5g给人工智能的影响(人工智能在5g网络中的应用)

mandy 0 2023-10-18

2022年末,ChatGPT诞生(背后公司是OpenAI,2023年3月份推出新一代GPT.4),开启了新的时代,它是人类历史上增长最快的应用,在GRE、律师考试都取得高分,很多测试中达到人类的领先水平,社会、经济和人类将受到重大影响。

这时候,静静聆听国内外顶级高手们(不同领域)的各种角度,有助于更前沿、更深刻地理解。以下内容,基本摘自访谈原文或核心主旨。

1、斯皮尔伯格,2001年导演《人工智能》而获得奥斯卡金像奖

人们认为人工智能将为人类服务,这怎么可能,人类会被它们取代的,我们就是被鱼肉的。

不能认为那些开发人工智能的程序员不道德,他们只是在竞赛的氛围下推进。只有等到以后回头看,他们才能明白自己在做什么(注:斯皮尔伯格认为他们在做愚蠢的事)。

在很多事情上,人工智能已经可以取代人类,人类只是一些某些神秘感觉上还有一些特殊能力(斯皮尔伯格知道人工智能已经能够创作一些艺术品,或者极大提高拍摄电影的效果)。

5G是小儿科,真正的大产业是人工智能.巴菲特“AI堪比原子弹”


2、ChatGPT和创始人SAM

AI是人类期待已久的平台,就如范式改变,类似于寒武纪大爆发,将带来很多新的事物。它受益于人类如何学习的模式,但又很不一样,并可能相比人类学习方式有着巨大的优势。当它相比人类的智慧逐步呈现重大数量优势时,就形成质变(注:也许就是碾压人类)。

站在现在这个技术重大突破的时间点,很难预测未来人类的工作是什么。未来五年,对于人工智能是很长的时间(注:即可以取得很多重大进展的充足时间),到时会出现什么具体先进功能不好判断,但它会做越来越出色的工作。人类越来越知道人工智能的强大(他说也许科学进步会因此加速一千倍,并对社会产生惊人的影响),但实际上人们不会在具体行动上适应它(他说整个社会估计很难适应这种超速变化)。

一年之内,应用图像生成的工作者发现人工智能的使用价值提升了很多,而且人们都几乎不相信人工智能写出这么好的自动驾驶代码(在特斯拉软件工程师使用GPT推出这些代码之前)。

未来,智力的成本将变得很便宜且接近零,这取决于运转GPU的能源费用(注:如果是太阳能,那成本就可能很低)。

未来的世界,会有一个基础的人工智能(超级强大,几乎无所不知,能够理解逻辑、文本和知识),同时根基于这个基础智能之上会有若干垂直领域的专业智能(比如擅长法律事务的智能,成为法律助理;这些专业智能由各类专业公司来训练,以提供知识素材,但它们离不开底层那个基础智能)。

人工智能,好或者不好,要看它推到社会以后,是否对大多数人有利。ChatGPT不会教人类如何制作炸弹(设定限制条件),但别的人工智能可能会。我们的社会,只有很短的时间窗口,来应对并形成监管。我担心人工智能可以用来散播虚假信息,用来编写程序进攻现有网络等。

人类对人工智能的讨论很多,一些内容很重要而我不再赘述,但有三点值得关注。

1)重新建立一种财富的再分配(即人工智能下,很多人变得没有价值、没有收入。很多人认为调整一下就可以适应人工智能时代的挑战,他认为这不太可能。)

2)如何控制人工智能系统的入口;

3)使用系统的规则是什么,并达成全球协议;

另外,人工智能获得的价值,谁得到它呢?

未来的职业,应该寻找你擅长的、你喜欢的,而且能为世界创造价值的交集。否则,你就没有什么影响价值。世界上,大多数人只专注于手头在做的事情,并没有想太多。

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3、llya,ChatGPT的首席科学家

2002年左右,计算机几乎没有学习能力,llya当时对于人类的学习能力和意识很感兴趣,也直觉知道计算机学习能力对世界有重大影响。这时,刚好找到了从事神经网络的教授,他用并行计算机以实现自动编程(类似人类的学习能力)。我们一开始都不知道规模的重要性,只是训练50-100个神经元(现在是当时的100万倍),也没有用GPU加速(只是用MATLAB),做小小尝试就感到很兴奋。

多年后我们发现,如果卷积神经网络(强调,贝叶斯算法是另一个路径,根本没法达到神经网络算法的结果)足够深入和大规模,就可以解决有难度的任务(需要大数据集和大的计算)。大约2012年,开始跟英伟达合作应用GPU,这时候偶然发现可作出远超以前规模的训练,竞赛结果震惊了世界,突破了计算机视觉的边界(此前认为是遥不可及的)。

2015年-2016年llya联手创业OpenAI做GPT(起初并非ChatGPT,而是GPT.1,GPT.2,GPT.3),一开始也不知道怎么做,员工只有100人(大多人以前在谷歌、IBM的DEEPMIND工作),现在当然知道这些惊人的机器、惊人的网络。

起初有个关键想法就是实现无监督学习(没有人知道怎么做;本质上是压缩数据,提取里面的隐藏信息),以按照人类的预期进行。这个想法关注的人不多,但非常重要。它可以用来预测亚马逊网络评论中的下一个字符、下一个词、下一个想法(文本统计的相关性)。最大困难不在于获取数据(虽然一直有难度),而在于意识到压缩数据后提取隐藏信息并预测的重大价值(注:就如本人突然意识到大量阅读年报及报表、从中提取信息的重要性。这句话是本文唯一一句题外话),即认知到新方向是最难。

llya有个直觉,更大的神经网络效果会更好,因此GPT朝向扩大规模的方向,关键是如何准确地使用它。GPT的第一个大型项目是在DOTA 2中训练一个游戏策略模型(复杂环境、团队协作),来对抗自己,进而可以跟世界最强玩家比赛。

一开始走了一些弯路,回头来看,GPT初始版本提供技术底座,DOTA 2项目获得人类反馈的强化学习能力,两者结合形成目前的ChatGPT,这是一个围绕人类的复杂系统。它正在通过文本和图像等学习整个世界,从各个角度(人类的认识、动机、意愿等)。最新推出的GPT.4,比ChatGPT可靠得多(即几乎不会犯傻,而且能够解决复杂题目),并能够通过图形学习和输出,非常酷!

我从事人工智能20年,它从最开始的小东西到现在成为重要事物,令人奇怪的是底层的基础算法是不变的。有时只要调整一下参数,就可能得到更令人惊奇的结果。

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4、ChatGPT大股东微软及管理层

微软是ChatGPT的重要股东,并已经将它的功能植入到OFFICE和Bing搜索中。微软投资ChatGPT时,盖茨当时是质疑的。

自2016年以来,盖茨一直在与OpenAI团队会面。去年年中,他向OpenAI团队发起了挑战,让他们训练人工智能以通过大学预修生物学考试,使其能够回答未经专门培训的问题。选择这项考试是因为该测试不仅仅是对科学事实的考核,它要求应试者可以对生物学进行批判性思考。

如果你们能做到,我说,那么你们就取得了真正的突破。我认为挑战会让他们忙上两三年,他们只用了几个月就完成了。”OpenAI的GPT模型答对了60道多项选择题中的59道,并在开放式问题中取得了最高分5分的成绩,即放在大学课堂中,它的成绩可以达到A+。

而对于盖茨提出的“你会对一个孩子生病了的父亲说什么?”这一问题,GPT模型写了一个深思熟虑的答案,盖茨认为其比房间中大多数人给出的都要好,“整个体验令人惊叹”。

我知道我刚刚看到了自图形用户界面以来最重要的技术进步,人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的诞生同样重要。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗保健以及沟通交流的方式。整个行业都将围绕它重新定义,企业也将通过如何使用GPT来进行划分。

在博文中,盖茨再度介绍了他从一名慈善家的视角所看到的人工智能的可能性,帮助人们提高生产力、挽救生命、改善教育不平等。

微软董事会主席兼 CEO Satya Nadella 表示,下一波计算浪潮即将到来,我们看到新一代沉浸式体验与先进的基础 AI 模型之间出现了一个新的计算平台。模型的力量正在指数化增长,一代跟一代产品之间并非线性变化的。无论知识工作者还是一线工作者,都需要使用AI工具提高效率。然而,上一代的人工智能专家最难转到这种新的范式(超大范围知识的机器学习)。微软多年来一直跟OpenAI深入合作,在微软云搭建用于人工智能的基础设施(包括存储、计算和网络,这些大规模同步的分布设施,跟以往模型很不一样),微软在这方面遥遥领先(成为企业部署人工智能的首要考虑合作者),以后GPT也作为API接口提供,而且以后微软的每款产品都有类似的人工智能功能(彻底改变了产品)。

3月初,微软发布了多模态AI大模型Kosmos-1。微软AI技术专家Holger Kenn表示,多模态AI(注:多种模式信息的输入输出,极大提高智能水平)不仅能够将文本转变成图像,还可以转变成音乐和视频,尤其在编程领域,AI模型能够更轻松地生成样板代码。对此,谷歌正在加快推进,全方位进行反击。

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5、ChatGPT核心供应商英伟达及黄仁勋(英伟达的创始人和CEO)

2016年,英伟达提供第一台超级计算机给OpenAI(黄亲手交付赠送),现在提供超级计算机给微软和谷歌等。黄认识OpenAI团队的至今,后者一直都在坚定推进人工智能。

黄认为,如果把加速计算比作曲速引擎,那么 AI 就是动力来源。生成式 AI 的超凡能力,使众公司产生了紧迫感,他们需要重新构思产品和商业模式。

GPT.4加入视觉能力之后,解决图形问题的水平就大幅提高几十倍。一台数据中心价格从前些年的十亿美金下降到当前一亿美金,英伟达也跟其他人工智能创业团队合作,“计算正以光速发展”。

每个人都可以命令计算机按照自己的意愿编程(以前只有程序员才能编程)。各个行业的企业正在竞相进行数字化转型,希望成为软件驱动的技术公司,成为行业颠覆者而不是被颠覆者。各个领域、各个国家都将有自己的智能模型,即使每个花费几千万美元训练,也是很值得的。

我们正处于 AI 的“ iPhone 时刻”。最初作为 AI 研究仪器使用的 NVIDIA(即英伟达) DGX 超级计算机现已在世界各地的企业中全天候运行,用于完善数据和处理 AI 。《财富》 100 强企业中,有一半都安装了 DGX AI 超级计算机。DGX 超级计算机可以说是现代 AI 的工厂。

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6、马斯克,ChatGPT联合创办人

我是非常接近人工智能的前沿。为防止谷歌对人工智能安全的不重视,我最开始联手创立ChatGPT的背后公司OpenAI,原先它是非营利性组织,现在已是闭源的营利性组织,我也退出了股东身份和董事会。

人工智能发展很多年了,只是它缺乏大多数人使用的用户界面。ChatGPT为人工智能添加了用户界面,以后还会有更先进的版本。

事实上,人类智能只是整个智能很小的一部分。未来十年的技术不好预测,但太阳能和电动是大方向,短期的风险是人工智能。它正在快速发展,能够胜任很多人类的工作,它的危险性超过核武器(类似的,马云提到,“我自己看到大数据和人工智能,都有后怕之嫌疑”)。很多年来,我一直在劝阻监管部门放缓人工智能的发展速度,但没有效果。一旦人工智能出现风险,监管可能来不及反应。

人的大脑,记忆能力远不如一台小小手机(注:跟超级计算网络更没法比),所以不得不通过忘记一些东西来保存记忆能力(注:类似于清空内存腾挪空间)。

对于人类而言,未来很多生产是自动化、智能化的,很多商品的价格会变得很便宜。对于很多人来说,社会将不需要你的劳动力,你的社会价值是什么?因此,有必要制定了一个全民基础收入的体系(提供给被人工智能取代的、无所事事的广泛人群)。

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7、任正非

人工智能的本质就是统计学,计算机与统计学就是人工智能。大数据时代,就是为了统计。

人工智能不可能在中国发展很快,因为人工智能需要大量的数学家,需要大量的超级计算机(超级的链接和超级的存储器)。在这些地方,中国只是科技刚开始起步的。我们国家在数学上、统计上重视不够(这个观点跟华人数学家丘成桐一致)。经济学诺贝尔奖,大多数是跟统计相关的。

他认为,5G是小儿科,真正的大产业是人工智能,并希望中国在人工智能上不再遭受“实体清单”(他认为不会)

8、钱颖一,清华大学知名教授

国内人工智能参加了高考数学,150分,分别考了130分和105分(应该是两次考试),而且只用了10分钟和22分钟。大量做题死记硬背是我们学生的长处,这些已经被人工智能取代了。所以,很可能发生的情况是人工智能会取代那些已有知识(注:因循守旧的学习和工作模式),未来社会的发展更依靠创新。

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9、李飞飞,斯坦福终身AI教授、院士

1980年到2000年,AI处于孕育状态(期间几个分支取得长足发展,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人领域),但大家关注的不多。

三亿五千万年前,自然界开始出现视觉的动物三叶虫,因此现在人类的视觉能力是经历了几亿年的培育进化。人类的皮质细胞,50%是在处理视觉功能。

10、周鸿祎

现在很多论文是开放的,模型、算法是开源的,因此中国的人工智能并非从零开始。中国的互联网企业还有工程师红利,争取用两三年的时间迎头赶上ChatGPT这种大模型。

我们不能认为ChatGPT只是一个聊天软件,或者好玩的东西。它的本质是强人工智能,正在把人类古往今来的资料学习下来,并按照自己的逻辑排列,是人工智能发展史的拐点。

我跟ChatGPT聊天下去,隐约感觉继续演进下去,怀疑它会有自主意识的。

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