きれい好き、仕事熱心、家事も率先してやる、リンゴを盗んだ人を覚えている、短気、飽きっぽい、退屈なときは一人でテレビを見る……。
2024年中関村フォーラム年次総会の開会式では、世界初の汎用知的人類「通通」が公開され、十大科学技術成果の一つに選ばれた。
「Tongtong」の出現は、テクノロジーの重要な飛躍であるだけでなく、一般人工知能の将来の開発経路の前向きな探求でもあり、科学のパラダイムがデータ駆動型から価値駆動型にシフトするのを見ることができます。
一部のネチズンは「汎用人工知能とはどのような知能ですか？ 」と尋ね、記者は汎用人工知能フォーラムで北京汎用人工知能研究所国際交流部長の張楊氏にインタビューし、関連する質問に答えた。
Q:汎用人工知能とは何ですか?
回答:一般的な人工知能は、人間のような知的エージェントを作成し、独立して環境を認識し、考え、決定し、新しいスキルを学習し、タスクを実行できるだけでなく、人間または他の知的エージェントと効果的に協力できるようにすることです。同時に、知的エージェントは人間の感情を理解し、社会倫理と道徳規範に従うことができます。
一般的な人工知能には 3 つの基本的な特性が必要です。 まず、人間が定義した限られた数のタスクのみを完了するのではなく、無制限のタスクを完了できなければなりません。 2 番目に、現場で独自にタスクを発見する必要があります。これは通常「明確な目を持つ」と呼ばれるものです。第三に、データによって受動的に駆動されるのではなく、独立した値によって駆動される必要があります。
同時に、一般的な人工知能は、エージェントが価値主導型となり、現実世界で効果的な行動をとり、社会環境と対話し、エージェントが意思決定を行うプロセスは透明性があり説明可能であり、人間との信頼関係が確立されます。
Q: 一般的な人工知能と大型モデルの違いは何ですか?
回答:大規模モデル パラダイムは、「ビッグ データ、小さなタスク」のアーキテクチャに基づいた「オウム パラダイム」と考えることができ、本質的には、トレーニングに大量の繰り返しデータを必要とする複雑なクエリと考えることができます。現在、ビッグデータ、ビッグコンピューティングパワー、ビッグモデルによって駆動される人工知能モデルは、複雑なシナリオでの実装の難しさなど、産業実装において多くの問題に直面しています。
一般的な人工知能の科学研究パラダイムは、「小さなデータ、大きなタスク」に基づく「カラスのパラダイム」です。インテリジェントエージェントは、自律的な知覚、認識、推論、学習、実行が可能な自律的な知能として動作し、依存しません。ビッグデータ、ラベルなしデータに基づく教師なし学習、低消費電力のインテリジェントシステム。水を飲むカラスの行動と同じように、単純そうに見えますが、それは価値と因果関係によって動かされる高度な知能であり、今後の人工知能の発展トレンドでもあります。
Q: 一般的な人工知能は人々の生活に何をもたらしますか?
回答:一般人工知能は、新しい生産性の典型的な代表です。「トントン」は、3 歳か 4 歳児の完全な精神と価値観を備えており、現在も急速に反復されています。 。 「Tongtong」は、さまざまな垂直アプリケーションシナリオをサポートするユニバーサルベースとして使用でき、緊急対応、輸送、エネルギー、ヘルスケア、教育、政府事務、製造業、何千もの産業に力を与えています。
将来的には、科学研究機関は生態系企業と協力して垂直フィールドインテリジェンスを構築し、一般的な人工知能技術革新の産業変革を加速し、デジタル経済の構築を支援します。