对未来科技突破的热切期待。👩💻让我们一起期待，这样的智慧碰撞将如何引领行业走向更广阔的未来！SEO优化提示：西部海外科技、人工智能瓶颈、聊天机器人、海科会、成都、科技创新
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🚀在当今科技浪潮中，人工智能（AI）凭借数据驱动的力量，已在诸多领域展现出强大的实力。然而，就像攀登高峰时遇到的瓶颈，它正面临一个关键挑战——智能与智慧的缺失，智商与情商的不平衡。💡大数据虽丰富，却难以捕捉那些深藏不露的小规律，让知识的链条显得断裂。人工智能当前的问题在于，尽管算法日新月异，深度学习熠熠生辉，但对事物本质的理解还停留在表面层次，缺乏深层次的认知和理解。换句话说，它就像一个拥有超能力的工具箱，能做很多事情，却无法解读背后的逻辑与情感。🤔未来的AI发展，呼唤智慧的融入，需要在算法与知识、智商与情商之间找到平衡，让数据不仅仅是数字的堆砌，而是通往洞察力的桥梁。让我们期待那一天，人工智能不仅能解决实际问题，更能成为人类智慧的延伸和补充。🌈
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、🔥算力和👩💻算法。说到算力，它的增长速度就像摩尔定律的加速版。在2010年以前，每20个月翻一番；到了2010年初，这个速度缩短到6个月；而从2015年开始，算力的增长简直是几何级数，10-100倍的跳跃式提升，这背后的推动力量不容忽视。🚀
🌟📊2022年AI训练的计算能力增长惊人！📈从2010年的亿万分之一跃升至百亿级别，这简直是翻天覆地的进步！但这背后意味着理论红利已逐渐耗尽，急需转向创新的研究方法💡。任福继专家指出，我们必须拥抱数据科学的新纪元，并寻求更高效、可持续的路径来驱动智能发展🌍。SEO优化提示：#AI计算力增长 #理论红利消耗 #研究范式转变
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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