今年も人工知能が引き続き注目を集めています。最近開催されたヤブリ中国起業家フォーラムの第 19 回サマーサミットでは、参加者が大規模 AI モデルのテーマについて熱心に議論しました。

19年に開催されるヤブリ中国起業家フォーラムの第2023回サマーサミットでは、ゲストが「AIの可能性と限界」をテーマに議論を行った

機械深層学習の革命

GPT は、事前トレーニングを通じてさまざまなタスクに適応できる高度な自然言語処理モデルであり、より高い言語理解と生成能力を実現します。 360 Group の創設者、Zhou Honyi 氏は、OpenAI の最大のイノベーションは限界を突破し、人間の知識をすべて使って大規模なモデルをトレーニングできるようになった点であると述べました。

「機械ディープラーニングの革命には 2010 つの波があり、それぞれの波は前の波よりも大きかった」と Horizo​​n Robotics の創設者兼 CEO の Yu Kai 氏は振り返ります。最初の波は 2012 年頃に発生し、音声認識においてディープラーニングがマルコフ モデルに取って代わり、前例のない結果を達成しました。第 XNUMX の波は XNUMX 年で、畳み込みニューラル ネットワークが画像認識で画期的な進歩を遂げ、人々の予想を上回りました。最近の第 XNUMX の波は ChatGPT に代表されます。その言語モデルは人間レベルのパフォーマンスに近づき、あるいはそれを超えており、過去 XNUMX 年から XNUMX 年にわたる計算言語学と自然言語処理の研究に革命をもたらしました。それは革命的な技術的進歩です。

深圳人工知能ロボット研究所のディン・ニン副所長は、大規模モデルの鍵は事前学習プロセスにあると指摘した。「これまで、機械学習は人間の指示や機械の探索によって導かれてきました。事前学習では、世界の動作ルールに基づいた共通知識のシステムを構築します。この関連性は常識によって構築され、その効果は想像をはるかに超えています。」

深セン人工知能ロボット研究所

「大規模モデルは、AI が人間のような知能を持つことを可能にする新しい方法論です」と深セン雲天立飛科技有限公司の創設者兼 CEO の陳寧氏は説明しました。実際、大規模モデルには学際的かつ横断的なデータの入力が含まれます。 - 業界の人間の知識システムを、スーパーコンピューティング能力を備えたニューラル ネットワークの数学モデルに組み込む。計算パラダイムを通じて、さまざまな分野でコンテンツ生成と論理的推論の能力を備えています。

中国はまだ追い上げの段階にある

AI競争の新たなラウンドで、中国はすぐに追いつくことができるだろうか？ Yu Kai 氏は、大規模モデルの構築には数千のチップが必要であり、高い計算能力にはチップ間の相互接続が必要であり、そのためには超高速の帯域幅が必要であると述べました。現時点では、総合的な総合力や大型モデルの革新的な開発において、中国は依然として大手企業と比べて大きな差がある。

「大規模モデルにはアプリケーションとコストの問題もあります。現在、特にトレーニングと推論用のチップのコストは比較的高いです」とChen Ning氏は述べた。

AI チップは、トレーニング チップと推論チップの 2 つのカテゴリに分類できます。大規模なモデルや AI アルゴリズムの場合、トレーニングは最終的な目標ではありません。推論と応用です。トレーニングチップに関しては、生産設備やプロセスに限界があるため、多くの中国企業はまだ追いつきの段階にある。推論の分野では、国際標準や独占企業がまだ存在しないため、シナリオが細分化されており、多くの機会が存在します。

周宏毅氏は、人工知能は産業革命であり、AIが産業のデジタル化とどのように組み合わされて産業化、企業化、専門化、垂直化を達成できるかについて誰もが懸念していると述べた。独自のイノベーションを追いつくには時間がかかりますが、中国の人口、多数の企業、多様なシナリオにより、多くのイノベーションの機会が生まれます。

業界は急成長期に突入すると予想されている

中国はChatGPTに匹敵する製品を開発できるでしょうか?

「イノベーションにはエコシステムの力と好奇心の力が必要です」とChen Ning氏は語ります。過去 2 年間で多くの破壊的イノベーションが発生しましたが、今後もさらに多くの技術革新が出現することは間違いありません。中国は大量のアプリケーションシナリオデータを持っていますが、一連の業界標準システムが不足しており、技術ツールを通じて差別化された利点を十分に活用できていません。業界標準や技術標準を使用して、さまざまなオープン シナリオの目標と効果を測定することが重要です。

「新世代のテクノロジーが登場するたびに、最大の受益者となるのは、テクノロジーに最も敏感な人々です。重要なのは、業界の需要とテクノロジーの最適な組み合わせを達成することです」と Yu Kai 氏は述べています。人工知能は非常に効率的な生産ツールであり、すぐにさまざまな業界に影響を与えるでしょう。

「将来的には、誰もが 3 台のロボットを所有するようになるかもしれません。1 台は自宅にサービス ロボット、1 台はオフィスに 1 台は作業ロボット、そしてもう 1 台は自動運転車か低空で乗客を運ぶドローンのいずれかの旅行ロボットです。これら 3 台のロボットはおそらく大規模モデルやその進化から派生した新しい技術パスと AI 機能によって駆動されるよう、これらのロボットに動力を供給するチップを独自に開発できることを願っています」と Yabuli フォーラムのデジタル フロンティア技術委員会委員長の Tian Suning 氏は述べています。 AsiaInfoの共同創設者。将来的には、ロボットは私たちの仕事、日常生活、交通手段の改善を支援してくれるでしょう。人工知能、デジタル経済、次世代チップ、アプリケーションシナリオに焦点を当て、業界全体が急成長期に入ることが予想されます。