广东
21世纪经济报道记者孔海丽 实习生王甜 北京报道
“人工智能有60多年的历史，大模型有6年的历史，也就占整个人工智能的发展历史的1/10，但这1/10才是真正的革命，AI认知智能、机器智能开始有真正的突破。”7月9日，智源人工智能研究院理事长、北京大学教授黄铁军在2024（第二十三届）中国互联网大会上表示，本轮以ChatGPT大模型为代表的人工智能热潮，真正将“智能”推上了新的高度。
黄铁军认为，大模型开启了一个新的时代：“能够把数据转换成智能，让智力资源像水、电资源一样流通，并且服务于社会的时代。”
“大模型”是人工智能的最新进程
“大模型是一个大型的人工神经网络，人工智能底层逻辑的突破路线，就是化用人类由大量神经元连接在一起的神经网络的概念。”黄铁军详细阐述了大模型实现智能的路径。
“生物的智能，是指我们适应环境的能力，它是对环境的某种表达和凝练，或者是映射，智能都是有具体意义的，就是人在什么环境下，具有什么样的行为，遇到挑战应该怎么去应对。”他以生物智能类比指出，人工智能的本质就是知道下一步应该作出正确的选择，实现高质量的预测。
回顾人工智能技术发展，黄铁军认为，2013年出现的词向量技术为transformer架构打下了基础。他解释说，词向量技术将语言中的每个词、每个概念都用高维向量位置来表示，这个位置决定了每个词跟其他词之间的关系。人工智能的语义是由词向量直接表示出来的。黄铁军以“人的本质是一切社会关系的总和”类比表示，对人工智能来说，理解一个词就是在大量的语料中理解词与词之间的关系。
在黄铁军看来，ChatGPT是大模型中最有代表性的，它不是个单纯的翻译模型，而是一个统计海量语料的语义模型，所以GPT需要巨大的算力维护，这就涉及大模型的三个特征。
一是其规模大，需要海量的数据喂养；二是涌现性，随着模型的规模不断变大，产生出许多预料之外的能力，比如原来只能做一些语言的摘要理解、翻译，而现在可以代替编程，可以做数学题，可以做逻辑推理，可以有人类常识等等；三是通用性，并不限于专门问题或领域。“这是一个大型神经网络经过海量数据训练之后自发产生的能力，这些能力并不是人类设计出来的，是大模型自身从海量的数据中学到并掌握，然后具备的能力。”黄铁军说。
“所以这是一次革命，不是靠人工灌输出来的，而是通过海量数据训练能够掌握的学习能力，并且随着规模的扩大，能力越来越强。”黄铁军表示。
大模型加速“智力时代”来临
“大模型不仅是一个产品，更是意味着一个新的时代，这个时代能够把数据转换成智能，或者是更准确地讲转化成智力，并为全社会服务。”黄铁军表示，“智力资源”的流通，会成为既定的产业趋势，他持有乐观预测，认为“2030年之前每个人都能以较低的成本使用“智力资源”，就像用电、用网一样方便。”
黄铁军分析，界定新时代的到来应该以智力基础设施为标志，而非原先提到的信息化、网络化、数字化这些信息基础设施、网络基础设施、算力基础设施。
对于人工智能大模型的未来发展路线，黄铁军认为，未来3年，大模型将扩展到视觉、听觉、具身、行动等通用智能，规模变大，尺寸变小，成为具身智能的“大脑”，普通语言升级为科学语言，人工智能将解决重大科学问题；未来10年，人类全面进入智力时代，就像工业革命解放体力、电力革命解决能源流通，以智力为核心的科技、经济、社会生态构建完成；未来20年，行为主义（强化学习）和类脑智能（彻底连接主义）发挥更大作用。
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