文章主题：情感计算, 人工智能瓶颈, 数据驱动
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的横空出世，让科技界再次瞩目！相较于AlphaGo的棋艺专精，这款OpenAI的新宠ChatGPT犹如一台无所不知的超能搜索引擎，为用户带来了前所未有的交互体验。它以全能的姿态，颠覆了人们对AI的传统认知，展现出强大的语言理解和生成能力。🚀不论是学术研究、创意写作还是日常对话，ChatGPT都展现出了其无与伦比的便利性和广泛适用性。它的崛起，无疑标志着人工智能技术的新高度，让我们期待未来更多可能！🔍
🎉🚀面对日益智能化的世界，我们不禁疑惑：尽管AI的神通广大令人咋舌，但它未来的航标在哪里？🌟💡技术的进步带来哪些潜在挑战，是我们必须深思的问题。💼🔍就业市场的波动与人工智能的崛起，交织出一幅复杂图景，我们需要探寻新的平衡点。首先，AI的核心驱动力——数据与算法，其无限可能也暗示着发展空间的局限性。🤔📊随着大数据的爆炸式增长，如何高效处理和解读这些海量信息，成为制约其进一步发展的瓶颈。🔍💻技术创新的步伐需要与数据伦理和社会接受度同步，这是未来道路的关键。其次，就业结构的调整是必然趋势，但并非全然负面。自动化可能取代某些重复性工作，却也可能创造出全新的职业领域。👩💻💼我们需要教育和培训系统来适应这种变化，确保每个人都能抓住未来的机遇。最后，政策引导和社会协作也是关键。政府需要制定相应的法规，以确保AI的发展既能保护公民权益，又能推动社会进步。🤝🌐国际间的合作与对话，将有助于我们共同应对人工智能带来的挑战，携手走向一个更智能、更包容的未来。🌍💼总之，人工智能的未来并非一片坦途，我们需要深思其发展方向，破解发展瓶颈，以智慧和勇气迎接这个新时代的到来。🎓🚀
🌟【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，世界级专家如日本工程院的领军人物任福继教授，以其深厚的学术造诣和对人工智能的独特见解，吸引了全球目光。他深入剖析了当前AI发展的关键挑战，让我们洞见未来科技的脉动。💡 任福继教授以欧盟科学院院士的身份，分享他对聊天机器人的独到看法，这无疑为行业提供了宝贵的思考素材。他的讲座，无疑是这场科技盛宴中的闪耀明星，引发了热烈讨论和对未来技术趋势的深度探讨。SEO优化提示：西部海外科技人才洽谈会、人工智能瓶颈、聊天机器人、任福继教授访谈、成都科技盛事
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🚀在当今科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是领航者，凭借大数据深度学习的强大引擎，在众多领域创造了令人瞩目的成就。然而，就像攀登高峰时遇到的瓶颈，AI的发展也面临着挑战。📝尽管算法日新月异，智能如云，但许多人担忧它缺乏真正的智慧与情感理解——这被称为“智商情商”的缺失。💡 数据虽丰富，却往往受限于小规律和表面现象，无法触及深层逻辑的本质。🔍人工智能的未来，呼唤从单纯的数据驱动转向更深层次的认知与理解，去探索那些隐藏在大数据背后的智慧之源。🌱 这不仅是技术的进步，更是人类智能与机器智慧的融合与升华。🤝优化SEO词汇：#AI瓶颈 #数据智能 #智慧与情感
🌟了解了！人工智能的核心要素是数据、强大计算能力（简称算力）与精密算法。💡以算力为例，其演进速度堪称技术界的奇迹：在2010年以前，每20个月增长一个数量级；到了2010年初，这个速度缩短到6个月；而自2015年起，算力的提升更是急剧加速，达到10-100倍的飞跃。这种指数级的增长模式对AI的发展产生了深远影响。💻
🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人！📈从2010年的微不足道到如今的天文数字，这巨大的飞跃揭示了一个不争的事实：数据驱动的人工智能时代正在经历理论红利的瓶颈。💡任福继专家指出，我们必须转向创新的研究方法，以应对这个算力需求爆炸性增长的新挑战。🚀
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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