W tym roku sztuczna inteligencja nieustannie przyciąga uwagę. Podczas zorganizowanego niedawno 19. letniego szczytu Forum Przedsiębiorców Yabuli China uczestnicy z entuzjazmem dyskutowali na temat wielkoskalowych modeli sztucznej inteligencji.

Podczas 19. Letniego Szczytu Forum Przedsiębiorców Yabuli China w 2023 r. goście wzięli udział w dyskusjach na temat „Potencjał i granice sztucznej inteligencji

Rewolucja głębokiego uczenia maszynowego

GPT to zaawansowany model przetwarzania języka naturalnego, który można dostosować do różnych zadań poprzez wstępne szkolenie, osiągając lepsze możliwości rozumienia języka i generowania. Zhou Hongyi, założyciel 360 Group, powiedział, że największą innowacją OpenAI jest przełamanie ograniczeń i możliwość uczenia dużych modeli przy wykorzystaniu całej ludzkiej wiedzy.

„Rewolucja głębokiego uczenia maszynowego przeszła trzy fale, z których każda była większa od poprzedniej” – wspomina Yu Kai, założyciel i dyrektor generalny Horizon Robotics. Pierwsza fala miała miejsce około 2010 roku, kiedy głębokie uczenie się zastąpiło modele Markowa w rozpoznawaniu mowy, osiągając niespotykane dotąd rezultaty. Druga fala miała miejsce w 2012 r., kiedy splotowe sieci neuronowe poczyniły przełomowe postępy w rozpoznawaniu obrazów, przekraczając oczekiwania ludzi. Niedawną trzecią falę reprezentuje ChatGPT, którego model językowy zbliża się do poziomu ludzkiego, a nawet go przewyższa, rewolucjonizując badania w dziedzinie lingwistyki obliczeniowej i przetwarzania języka naturalnego prowadzone przez ostatnie cztery lub pięć dekad. To rewolucyjny przełom technologiczny.

Ding Ning, wiceprezes wykonawczy Instytutu Sztucznej Inteligencji i Robotyki w Shenzhen, zwrócił uwagę, że kluczem do modeli wielkoskalowych jest proces wstępnego trenowania. „W przeszłości uczenie maszynowe było sterowane przez ludzkie wskazówki lub eksplorację maszyn. Wstępne trenowanie polega na konstruowaniu systemu wspólnej wiedzy w oparciu o zasady funkcjonowania świata. To powiązanie buduje się poprzez zdrowy rozsądek, a jego skuteczność wykracza poza wyobraźnię”.

Instytut Sztucznej Inteligencji i Robotyki w Shenzhen

„Modele wielkoskalowe to nowa metodologia, która umożliwia sztucznej inteligencji posiadanie inteligencji podobnej do ludzkiej” – wyjaśnił Chen Ning, założyciel i dyrektor generalny Shenzhen YunTianLiFei Technology Co., Ltd. W praktyce modele wielkoskalowe obejmują wprowadzanie informacji interdyscyplinarnych i przekrojowych -przemysłowy system wiedzy ludzkiej na modele matematyczne sieci neuronowych o mocy superkomputerowej. Dzięki paradygmatom obliczeniowym posiadają zdolność generowania treści i logicznego rozumowania w różnych dziedzinach.

Chiny są wciąż na etapie nadrabiania zaległości

Czy w nowej rundzie rywalizacji w dziedzinie sztucznej inteligencji Chiny mogą szybko dogonić? Yu Kai stwierdził, że zbudowanie modelu na dużą skalę wymaga tysięcy chipów, a duża moc obliczeniowa wymaga wzajemnych połączeń między chipami, co z kolei wymaga bardzo dużej przepustowości. Obecnie Chiny nadal mają znaczną lukę w porównaniu z wiodącymi firmami pod względem ogólnej kompleksowej siły i innowacyjnego rozwoju w modelach na dużą skalę.

„W przypadku modeli wielkoskalowych występują również problemy z zastosowaniem i kosztami. Obecnie koszt chipów, zwłaszcza do celów uczenia i wnioskowania, jest stosunkowo wysoki” – powiedział Chen Ning.

Chipy AI można podzielić na dwie kategorie: chipy szkoleniowe i chipy wnioskowania. W przypadku wielkoskalowych modeli i algorytmów AI szkolenie nie jest ostatecznym celem; wnioskowanie i zastosowanie są. Jeśli chodzi o chipy szkoleniowe, wiele chińskich przedsiębiorstw wciąż znajduje się na etapie nadrabiania zaległości ze względu na ograniczenia w sprzęcie i procesach produkcyjnych. W obszarze wnioskowania istnieje wiele możliwości ze względu na fragmentaryczne scenariusze, gdyż nie ma jeszcze międzynarodowych standardów ani przedsiębiorstw monopolistycznych.

Zhou Hongyi stwierdził, że sztuczna inteligencja to rewolucja przemysłowa i wszyscy są zaniepokojeni tym, jak sztuczną inteligencję można połączyć z cyfryzacją przemysłu, aby osiągnąć industrializację, przedsiębiorczość, specjalizację i pionizację. Chociaż dogonienie oryginalnych innowacji wymaga czasu, duża populacja Chin, liczne przedsiębiorstwa i różnorodne scenariusze stworzą wiele możliwości dla innowacji.

Oczekuje się, że branża wejdzie w okres szybkiego wzrostu

Czy Chiny mogą opracować produkt porównywalny z ChatGPT?

„Innowacja wymaga siły ekosystemu i siły ciekawości” – powiedział Chen Ning. W ciągu ostatnich dwóch lat wprowadzono wiele przełomowych innowacji, a w przyszłości z pewnością pojawi się więcej innowacji technologicznych. Chiny dysponują dużą ilością danych dotyczących scenariuszy zastosowań, ale brakuje im zestawu standardowych systemów branżowych i nie wykorzystały w pełni swoich zróżnicowanych zalet za pomocą narzędzi technologicznych. Ważne jest, aby mierzyć cele i skutki różnych otwartych scenariuszy przy użyciu standardów branżowych i standardów technicznych.

„Kiedy pojawia się każda nowa generacja technologii, największymi beneficjentami są ci, którzy są najbardziej wrażliwi na technologię. Kluczem jest osiągnięcie najlepszego połączenia zapotrzebowania branży i technologii” – powiedział Yu Kai. Sztuczna inteligencja to niezwykle wydajne narzędzie produkcyjne, które już niedługo będzie miało wpływ na różne gałęzie przemysłu.

„W przyszłości każdy może mieć trzy roboty: jednego robota usługowego w domu, jednego robota roboczego w biurze i kolejnego robota podróżnego – albo samochód autonomiczny, albo dron przewożący pasażerów na małej wysokości. Prawdopodobnie te trzy roboty będą napędzane nowymi ścieżkami technologicznymi i możliwościami sztucznej inteligencji wywodzącymi się z modeli wielkoskalowych lub ich ewolucji. Mamy nadzieję, że uda nam się niezależnie opracować chipy zasilające te roboty” – powiedział Tian Suning, przewodniczący Komitetu ds. technologii Digital Frontier na Forum Yabuli. współzałożyciel AsiaInfo. W przyszłości roboty będą nam pomagać w usprawnianiu naszej pracy, codziennego życia i transportu. Oczekuje się, że skupiając się na sztucznej inteligencji, gospodarce cyfrowej, chipach nowej generacji i scenariuszach zastosowań, cała branża wejdzie w okres szybkiego wzrostu.