" La única palabra clave común que apareció en los 7 discursos, los 3 diálogos internacionales y los 10 informes de la Cumbre Financiera del Bund 2024 el 5 de septiembre fue inteligencia artificial, Shao Yilei, decano del Instituto de Finanzas de Inteligencia Artificial de Shanghai de la Universidad Normal del Este de China ". en Shanghai Dijo esto mientras presidía una mesa redonda durante la Cumbre Financiera del Bund.
La tecnología de IA continúa avanzando. ¿Cuáles son las tendencias y direcciones del desarrollo global de la IA en el futuro? En comparación con sus principales competidores, ¿cuáles son las brechas en la investigación y el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial, la innovación de aplicaciones y el diseño industrial de China? …Estas cuestiones se han convertido en el centro de atención de los invitados a la Cumbre Financiera del Bund de 2024.
" El desarrollo de la inteligencia artificial es muy reciente. Desde la metáfora del crecimiento de una persona, puede que no tenga 1 año . La inteligencia artificial ha causado un gran revuelo y tiene muchas aplicaciones en nuestras vidas, pero está lejos de ser suficiente, especialmente ahora. En términos de impacto económico y de producción, aún hay más expectativas que aún no se han cumplido ” .
Durante la Cumbre Financiera del Bund de 2024 , Yang Qiang, director de inteligencia artificial de WeBank, dijo en una mesa redonda que la infraestructura de los modelos grandes se basa principalmente en principios estadísticos. La estadística, como una matemática que impulsa el desarrollo de toda la IA, tiene. Tuvo un gran impacto, pero ¿dónde está su límite superior? ¿Cuantos más datos, mejor? ¿Hasta cuando? ¿Cuándo deja de ser efectiva la ley de escala ? Actualmente falta debate científico.
" Aunque los modelos grandes han logrado grandes logros en los negocios y la ingeniería, todavía no hemos formado un grupo de científicos que estudien los modelos grandes en términos de comprensión de los modelos grandes en sí y sus principios. Esta carencia va por detrás de la ingeniería de modelos grandes. " Yang Qiang El director de inteligencia artificial de WeBank cree que debido a que no comprende los principios de los modelos grandes, no puede explicar los resultados de los modelos grandes. Su interpretabilidad y transparencia son muy pobres, por lo que en algunos casos no se atreven a hacerlo con alta certeza. usarlo en el campo.
"Por ejemplo, no nos atrevemos a utilizar modelos grandes para realizar muchas tareas actuariales en finanzas; por ejemplo, en el campo de la medicina, donde está en juego la vida humana, los grandes modelos actuales están lejos de ser suficientes", dijo Yang Qiang, ¿cuándo serán ? ¿suficiente? Por un lado, debemos realizar investigaciones científicas sistemáticas sobre modelos grandes y, por otro lado, debemos continuar explorando los campos en los que se pueden aplicar los grandes modelos existentes. Esta exploración no es tan directa y requiere que los ingenieros y científicos trabajemos juntos para realizarla.
Zhang Peng, director ejecutivo de Zhipu AI, cree que el fenómeno y los resultados de un modelo grande son que cuanto mayor sea el número de parámetros, mejor será el efecto. Lo expresamos de manera simple y aproximada como un fenómeno de ley de escala . “En los primeros días, podría haber sido la cantidad de parámetros, desde miles de millones, decenas de miles de millones, cientos de miles de millones hasta billones, pero luego, todos descubrieron que no se trataba simplemente de una simple cantidad de parámetros. Se multiplicaría por la cantidad de datos (la cantidad de entrenamiento) y finalmente se atribuiría a la cantidad de cálculo , por lo que se utiliza el término ley de escala para resumir este fenómeno ", dijo Zhang Peng. Zhipu AI cree que el escalado es la clave de todo el proceso. La connotación y denotación de la palabra ley cambian constantemente. A día de hoy, básicamente todo el mundo puede pensar que la capacidad de su modelo está determinada por la potencia de cálculo o la cantidad de cálculo que tenga. Así que la ley de escala está en este nivel y todavía está vigente hoy. Predecimos que seguirá siendo eficaz durante mucho tiempo.
"¿ Este modelo en el futuro definitivamente se multiplicará por diez o diez veces sin ningún límite? Calculo que habrá una ligera desaceleración, porque teniendo en cuenta el mundo real, como las limitaciones de chips y tarjetas, limitaciones de energía y restricciones de costos, etc. ., no invertiremos en ello sin límite, buscaremos la expansión de parámetros simples y cantidad de cálculo, y seguiremos la tecnología Desde un punto de vista técnico, todavía hay mucho espacio por explorar ". Zhang Peng cree que el futuro puede ser un avance continuo hacia arriba. La escala aún está avanzando, pero tendrá nuevas connotaciones y definiciones, pero en el proceso. Se necesitan más avances en investigación tecnológica para mantener esta escala de forma acumulativa. ley.
"Ahora se dice que el siguiente paso para AGI (inteligencia artificial general) es ASI (súper inteligencia artificial). Entiendo que la llamada 'singularidad' entre los dos puede deberse a Zhang Peng, director ejecutivo de Zhipu AI I ". Creo que estos dos conceptos también son muy vagos, y dónde se encuentra la línea divisoria puede variar de persona a persona. Pero básicamente todos reconocen como un entendimiento básico que el desempeño básico de AGI es alcanzar el mismo nivel de inteligencia que un ser humano, ya sea en el mundo digital o en el mundo real.
" Acerca de la inteligencia, hay dos cosas que están relacionadas con nuestro conocimiento contraintuitivo. La primera es contraintuitiva. Las cosas que creemos que son difíciles de hacer para los humanos son más fáciles de hacer para las máquinas; y las cosas que creemos que son fáciles de hacer. para los humanos es más fácil para las máquinas "Puede ser difícil de hacer", dijo Hu Yu , cofundador de iFlytek y ex presidente rotativo de iFlytek . En 2016, AlphaGo derrotó a Lee Sedol, y lo más difícil para ellos. Los humanos para jugar Go fueron conquistados. Se basó principalmente en la inteligencia computacional, calculó más rápido y ahorró más . Lo que ChatGPT destaca esta vez es la inteligencia cognitiva que mencionamos en 2014, incluida la comprensión del lenguaje, la expresión del conocimiento y el razonamiento lógico. Sin embargo, las cosas que los humanos obviamente deberían poseer pueden no tener nada que ver con la inteligencia, y para las máquinas, pueden no ser necesarias en absoluto o pueden no ser algo dimensional en absoluto.
"Las personas controlan sus cuerpos, experimentan cosas, mi respiración, mi digestión e incluso mueven mis dedos. Esta no es la ruta actual de las máquinas que cruza la inteligencia computacional o la inteligencia cognitiva, ni es la inteligencia encarnada de la que estamos hablando la que puede replicar completamente esto. "Es un conjunto de cosas", dijo Hu Yu.
Peng Wensheng , economista jefe de CICC y presidente del Instituto de Investigación CICC, analiza la IA desde otra perspectiva. Dijo que el vector más crítico para el desarrollo de toda la sociedad humana y la mejora sustancial en la recuperación de la vida es el efecto de economía de escala . En una sociedad agrícola, el factor importante de producción es la tierra, que tiene las menores economías de escala. Con la misma tecnología no se puede aumentar la superficie plantada para aumentar la producción por unidad de tierra. Esto es imposible de lograr. En la era de la economía industrial, comenzaron a surgir economías de escala. El costo unitario de una producción anual de 50.000 vehículos era diferente al de una producción anual de 100.000 o 1 millón de vehículos. Como resultado, se lograron economías de escala y las de las personas. Los niveles de vida mejoraron enormemente.
"Hoy en día, cuando hablamos de IA, su efecto de escala es más prominente. Por lo tanto, las economías de escala son un aspecto importante cuando pensamos en cómo la IA afecta a la economía global", dijo Peng Wensheng.
Hu Yu , cofundador de iFlytek y ex presidente rotativo de iFlytek , cree que desde otra perspectiva, hay más de dos entidades inteligentes, y la colaboración y el juego en esta plataforma son transacciones. Antes de todos los cambios comerciales provocados por la plataforma comercial, se deben preparar dos cosas , que deben estar llenas de avances con una gran cantidad de puntos de innovación tecnológica: una es el equipo terminal para que los consumidores ingresen y la otra es la infraestructura.
"Creo que todo lo que estamos haciendo ahora, ya sea infraestructura o futuras terminales portátiles, robots y vehículos autónomos, se encuentra en un período de transición . En cuanto al ritmo, ¿se subvertirá la plataforma en dos o tres años ? ¿O será así? ¿Será? ¿Después de un tiempo? Tengo un punto de vista. No hay una única respuesta correcta y se necesitan diferentes voces .
Con respecto al desarrollo de la inteligencia artificial general en los próximos años, Yang Qiang, director de inteligencia artificial de WeBank , cree que la inteligencia artificial no es solo una tecnología informática, sino que depende de la relación entrada-salida. , la potencia informática es muy cara ahora, los datos son difíciles de obtener y el talento es caro. Este hecho tiene que ver con su economía. Además, los efectos del modelo, como la ilusión y la precisión, no son muy creíbles. GPT necesita cruzar estos umbrales. Su costo es lo suficientemente bajo y su credibilidad lo suficientemente alta. Para entonces, entendemos su naturaleza científica y tenemos confianza en la ingeniería, y lo haremos mejor.
Peng Wensheng, economista jefe del CICC y presidente del Instituto de Investigación CICC , dijo que el progreso tecnológico tiene efectos colaterales. ¿Cómo podemos aprovecharlo al máximo? Una es la inversión gubernamental, pero ¿cómo sabe el gobierno cómo innovar? Por eso el mercado de capitales sigue siendo muy importante. ¿Cómo promueven las finanzas la innovación y la aplicación de la inteligencia artificial? Esto es algo a lo que deberíamos prestar atención y esperar con ansias en los próximos años.
"Si observamos la historia del desarrollo humano, los principales avances científicos y tecnológicos están relacionados con la mejora del sistema de seguridad social. Si hay sólo una cosa que tendrá el mayor impacto en la sociedad china a nivel económico en los próximos cinco años, 10 años, junto con la inteligencia artificial, será realmente como. Como todos imaginan hoy, si tiene un efecto tan grande en la mejora de la eficiencia económica, inevitablemente significará que el sistema de seguridad social de China mejorará y mejorará significativamente en los próximos 5 años. 10 años, lo que se reflejará en la seguridad de las pensiones de los ancianos rurales y del grupo de bajos ingresos, en la seguridad médica y en otros tipos de seguridad social", dijo Peng Wensheng.
Hu Yuze, cofundador de iFlytek y ex presidente rotativo de iFlytek, tiene tres expectativas. La primera es que la comprensión de las máquinas de Turing se redefinirá. La conciencia y las emociones parecen no tener nada que ver con las máquinas de Turing, y las máquinas de Turing no. considerados en absoluto. Factores directos a la inteligencia encarnada... estos pueden ser un punto de discusión teórica en el futuro. En segundo lugar, está la cuestión de la rentabilidad, es decir, cómo reducir el coste de los modelos grandes para satisfacer las necesidades de la industria. El tercero tiene que ver con el impacto y la gobernanza de la estructura social, incluidas las cuestiones éticas. Hemos visto muchas cosas inteligentes que han llevado a cierta conducción autónoma, que puede ser controlada por humanos. Creo que dentro de cinco años habrá una. Hay muchos cambios en este aspecto. La conciencia (aumentará), porque nunca antes lo había experimentado. Después de más y más experiencias, definitivamente haré algo en esta área.
Shao Yilei, decano de la Escuela de Inteligencia Artificial y Finanzas de la Universidad Normal del Este de China en Shanghai , dijo que en los próximos cinco años, lo que más quiero ver es que la tecnología y la inteligencia se conviertan en otro tipo de sangre que fluya hacia nuestra sociedad. Debido a que el dinero es una especie de sangre, fluye de una economía a otra y permite que toda nuestra sociedad se desarrolle. En los próximos cinco años veremos un segundo tipo de "sangre" fluyendo hacia el mecanismo social, que se llama "inteligencia". Y debe fluir hacia los capilares, no sólo hacia los grandes vasos sanguíneos. En el futuro, debe haber dos tipos de sangre en nuestra economía, una se llama dinero y la otra es inteligencia.
"En los próximos cinco años, tengo muchas esperanzas de que los académicos de los círculos económicos y financieros estudien cómo gestionar este nuevo tipo de 'sangre' llamado inteligencia. Espero que haya mucha producción académica e industrial para hacer tecnología. y financiar mejor." en la sociedad y ayudarnos a vivir una vida mejor", dijo Shao Yilei.