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MEET智能未来大会万字实录,ChatGPT:看完让人激动不已

  大模型元年,在MEET2024智能未来大会上,20位行业大咖给出了这样的年终总结。

  ChatGPT给予了高度的评价:看到AI技术在不同领域的应用,真是让人激动不已。

  数百位线下以及近三百万线上的人类观众们也直呼干货满满。

  不知道是不是因为科技浓度过高,以至于有网友怀疑嘉宾到底是真人还是数字人……

  嗯或许明年就是了。

  围绕着「新起点·再出发」这一主题,本次大会主要分为了大模型时代下的「新思考」、以及给行业玩家带来的「新应用」、「新终端」以及「新模式」的变革变化。

  来,跟着ChatGPT、Claude2等大模型一起来划重点。

  新思考新趋势

  李开复:真正有野心的开发者该去做AI-First/AI-Native这类应用

  首先出场的,是创新工场董事长、零一万物CEO李开复博士,他在今年被《时代》杂志评选为2023年度全球25位“AI领袖”。今年,创新工场塔尖孵化了AI 2.0公司零一万物,其Yi系列大模型已经交出了业界领先的成绩。

  40多年前,李开复先后求学于哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学,从而入行AI并成为这个领域国际著名专家和投资人。他坦言,40多年来,一直期盼亲历AGI的发生,曾经一度踌躇于“我这一生看不到AGI了”。

  但现在,通向AGI的道路正在逐渐清晰。

  李开复认为,AI 2.0是有史以来最伟大的技术革命和平台革命,不仅改写所有的用户界面和APP,更会穿透各行各业创造巨大的价值。“AI 2.0带来的平台型的机会比PC、移动互联网时代大十倍。”

  当前,中国大模型赛道已经进入到了“百模大战”阶段,竞争白热化。从创业机会看,虽然大型预训练模型的创业窗口正在逐渐关闭,但在其他方面,如AI 2.0基础设施和应用方面,仍有很多机遇。

  AI 2.0时代的APP将被注入超级智能,带来全新的界面和用户体验,成长速度将会洗刷新的记录,会比移动互联网来得更凶猛,创造更多的价值,带来更多的用户。

  真正有梦想、有野心的开发者应该去做AI-First、AI-Native这类应用,这些应用将能充分利用AI技术,从而成为最伟大和最具商业价值的公司。

  其次,面对现在开闭源模型的激烈战况,在李开复看来,二者的成长是一个延续的、你追我赶的事情,但是,“最终不会只有一家闭源的、伟大的GPT或大模型公司”。

  他预判,不包含大厂在内,中美相加最后将有五、六家大模型公司笑到最后。

  在收尾的快问快答环节,李开复表示,并不是擅长所有人类做的事情才叫AGI,只要在某些领域能比人类聪明100倍,这就是一个有价值的AGI。虽然无法评判AI什么时候能够具有真正的情感比如爱和同理心等,但它在一些领域已经比人类聪明100倍。面对AI 带来的风险和挑战,但他认为,技术带来的问题可以用技术来解决,同时辅以合理完善的法律法规来进行AI治理,让AI造福更多的人类。

  他还表示,传统的图灵测试已经不适用于当前快速发展的AI 2.0时代,Agent进入快速落地阶段,我们需要更高级的技术来区分AI和真人。

  最后,李开复留下一个彩蛋:明年的量子位活动,将由他的数字化身来参会。

  李培根院士:机器很难具有像人类那样的不可名状的意识流

  “制造业需要站在AI巨人的肩上实现突破”,这一点在李培根院士的演讲中得以充分阐述。

  李培根院士认为AI是一个既知道已知知识又可能生成新知识的“知识巨人”,而制造业要考虑的问题是如何充分利用AI进行创新设计,站在AI的肩上去洞察复杂的关联。

  比如传统的工业自动化主要处理固定模式、确定性、有因果关系的问题。

  然而,工程中实际上也存在大量不确定性、没有固定模式、并非基于因果关系的但存在复杂关联的问题:

  知识可以看作是数据在时空中的关系。人类通常只能理解和认知一些简单的、线性的、低阶关系,而高阶关联往往认识不到,这就会掉入所谓“暗知识”的大海。

  但现在,有大数据、AI技术加持,我们可以站在AI巨人的肩上洞察复杂的关联。

  需要特别注意的是,李培根院士表示虽然机器在很多方面可以超越人类思维,但很难具有像人类那样不可名状的意识流。

  “意识流”这一概念由美国心理学家威廉·詹姆斯提出:

  意识流像一条绵延不断、不可分割的河流,人的意识由两方面组成,一些是理性的、自觉的意识,有一些是无逻辑的、非理性的无意识。

  李培根院士表示,正是意识流使人类不至于被AI所役使,反而能够利用AI增强自己的创造能力。

  欧阳万里:AI For Science能让科学家“多快好省”地端出“美味佳肴”

  上海人工智能实验室领军科学家欧阳万里分享了他们实验室在AI For Science的科研探索。

  他将AI For Science形容为美食烹饪,需要AI学者同自然科学家一起合作。

  如果把科学研究比作美食烹饪,实验数据相当于优质食材,而AI for Science则让科学家们能够“多、快、好、省”地端出美味佳肴。

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