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火速爆红】🚀OpenAI新宠ChatGPT横空出世，一改传统AI仅限棋艺的标签，以全能型才智震撼世人。它犹如一台24小时不眠的“知识百科”，让用户体验到人工智能的深度与广度。AlphaGo的围棋专注，相比之下，ChatGPT展现出的是全方位的智能魅力。🔥
🎉🚀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，探寻人工智能的未来之路就像驾驶一艘自动驾驶船，既要掌握方向舵，也要解开那些看似无解的谜团。🌱🧠从医疗诊断的精准到自动驾驶的安全，AI已经在各个领域展现其强大的实力。但随之而来的，是数据安全、伦理边界以及就业结构的深刻调整。🛡️🤔首先，AI的持续演进需要我们关注数据隐私和算法透明度，确保技术的发展不会侵犯个人权益。💻🌈其次，如何在创新与道德之间找到平衡，防止AI滥用成为我们必须面对的伦理课题。📝👥最后，教育和职业培训也需要紧跟步伐，帮助社会适应这场技术革命带来的就业结构变革。🎓💼总的来说，人工智能的未来并非一片坦途，它需要我们共同探索、协作与监管。只有这样，我们才能确保这股强大的力量为人类带来福祉，而非潜在的威胁。🤝🌍
🌟【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，世界级专家如日本工程院的熠熠明星任福继教授，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，并分享了他对聊天机器人未来的独到看法。🚀技术前沿，瓶颈探索——任福继教授指出，尽管人工智能取得了显著进步，但数据隐私、算法透明度及伦理问题仍需突破。他认为，聊天机器人的研发不仅要实现流畅的对话体验，更要确保其背后的逻辑和决策过程公正且可解释。🤖未来机器人，期待无限——对于聊天机器人的未来发展，他寄予厚望，期待它们能更好地服务于社会，成为连接人与信息的桥梁，而非简单的工具或娱乐。他的这番见解无疑为行业指明了方向。🌐这场科技盛宴，不仅汇聚了全球智慧，也展示了中国西部地区在科技创新领域的强大实力和开放姿态。让我们共同期待，未来人工智能如何在这片热土上绽放光彩！🌟
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：数据之光与未来挑战💡在当今科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是引领变革的关键力量。它凭借大数据深度学习的强大引擎，在诸如医疗诊断、自动驾驶等领域取得了显著成就，犹如智慧的灯塔照亮了无数领域。然而，尽管人工智能已取得辉煌，却也面临着瓶颈的困扰——它似乎缺乏人类独有的智慧与情感维度。💡数据驱动的AI虽高效，但智慧与情商的缺失成为其短板。大数据虽庞大，却往往受限于小规律的探索，无法触及深层的因果关联。我们看到“知其然”，却渴望理解“所以然”。这就像在知识的海洋中，AI尚需更深入的理解力和洞察力。那么，如何突破这个瓶颈，赋予AI真正的智慧与人性呢？未来的AI发展将需要跨学科融合，从算法优化到伦理考量，全方位提升。我们期待看到人工智能不仅能执行任务，更能理解并适应复杂的社会环境，成为人类智慧的有力补充。🚀记得，每一次技术的进步都伴随着新的挑战和机遇，让我们共同见证这个领域的发展与进化吧！😊
🌟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，其演进速度堪称科技界的奇迹：💻在2010年以前，每20个月的算力增长遵循摩尔定律的规律，翻倍前进；然而，从2010年初开始，这个增长模式加速了，仅6个月就翻一番；进入2015年，算力的增长更是急剧跃升，达到10-100倍的飞跃。🚀这标志着AI技术的快速发展与计算能力的爆炸性提升，为未来的智能革命奠定了坚实基础。
🌟📊2022年AI训练的计算力增长速度惊人！📈从2010年的亿万分之一，跃升至现今的百倍之多。但这并不意味着数据驱动的黄金时代已结束，而是呼唤着革新思维的来临。💻科研范式的转变迫在眉睫，以应对日益庞大的计算需求和理论红利的逐渐消退。🚀让我们一起探索未来AI的新纪元吧！🌟
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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