硅谷人工智能研究院院长:小模型也能拥有像ChatGPT一样的功能原创
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徐少春
45人赞赏了该文章 5,037次浏览 未经作者许可,禁止转载编辑于2024年06月17日 10:34:29
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近期,由创业黑马主办的“2024福州人工智能+产业发展论坛”在福州圆满举办。硅谷人工智能研究院院长皮埃罗•斯加鲁菲以《技术突破与可落地的人工智能》为主题进行了分享,从人工智能的历史,到生成式AI在教育、医疗、设计、营销等领域的具体应用,还分享了“AI会不会取代工作”以及“会创造哪些新的岗位”。特别与您分享,希望对您有所启发。


01 AI就是从深度学习开始的

人工智能是1955年出现的。1955年,麻省理工学院的科学家提出了人工智能的概念。由于当时的计算机体积非常大,所以最早的人工智能有很多限制。


当时人工智能分为两个流派。一个流派,是以数学为基础的,是由一批数学家将计算机与自己的研究结合起来,从而进入人工智能领域。另外一个流派,则是想用电脑网络去模仿人类大脑的神经元,人类大脑有数万亿的神经元,可以想象一下这能有多少相似的地方。


在当时,第一种以数学为基础的流派是比较流行的。1969年时我还是个学生,有一位非常著名的科学家出版了一本书,证明了神经元网络是不可能的。他说,计算机怎么可能跟人类的神经元网络相比呢?所以在很长一段时间以来,人工智能的发展基本都是很受局限的。


实际上,1994年自动驾驶汽车就已经出现了;1997年,IBM的深蓝(Deep Blue)战胜了世界象棋冠军;2001年,IBM又推出了超级计算机沃森(Watson),可以使用人类自然语言回答问题。


直到2006年和2007年,有两位欧洲科学家推翻了之前科学界认为神经元不可复制的理论,他们认为计算机网络是能够模仿人类神经元的,所以在2006年-2007年推出了关于人工智能的网络,这也是人工智能深度学习的起点,现在的AI实际就是从深度学习开始的。


2012年,又有一位科学家和他的两位学生创建了AlexNet,一个非常著名的计算机视觉神经网络模型。AlexNet能够识别电脑中的任何一张图片,也再一次证明了神经元网络能够在计算机当中应用。


之后人工智能又取得了非常多的进展。比如说,在2016年出现了DeepMind,通过深度学习谷歌推出了AlphaGo。基本在同一时间,还出现了一个生成式对抗网络,生成不同的图片,其实就是生成式AI的雏形。


这些图片刚出来时,人们是非常震惊的,因为这些图片都是电脑生成的,不是真实存在的,现在看起来好像没有什么,但在当时非常轰动。


这个生成式对抗网络还能够把文字转换为图片,也可以把文字转换为视频,不过在当时要花比较长的时间。


02 生成式AI的发展路径

今天我们在应用的就是生成式AI,它的爆发式增长是从2017年开始的。谷歌的科学家们推出了一个Transformer架构,这是应用神经网络的模型。不过在当时,它主要被应用为机器翻译。后来发现,它不仅是两种语言之间的翻译,还可以生成图片、视频,能够应用在不同领域。这就是生成式AI至今的发展进程。


当然生成式AI在未来也有不同的发展路径:


一个是定制化的语言模型。大家对ChatGPT应该非常熟悉,那应该注意到ChatGPT也会犯一些错误。但是,如果把ChatGPT的数据限制在一定范围内,它的结果可能会更精确。在某个具体领域去训练ChatGPT,比如医疗领域、运动领域或者制造业领域,它最后生成的结果会更加精确,用途也会更加广泛。


另一个模型目前还没有官方命名,我叫做Low-Compute AI。我们知道生成式AI要花很多钱,小型机构都没有办法去做,从理想情况来看,我们希望大家能够用自己的手机去做像OpenAI训练ChatGPT这样的事情。因为没有强大的大规模硬件,所以我想把它叫做低算力的AI。


一些结果证明,即便是小模型也能够拥有像ChatGPT一样的功能。ChatGPT也是从一个不可能变成可能的一个过程,它把所有吸纳的书本或者网页数据生成了结果,但是我们真的需要这么大规模的数据去训练并应用吗?比如说斯坦福的模型,当时只花600美元就可以训练。所以我认为,在这种小规模数据的领域也是可以应用AI的。


现在比较流行的还有多模态模型,可以把文本、图片、视频结合在一起,全部放在AI模型的训练当中。


03 生成式AI的应用领域

我先跟大家分享一下AI在教育领域的应用。不少学校老师告诉我,怕学生用ChatGPT去作弊。但是要看到硬币的两面性,我们也可以训练ChatGPT,让AI用那些知名科学家的教学方式去教授学生,或者用AI重现的形式教学生跟已故科学家互动,或者让学生阅读所有关于宋代的书籍。学生和拥有特定技能的聊天机器人对话,会发现这个学习过程非常有趣,这在很大程度上会改变我们的教育模式。


有公司咨询我,AI怎么帮助他们打造出更好的产品,AI在战略营销领域也很有用。我们可以把市场的数据、客户的反馈、竞争者的信息集合在一起,然后让生成式AI去生成对于产品设计的见解,给出相应的建议。生成式AI在设计产品这方面是很有用的,还可以根据不同需求去定价。


AI在设计领域的应用也很广泛,比如用生成式AI设计一辆车,甚至可以设计一座城市。人们总是说,AI可以帮助我们节省时间。实际上,它还可以提高个性化的程度,可以带来更好的决策,能够帮助提高收入。这不仅有利于整个行业,还有利于整个产业的发展。


医疗也是AI非常重要的应用领域。我觉得AI可以帮助全科医生。比如当我们需要家庭医生,就可以24小时随时联系这个AI医生。AI也可以用来做癌症的检测,从小疾病到像癌症这样的重大疾病,AI可能都可以检测到。当然还可以用AI来跟病人进行交流,因为有时候医生给病人开药,但不会告诉病人为什么会得这样的病,这些就可以问AI得到一些解释,让病人更好地理解自己的病情。此外,医疗领域每年都会发表不计其数的论文,医生没办法一次性看完这么多论文,生成式AI就能够帮助医生总结这些论文,提取要点。


所以我把AI在医疗领域的应用叫做全科AI医生,就像全科医生一样具备广泛的功能。多模态AI其实也可以应用在医疗领域,医生可能要根据病人的眼睛、手、脸、X光片来诊断症状,这些也可以用多模态模型 同时生成。关于AI在医疗领域的未来发展,如今我们看到一个借助AI的医生,会认为这个医生一点都不专业。可是5年之后,医院有AI来辅助会变得普遍,10年之后就更加普遍了。


最后是机器人。传统机器人主要是重复做一些简单的事情,比如工厂里的机器人。但是如今的机器人已经能够更加了解这个物理世界,并且适应不同环境的变化。


加州大学伯克利分校的一个项目,机器人跟生成式AI是可以一起应用的;谷歌的PaLM-E机器人是根据多模态语言模型所开发的;英伟达也推出了一个以多模态模型为基础的机器人,能够做出很多不同的动作;斯坦福有个研究项目,通过让机器人观看视频里人类的行为去学习,然后去做跟这个人一样的事情,这其实也是我们人类学习的一种方式。

生成式AI还能够被应用在哪些领域,有待我们去探索。


04 AI带来更多新工作

我经常被问到一个问题,就是AI会不会取代我的工作?我的答案是,可能会。


但是,AI的出现也会带来许多新的工作:


第一是提示词工程师,就是去训练这些AI,怎么让它们做得更好;


第二是数据馆长,需要训练网络去保管数据、给数据分类等等,数据在AI当中是非常重要的;


第三是AI侦探,我们知道ChatGPT有时会犯一些错误,需要人们去检测、识别这些机器生成的信息到底是不是真的,有没有假消息;


第四是模型定制者,因为我们训练需要不同的模型,就是最基础的定制化聊天机器人也需要不同的模型去训练,需要有专门的人去定制这些模型;


第五是教育工程师,未来我们可能需要更多新的教育模式、教育工具;


第六是智慧医生,未来我们可能希望自己的医生跟AI有一些合作,因为AI懂得更多,而且能够获取更快更新的信息。


总的来说,AI可能会取代一部分工作,但同样也会创造一些新的工作。这些新工作可能会给世界带来更好的发展。谢谢大家!


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金蝶国际软件集团有限公司(简称“金蝶国际”或“金蝶”)始创于1993 年,是香港联交所主板上市公司(股票代码:0268.HK),总部位于中国深圳,是全球知名的企业管理云SaaS公司。以“致良知、走正道、行王道”为核心价值观,以“全心全意为企业服务,与天下用户共同成长”为使命,致力成为“最值得托付的企业服务平台”。

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