Quest’anno l’intelligenza artificiale ha attirato continua attenzione. Al 19° vertice estivo dello Yabuli China Entrepreneur Forum, tenutosi di recente, i partecipanti hanno discusso con entusiasmo il tema dei modelli di intelligenza artificiale su larga scala.

Al 19° vertice estivo dello Yabuli China Entrepreneur Forum nel 2023, gli ospiti si sono impegnati in discussioni sul tema "Il potenziale e i confini dell'intelligenza artificiale

La rivoluzione del machine deep learning

GPT è un modello avanzato di elaborazione del linguaggio naturale che può adattarsi a vari compiti attraverso la pre-formazione, ottenendo una maggiore comprensione del linguaggio e capacità di generazione. Zhou Hongyi, fondatore di 360 Group, ha affermato che la più grande innovazione di OpenAI è superare i limiti ed essere in grado di addestrare modelli di grandi dimensioni con tutta la conoscenza umana.

"La rivoluzione del machine deep learning ha attraversato tre ondate, ciascuna delle quali più grande della precedente", ha ricordato Yu Kai, fondatore e CEO di Horizon Robotics. La prima ondata si è verificata intorno al 2010, quando il deep learning ha sostituito i modelli di Markov nel riconoscimento vocale, ottenendo risultati senza precedenti. La seconda ondata si è verificata nel 2012, quando le reti neurali convoluzionali hanno fatto progressi rivoluzionari nel riconoscimento delle immagini, superando le aspettative delle persone. La recente terza ondata è rappresentata da ChatGPT, il cui modello linguistico si avvicina o addirittura supera le prestazioni a livello umano, rivoluzionando la ricerca nella linguistica computazionale e nell’elaborazione del linguaggio naturale degli ultimi quattro o cinque decenni. È una svolta tecnologica rivoluzionaria.

Ding Ning, vicepresidente esecutivo dello Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics, ha sottolineato che la chiave per i modelli su larga scala risiede nel processo di pre-addestramento. "In passato, l'apprendimento automatico era guidato da indicazioni umane o dall'esplorazione automatica. Il pre-addestramento consiste nella costruzione di un sistema di conoscenze condivise basato sulle regole di funzionamento del mondo. Questa associazione si costruisce attraverso il buon senso e la sua efficacia va oltre ogni immaginazione."

Istituto di intelligenza artificiale e robotica di Shenzhen

"I modelli su larga scala sono una nuova metodologia che consente all'intelligenza artificiale di possedere un'intelligenza simile a quella umana", ha spiegato Chen Ning, fondatore e CEO di Shenzhen YunTianLiFei Technology Co., Ltd. In pratica, i modelli su larga scala implicano l'inserimento di aspetti interdisciplinari e trasversali -sistema di conoscenza umana dell'industria in modelli matematici di reti neurali con potenza di supercalcolo. Attraverso paradigmi computazionali, possiedono la capacità di generazione di contenuti e ragionamento logico in vari campi.

La Cina è ancora nella fase di recupero

Nella nuova fase della competizione sull’intelligenza artificiale, la Cina riuscirà a recuperare rapidamente il ritardo? Yu Kai ha affermato che la costruzione di un modello su larga scala richiede migliaia di chip e che un'elevata potenza di calcolo richiede l'interconnessione tra i chip, che a sua volta richiede una larghezza di banda ad altissima velocità. Attualmente, la Cina presenta ancora un divario significativo rispetto alle aziende leader in termini di forza globale complessiva e sviluppo innovativo in modelli su larga scala.

"Ci sono anche problemi di applicazione e di costo con i modelli su larga scala. Attualmente, il costo dei chip, soprattutto per l'addestramento e l'inferenza, è relativamente alto", ha affermato Chen Ning.

I chip AI possono essere suddivisi in due categorie: chip di addestramento e chip di inferenza. Per i modelli su larga scala e gli algoritmi di intelligenza artificiale, la formazione non è l’obiettivo finale; inferenza e applicazione sono. In termini di chip di formazione, molte imprese cinesi sono ancora in fase di recupero a causa delle limitazioni nelle attrezzature e nei processi di produzione. Nel campo dell’inferenza ci sono molte opportunità dovute a scenari frammentati, poiché non esistono ancora standard internazionali o imprese monopolistiche.

Zhou Hongyi ha affermato che l’intelligenza artificiale è una rivoluzione industriale e tutti sono preoccupati di come l’intelligenza artificiale possa combinarsi con la digitalizzazione industriale per raggiungere l’industrializzazione, l’imprenditorialità, la specializzazione e la verticalizzazione. Anche se ci vuole tempo per recuperare il ritardo nell’innovazione originale, la grande popolazione cinese, le numerose imprese e i diversi scenari genereranno molte opportunità di innovazione.

Si prevede che il settore entrerà in un periodo di rapida crescita

La Cina può sviluppare un prodotto paragonabile a ChatGPT?

"L'innovazione richiede la forza di un ecosistema e la forza della curiosità", ha affermato Chen Ning. Ci sono state molte innovazioni dirompenti negli ultimi due anni e sicuramente emergeranno altre innovazioni tecnologiche in futuro. La Cina dispone di un grande volume di dati sugli scenari applicativi, ma non dispone di una serie di sistemi standard di settore e non ha sfruttato appieno i suoi vantaggi differenziati attraverso strumenti tecnologici. È importante misurare gli obiettivi e gli effetti dei vari scenari aperti utilizzando standard di settore e standard tecnici.

"Quando emerge ogni nuova generazione di tecnologia, i maggiori beneficiari sono coloro che sono più sensibili alla tecnologia. La chiave è ottenere la migliore combinazione tra domanda industriale e tecnologia", ha affermato Yu Kai. L’intelligenza artificiale è uno strumento di produzione estremamente efficiente che presto avrà un impatto su diversi settori.

"In futuro, ognuno potrebbe avere tre robot: un robot di servizio a casa, un robot da lavoro in ufficio e un altro robot da viaggio: un'auto a guida autonoma o un drone che trasporta passeggeri a bassa quota. Questi tre robot sono probabilmente essere guidati da nuovi percorsi tecnologici e capacità di intelligenza artificiale derivate da modelli su larga scala o dalle loro evoluzioni. Ci auguriamo di poter sviluppare chip indipendenti che alimentano questi robot", ha affermato Tian Suning, presidente del Comitato per la tecnologia della frontiera digitale del Forum di Yabuli e. cofondatore di AsiaInfo. In futuro, i robot ci aiuteranno a migliorare il nostro lavoro, la vita quotidiana e i trasporti. Concentrandosi sull’intelligenza artificiale, sull’economia digitale, sui chip di prossima generazione e sugli scenari applicativi, si prevede che l’intero settore entrerà in un periodo di rapida crescita.