« Единственное общее ключевое слово, которое появилось в 7 выступлениях, 3 международных диалогах и 10 докладах на Финансовом саммите Бунда 2024 года 5 сентября, — это искусственный интеллект », — сказал Шао Илей, декан Шанхайского института искусственного интеллекта в финансах Восточно-Китайского педагогического университета. в Шанхае Сказал это, возглавляя круглый стол во время финансового саммита Бунда.
Технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться. Каковы тенденции и направления глобального развития искусственного интеллекта в будущем? По сравнению с основными конкурентами, каковы пробелы в исследованиях и разработках технологий искусственного интеллекта, инновационных приложениях и промышленной планировке Китая? …Эти вопросы оказались в центре внимания гостей финансового саммита Бунда 2024 года.
Искусственный интеллект вызвал бурю негодования и имеет множество применений в нашей жизни, но его далеко не достаточно, особенно сейчас. экономическое воздействие и производство, есть еще большие ожидания, которые еще не сбылись » .
Во время финансового саммита Bund 2024 года Ян Цян, директор по искусственному интеллекту WeBank, заявил в ходе круглого стола, что инфраструктура больших моделей в основном основана на статистических принципах. Статистика как математика, которая стимулирует развитие всего ИИ. Достижение оказало большое влияние, но где его верхний предел и граница? Чем больше данных, тем лучше? До каких пор? Когда закон масштабирования становится неэффективным? В настоящее время отсутствует научная дискуссия.
« Хотя большие модели добились больших успехов в бизнесе и инженерии, мы еще не сформировали группу ученых, которые изучают большие модели с точки зрения понимания самих больших моделей и их принципов. Этот недостаток отстает от разработки больших моделей». Ян Цян , главный специалист по искусственному интеллекту WeBank, считает, что, поскольку он не понимает принципов больших моделей, он не может объяснить результаты больших моделей. Их интерпретируемость и прозрачность очень плохие, поэтому в некоторых случаях с высокой степенью уверенности не осмеливается. используйте его в поле.
«Например, мы не осмеливаемся использовать большие модели для решения многих актуарных задач в сфере финансов; например, в медицинской сфере, где на карту поставлена человеческая жизнь, сегодняшних больших моделей недостаточно, сказал Ян Цян, когда же это будет ». достаточно? С одной стороны, нам необходимо проводить систематические научные исследования больших моделей, а с другой стороны, нам нужно продолжать изучать области, в которых могут быть применены существующие большие модели. Это исследование не является столь прямым и требует от нас, инженеров и ученых, совместной работы над этим исследованием.
Чжан Пэн, генеральный директор Zhipu AI, считает, что феномен и результаты большой модели заключаются в том, что чем больше количество параметров, тем лучше эффект. Мы просто и грубо выражаем это как явление закона масштабирования . «В первые дни это могло быть количество параметров от миллиардов, десятков миллиардов, сотен миллиардов до триллионов. Но позже все обнаружили, что это не просто количество параметров. Это будет число параметров, умноженное на объем данных (объем обучения), и, наконец, приписанное к объему вычислений , поэтому для обобщения этого явления используется термин «закон масштабирования», — сказал Чжан Пэн, генеральный директор компании. Жипу А.И. считает, что масштабирование является ключом ко всему процессу. Коннотация и значение слова «закон» постоянно меняются. На сегодняшний день каждый может думать, что возможности вашей модели определяются тем, какой у вас вычислительной мощностью или объемом вычислений. Таким образом, закон масштабирования находится на этом уровне и действует до сих пор. Мы прогнозируем, что он будет оставаться эффективным еще долгое время.
« Будет ли эта модель в будущем определенно увеличиваться в десять раз или в десять раз без каких-либо ограничений? По моим оценкам, будет небольшое замедление, потому что принимая во внимание реальный мир, такой как ограничения чипов и карт, ограничения энергии, ограничения стоимости и т. д. ., мы не будем вкладывать в это безлимитно, добиваться расширения простых параметров и суммы расчета, следовать технологии С технической точки зрения еще есть много возможностей для изучения ». Чжан Пэн считает, что будущее может быть непрерывным прорывом вверх. Масштабирование все еще движется вперед, но оно будет иметь новые значения и определения, но в процессе. Для поддержания этого масштабирования в совокупности необходимы новые технологические прорывы. закон.
«Сейчас говорят, что следующим шагом для AGI (общего искусственного интеллекта) является ASI (суперискусственный интеллект). Я понимаю, что между ними может возникнуть так называемая «сингулярность» Чжан Пэн, генеральный директор Zhipu AI I ». думаю, что эти два понятия также очень расплывчаты, и то, где проходит граница, может варьироваться от человека к человеку. Но в основном все признают базовое понимание того, что основная эффективность ОИИ заключается в достижении того же уровня интеллекта, что и человек, будь то в цифровом мире или в реальном мире.
« Что касается интеллекта, есть две вещи, которые связаны с нашими нелогичными знаниями. Первая из них нелогична. То, что, как мы думаем, трудно сделать людям, легче сделать машинам; и то, что мы думаем, что это легко. людям это сделать легче, чем машинам. «Это может быть трудно сделать», — сказал Ху Ю , соучредитель iFlytek и бывший сменяющийся президент iFlytek . В 2016 году AlphaGo победила Ли Седоля, и это было самое сложное для него дело. люди, играющие в го, были побеждены. В основном они полагались на вычислительный интеллект, быстрее вычисляли и больше экономили . Что ChatGPT прорывает на этот раз, так это когнитивный интеллект, о котором мы упоминали в 2014 году, включая понимание языка, выражение знаний и логическое рассуждение. Однако те вещи, которыми, очевидно, должны обладать люди, могут не иметь ничего общего с интеллектом, а машинам они могут вообще не понадобиться или вообще не быть пространственными предметами.
«Люди управляют своим телом, воспринимают вещи, мое дыхание, пищеварение и даже движения пальцами. Это не нынешний машинный маршрут, который пересекает вычислительный интеллект или когнитивный интеллект, и это не тот воплощенный интеллект, о котором мы говорим, который может полностью повторить это. «Это набор вещей», — сказал Ху Юй.
Пэн Вэньшэн , главный экономист CICC и президент Исследовательского института CICC, смотрит на ИИ с другой точки зрения. Он сказал, что наиболее важным фактором развития всего человеческого общества и существенного улучшения восстановления жизни является эффект масштаба . В аграрном обществе важным фактором производства является земля, которая дает наименьший эффект масштаба. С помощью одной и той же технологии невозможно увеличить посевные площади, чтобы увеличить урожайность с единицы земли. Этого невозможно добиться. В эпоху индустриальной экономики начала проявляться экономия на масштабе. Себестоимость годового производства 50 000 автомобилей отличалась от стоимости годового производства 100 000 или 1 миллиона автомобилей. В результате была достигнута экономия на масштабе и люди. уровень жизни значительно улучшился.
«Сегодня, когда мы говорим об ИИ, его эффект масштаба более заметен. Поэтому экономия от масштаба является важным аспектом, когда мы думаем о том, как ИИ влияет на мировую экономику», — сказал Пэн Вэньшэн.
Ху Ю , соучредитель iFlytek и бывший президент iFlytek , считает, что с другой точки зрения существует более двух интеллектуальных объектов, а сотрудничество и игры на этой платформе — это транзакции. Прежде чем все изменения в бизнесе, вызванные торговой платформой, необходимо подготовить две вещи , которые должны быть полны прорывов с большим количеством технологических инноваций: одна - это терминальное оборудование для доступа потребителей, а другая - инфраструктура.
«Я думаю, что все, что мы делаем сейчас, будь то инфраструктура или будущие носимые терминалы, роботы и беспилотные автомобили, находится в переходном периоде . Что касается темпов, будет ли платформа разрушена через два или три года ? Или это произойдет? это будет? Через какое-то время? У меня есть точка зрения. Нет единого правильного ответа и нужны разные голоса .
Что касается развития общего искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет, Ян Цян, директор по искусственному интеллекту WeBank , считает , что искусственный интеллект — это не только компьютерная технология, это экономика. Например, он зависит от соотношения ввода-вывода. , вычислительная мощность сейчас очень дорогая. Данные трудно получить, а таланты дороги. Этот факт касается их экономики. Кроме того, эффекты модели не очень правдоподобны, например, иллюзия и точность. GPT необходимо преодолеть эти пороги. Его стоимость достаточно низка, а авторитет достаточно высок. К тому времени мы поймем его научную природу и будем иметь инженерную уверенность, и мы добьемся большего.
Пэн Вэньшэн, главный экономист CICC и президент Исследовательского института CICC , сказал, что технологический прогресс имеет побочные эффекты. Как мы можем извлечь из него максимальную пользу? Один из них — государственные инвестиции, но откуда правительство знает, как внедрять инновации? Таким образом, рынок капитала по-прежнему очень важен. Как финансы способствуют инновациям и применению искусственного интеллекта? Это то, на что нам следует обратить внимание и чего мы с нетерпением ждем в ближайшие несколько лет.
«Глядя на историю человеческого развития, можно сказать, что крупный научно-технический прогресс связан с улучшением системы социального обеспечения. Если есть только одна вещь, которая окажет наибольшее влияние на китайское общество на экономическом уровне в ближайшие 5- Через 10 лет, наряду с искусственным интеллектом, это действительно будет так, как все представляют себе сегодня, если это окажет такое большое влияние на повышение экономической эффективности, это неизбежно будет означать, что система социального обеспечения Китая будет значительно улучшена и улучшена в ближайшие 5- 10 лет, что отразится на пенсионном обеспечении сельских пожилых людей, а также на медицинском обеспечении и других видах социального обеспечения малообеспеченных слоев населения", - сказал Пэн Вэньшэн.
Ху Юзе, соучредитель iFlytek и бывший президент iFlytek, имеет три ожидания. Первое состоит в том, что понимание машин Тьюринга будет переопределено. Сознание и эмоции, похоже, не имеют ничего общего с машинами Тьюринга, а машины Тьюринга не имеют. вообще рассматриваются прямые факторы воплощенного интеллекта... это может стать предметом теоретического обсуждения в будущем. Во-вторых, существует вопрос экономической эффективности, как снизить стоимость крупных моделей, чтобы они соответствовали потребностям отрасли. Третий касается влияния и управления социальной структурой, включая этические проблемы. Мы видели много разумных вещей, которые привели к автономному вождению, которым смогут управлять люди. Я думаю, что через 5 лет это произойдет. много изменений в этом аспекте. Осведомленность (будет возрастать), потому что я никогда раньше этого не испытывала.
Шао Илей, декан Шанхайской школы искусственного интеллекта и финансов Восточно-Китайского педагогического университета в Шанхае , сказал, что в ближайшие пять лет я больше всего хочу, чтобы технологии и интеллект стали еще одним видом крови, притекающей в наше общество. Потому что деньги – это своего рода кровь, они перетекают из экономики в экономику и позволяют всему нашему обществу развиваться. В ближайшие пять лет мы увидим второй тип «крови», приливающий к социальному механизму, который называется «интеллект». И он должен поступать в капилляры, а не только в крупные кровеносные сосуды. В будущем в нашей экономике должно быть два рода крови: один будет называться деньгами, а другой — интеллектом.
«Я очень надеюсь, что в ближайшие пять лет учёные из экономических и финансовых кругов будут изучать, как управлять этим новым типом «крови», называемым интеллектом. и лучше финансировать.» в общество и помочь нам жить лучше», — сказал Шао Илей.