人工智能要取得成功需要具備三個(gè)條件。
首先,它需要高質(zhì)量、無(wú)偏見(jiàn)的數(shù)據(jù),而且是大量的數(shù)據(jù)。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究人員使用的是隨著社會(huì)數(shù)字化而出現(xiàn)的大型數(shù)據(jù)集。
用于增強(qiáng)人類(lèi)程序員能力的 Co-Pilot 會(huì)從 GitHub 上共享的數(shù)十億行代碼中獲取數(shù)據(jù)。ChatGPT和其他大型語(yǔ)言模型使用了在線(xiàn)存儲(chǔ)的數(shù)十億個(gè)網(wǎng)站和文本文檔。
文本到圖像工具,如Stable Diffusion、dale -2和Midjourney,使用來(lái)自數(shù)據(jù)集(如LAION-5B)的圖像-文本對(duì)。隨著我們將更多的生活數(shù)字化,并為它們提供替代數(shù)據(jù)源,例如模擬數(shù)據(jù)或來(lái)自《我的世界》等游戲設(shè)置的數(shù)據(jù),人工智能模型將繼續(xù)在復(fù)雜性和影響力方面發(fā)展。
人工智能還需要計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)進(jìn)行有效的訓(xùn)練。隨著計(jì)算機(jī)變得越來(lái)越強(qiáng)大,現(xiàn)在需要大量努力和大規(guī)模計(jì)算的模型,可能在不久的將來(lái)可以在本地處理。例如,Stable Diffusion已經(jīng)可以在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,而不是云環(huán)境。
人工智能的第三個(gè)需求是改進(jìn)模型和算法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)在一個(gè)又一個(gè)曾經(jīng)被認(rèn)為是人類(lèi)認(rèn)知領(lǐng)域的領(lǐng)域繼續(xù)快速發(fā)展。
然而,隨著我們周?chē)氖澜绮粩嘧兓?,人工智能系統(tǒng)需要不斷使用新數(shù)據(jù)進(jìn)行重新訓(xùn)練。如果沒(méi)有這一關(guān)鍵步驟,人工智能系統(tǒng)將產(chǎn)生與事實(shí)不正確的答案,或者沒(méi)有考慮到自訓(xùn)練以來(lái)出現(xiàn)的新信息。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是人工智能的唯一途徑。人工智能研究中的另一個(gè)突出陣營(yíng)是“符號(hào)人工智能” —— 它不是消化龐大的數(shù)據(jù)集,而是依賴(lài)于規(guī)則和知識(shí),這些規(guī)則和知識(shí)類(lèi)似于人類(lèi)形成特定現(xiàn)象的內(nèi)部符號(hào)表示的過(guò)程。
但在過(guò)去10年里,力量的天平嚴(yán)重傾向于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的“奠基人”最近被授予了圖靈獎(jiǎng),這相當(dāng)于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的諾貝爾獎(jiǎng)。
數(shù)據(jù)、計(jì)算和算法構(gòu)成了人工智能未來(lái)的基礎(chǔ)。所有指標(biāo)都表明,在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái),這三個(gè)方面都將取得快速進(jìn)展。
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