في 5 سبتمبر، شارك شون شيانغيانغ، رئيس مجلس أمناء جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا والأكاديمي الأجنبي في الأكاديمية الوطنية للهندسة، أفكاره الثمانية حول تنفيذ صناعة النماذج واسعة النطاق في مؤتمر الشمول لعام 2024. · مؤتمر بوند. وهو يعتقد أن وصول عصر الذكاء الاصطناعي لن يكون نموذجًا سحريًا وقويًا يحل فجأة محل جميع مسارات العمل، فهو ينطوي على التكامل المستمر بين التكنولوجيا والهندسة والسوق، ويقدم أخيرًا خدمات للبشر تتجاوز التوقعات.
الفكرة الأولى: قوة الحوسبة هي العتبة وقال شين شيانغيانغ: "اليوم، عند تنفيذ نماذج كبيرة والتعلم العميق، فإن أول وأهم شيء هو الحصول على قوة حاسوبية". وأشار إلى أنه منذ عام 2010، زادت القوة الحاسوبية المطلوبة للنماذج الكبيرة بمقدار 6 أو 7 مرات. لقد استقرت في السنوات القليلة الماضية ونمت حوالي 4 مرات كل عام. أصبح النموذج أكبر فأكبر، وعدد المعلمات أكبر فأكبر، كما أن الطلب على الطاقة الحاسوبية ينمو أيضًا في اتجاه مسطح مع زيادة المعلمات. ومن وجهة نظره، تغير تطور صناعة رقائق الكمبيوتر بأكملها من "قانون مور" الأصلي إلى "قانون هوانغ". اعتاد قانون مور على أن قوة الحوسبة تتضاعف كل 18 شهرًا. من المتوقع الآن أن تعمل وحدة معالجة الرسومات على مضاعفة قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي عامًا بعد عام. "الحديث عن البطاقات يؤلم المشاعر، ولكن لن يكون هناك أي عاطفة إذا لم يكن لديك بطاقات. كان هناك مقولة تقول إن الفقر يحد من الخيال، ولكن الفقر الآن قد يشوه الخيال، لأنه إذا لم يكن هناك بطاقات، فإن المشاريع التي يمكن تخيله قد يكون مختلفًا." تنهد شين شيانغيانغ بعاطفة. الطريق. الفكرة الثانية: بيانات حول البيانات تظهر المعلومات العامة أن بيانات التدريب الخاصة بـ GPT3 قد وصلت إلى رمز مميز (إنتاجية) قدره 2 T، بينما وصلت بيانات GPT4 إلى حوالي 12 T. وفقًا لتوقعات Shun Xiangyang، قد تصل بيانات تدريب GPT5 إلى 200 T. البيانات الحالية على الإنترنت بعيدة كل البعد عن تلبية احتياجات التدريب على النماذج المستقبلية، ونحن بحاجة إلى التفكير في طرق لاستخراج المزيد من البيانات. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة "وقود" النموذج، ويحتاج النموذج إلى التعلم واستخراج المعلومات المفيدة من هذه البيانات. ولذلك، فإن كمية ونوعية وتنوع البيانات سوف تؤثر بشكل مباشر على دقة وأداء النموذج. قال شين شيانغيانغ إنه في الماضي، كتراكم أساسي للإنترنت، استخدمت Google معظم البيانات لإنشاء محركات البحث. في المستقبل، سيتم استخدام هذه البيانات لتدريب النماذج الكبيرة. "يبدو أن البيانات التي جمعتها الإنترنت على مدار الأربعين عامًا الماضية مخصصة فقط لمثل هذه اللحظة من الذكاء الاصطناعي." الفكرة الثالثة: الفصل التالي من النموذج الكبير ما هي الخطوة التالية؟ يعتقد Shen Xiangyang أن مسار التطوير المستقبلي لصناعة النماذج الكبيرة واضح جدًا، وسوف ينتقل من نموذج اللغة الكبير السابق إلى النموذج متعدد الوسائط ونحو النموذج العالمي في المستقبل. ومن الناحية الفنية، يجب علينا أن نسير على طريق توحيد الفهم والأجيال. وقال شين شيانغيانغ: "المستقبل سوف يتحرك بالتأكيد في اتجاه الذكاء المتجسد والروبوتات. وأحد الأشكال الخاصة هو القيادة الذاتية". في الواقع، لا يوجد تعريف موحد للنموذج العالمي في الصناعة. أثار نموذج Sora الذي أطلقته OpenAI مناقشات حول "النموذج العالمي" في الصناعة. تعتبره OpenAI أساسًا للنماذج التي يمكنها فهم ومحاكاة العالم الحقيقي، وتعتقد أن قدراتها تمثل علامة فارقة مهمة في تحقيق AGI (الذكاء العام الاصطناعي). ومع ذلك، يعتقد Shun Xiangyang أنه "على الرغم من أن نموذج Sora جيد جدًا، إلا أنه ليس بهذه القوة. لا يمكن ضمان الخصائص الفيزيائية فيه، ولا يمكن أن يكون نموذجًا عالميًا." الفكرة الرابعة: النماذج الكبيرة تكتسح آلاف الصناعات يمكن تقسيم النماذج الكبيرة إلى نماذج كبيرة عامة ونماذج كبيرة للصناعة ونماذج كبيرة للمؤسسات ونماذج كبيرة شخصية. وأشار شين شيانغيانغ إلى أن النماذج الكبيرة للأغراض العامة هي أساس الذكاء الاصطناعي، وأن تدريب النماذج الكبيرة للأغراض العامة يتطلب ما لا يقل عن 10000 سعرة حرارية؛ إن إعادة اكتشاف قيمة بيانات المؤسسة تتطلب مئات السعرات الحرارية من التدريب. تتمتع هذه النماذج الكبيرة بمتطلبات عالية للغاية فيما يتعلق بقدرة الحوسبة. "الشيء الأكثر إثارة هو النموذج الشخصي واسع النطاق. على سبيل المثال، تعمل لينوفو ومايكروسوفت على الترويج لـ AIPC، كما أن شركة Apple Intelligence كلها تتطور في اتجاه الذكاء الشخصي." وحتى نهاية يوليو من هذا العام، سجلت الصين 197 نموذجًا كبيرًا، منها 30% نماذج كبيرة عامة و70% نماذج صناعية كبيرة. وقال شن شيانغيانغ: "يمكن ملاحظة أن النماذج الكبيرة في الصناعة تمثل الغالبية العظمى، وسيكون هناك بالتأكيد المزيد والمزيد في المستقبل". الفكرة الخامسة: وكيل الذكاء الاصطناعي - من الرؤية إلى التنفيذ في مايو 2024، صرح مؤسس مايكروسوفت بيل جيتس علنًا أن AI Agent لن يغير الطريقة التي يتفاعل بها الجميع مع أجهزة الكمبيوتر فحسب، بل سيعمل أيضًا على تخريب صناعة البرمجيات وإحداث أكبر ثورة في الحوسبة منذ كتابة الأوامر إلى النقر على الرموز. وافق Shun Xiangyang على هذا الرأي. إنه يعتقد أنه في عصر الذكاء الاصطناعي، فإن التطبيق الفائق المذهل حقًا هو AI Agent. في عملية وكيل الذكاء الاصطناعي من الرؤية إلى التنفيذ، من الضروري التركيز دائمًا على الاحتياجات، وفهم قدرات النموذج بعمق، وبناء سير عمل بمشاركة عميقة للذكاء الاصطناعي. "إذا كنت تعمل في شركة اليوم، فإن سير العمل بأكمله معقد للغاية. على الرغم من أن ChatGPT قوي جدًا، إلا أنه بعيد عن الوصول إلى مستوى الوكيل. إنه يحقق اختراقًا واحدًا فقط. للمضي قدمًا حقًا، يجب دمجه في سير العمل بأكمله." قال. الفكرة السادسة: انتبه إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي إن حوكمة الذكاء الاصطناعي مهمة جدًا. يدور موضوع المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي (WAIC) لهذا العام حول حوكمة الذكاء الاصطناعي. لدى العديد من البلدان وجهات نظر مختلفة حول هذه المسألة. كان لتطور الذكاء الاصطناعي تأثير قوي على الأشخاص والشركات والإشراف الحكومي والتنمية الاجتماعية وجوانب أخرى، وأثار مخاوف عامة بشأن إدارته الأمنية. "أعتقد أن النقطة المهمة التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر مختلف البلدان حول العالم، من الضروري بناء ذكاء اصطناعي سيادي، وخلف الذكاء الاصطناعي السيادي يجب أن تكون هناك سحابة سيادية لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي السيادي. الذكاء الاصطناعي." وأعرب شين شيانغيانغ. الفكرة السابعة: إعادة التفكير في العلاقة بين الإنسان والآلة "ما هو حجم التأثير الذي أحدثته GPT في صدمة التفاعل بين الإنسان والحاسوب، وما هو حجم تطور الذكاء الآلي؟" يعتقد شين شيانغيانغ أنه ينبغي إعادة النظر في العلاقة بين البشر والآلات. وأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي يوفر للبشر سياقا جديدا للتعايش مع التكنولوجيا، وتشير الطريقة الجديدة للتفاعل بين الإنسان والحاسوب إلى التكامل والتقدم بين "الذكاء الاصطناعي وذكاء الاصطناعي". يمثل IA (التعزيز الذكي) مسارًا لتطوير الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الإنسان. ويركز على استخدام التكنولوجيا لتعزيز القدرات البشرية بدلاً من استبدال البشر، مع التركيز على العلاقة التعاونية بين البشر والذكاء الاصطناعي. "ذكر كاتب العمود في صحيفة نيويورك تايمز جون ماركوف أنه في تطوير أجهزة الكمبيوتر على مدى العقود القليلة الماضية، كان الفائز الحقيقي هو التفاعل بين الإنسان والحاسوب. وبغض النظر عن ماهية التكنولوجيا، فإن الهدف النهائي يجب أن يكون مساعدة البشر على استخدام الآلات بشكل أفضل. " قال شين شيانغ يانغ: "في عصر الذكاء الاصطناعي، الجانب الأكثر أهمية للتفاعل بين الإنسان والحاسوب هو الحوار، تمامًا مثل ChatGPT، هل ستصبح ChatGPT بالإضافة إلى Microsoft أعظم شركة في عصر الذكاء الاصطناعي، وأعتقد أن الوقت وحده هو الذي سيفعل ذلك يخبر." الفكرة الثامنة: طبيعة الذكاء اليوم، يجري تطوير GPT على قدم وساق، ولكن في الواقع، لا يزال فهم الناس للذكاء محدودًا للغاية. على عكس الفيزياء، يمكن تفسير كل شيء بدءًا من السماء المرصعة بالنجوم الشاسعة وحتى الكوانتا الصغيرة من خلال نظرية موحدة؛ والعديد من الأشياء في التعلم العميق اليوم غير قابلة للتفسير وليس لها أي قوة. "إن جوهر الذكاء هو المعركة المستمرة منذ قرن من الزمان بين الشبكات العصبية وأنظمة الرموز." وقال شين شيانغيانغ: "اليوم، على الرغم من أن تطوير الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة مبكرة نسبيًا، إلا أن هناك بالفعل العديد من التطبيقات في الصناعة، والتي يستحقون ذلك وأنا مصمم على القيام بذلك وأنا واثق من المستقبل».
