周伯文:通专融合,摘下AI皇冠上的明珠

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划重点

01上海人工智能实验室主任周伯文表示,通专融合是通往AGI的战略路径,现阶段的人工智能发展正处于ABI阶段。

02他认为,AGI落地需要一个高价值区域,模型应具备很强的泛化能力和足够的专业性。

03为此,周伯文提出了一个包含基础模型层、融合协同层和自主进化与交互层的三层技术体系。

04在WAIC 2024期间,上海AI实验室发布了一系列最新科研成果,包括书生通用大模型体系升级扩容。

05中国科学技术信息研究所发布的《2023全球人工智能创新指数》显示,中美两国在全球人工智能创新中继续引领,中国在所有一级指标上均排名全球第二。

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IT时报记者 郝俊慧
通用人工智能(AGI)何时到来?GPT是通往AGI的正确路径吗?尺度定律会一直见效吗?当AI飓风席卷2024年烈日之下的世界人工智能大会(WAIC)时,关于AI的未来,乐观or悲观并不重要,提出解决问题的路径更符合科学家们的调性。
“通专融合是通往AGI的战略路径。”7月4日,2024世界人工智能大会上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在WAIC 2024科学前沿主论坛上表示,通向AGI的必经之路是ABI,即广义人工智能,周伯文对此给出严格定义:自监督、端对端、从判别式走向生成式,而人工智能发展的现阶段正是ABI。
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2016年,AlphaGo击败李世石,第三次人工智能浪潮席卷全球,但发展几年后,人们逐渐发现一个巨大挑战,这些模型不具备泛化能力,只能在专有的任务上表现突出。随着Transformer架构逐渐被接受,大模型泛化能力开始“狂飙”,但专业能力进展却极其缓慢。最典型的例子是,各家大模型都参加了今年高考,虽然语文和英语成绩还不错,但数学却集体不及格。
“强泛化之上的专业能力是AI皇冠上的明珠,通专融合的发展新范式。”周伯文认为,人工智能AGI落地会有一个高价值区域,同时要求模型兼备很强的泛化能力和足够的专业性,“这个区域离原点最近的位置,我们把它叫做通专融合的价值引爆点。”
在这个高价值区域的大模型,专业能力上应超过90%的专业人类,同时具备强泛化能力,即ABI的能力。谁先进入高价值区域,即意味着谁的能力更强,拥有更多的场景和数据飞轮,并因此更早拥有自我进化迭代的能力。
周伯文认为,实现这一目标需要一个完整的技术体系,它包含三层重点工作:一是基础模型层,通过高质量数据的清洗和合成,研发高性能训练框架、高效的模型架构;二是融合协同层,采用多路线协同的算法和技术,让AI能够在复杂环境中做出决策,将复杂任务分解为更易管理的子任务,制定行动计划,并有效地协调多个智能体,以实现群体智能的涌现;三是自主进化与交互层,让AI系统在真实或仿真世界中自主地收集数据、学习并适应环境,最终对世界模型有更深刻的理解并与之交互,完成开放世界任务。
WAIC 2024期间,上海AI实验室发布了一系列最新科研成果,书生通用大模型体系迎来全面升级扩容。继2021年10月发布以来,书生(Intern)历经从单一视觉模型到通用大模型体系,再到通专融合大模型体系的成长历程。
基础模型方面,大语言模型“书生·浦语2.5”(InternLM 2.5)具备超长文本窗口和领先推理能力,支持自主规划和在线信息整合,为解决复杂问题提供强大的AI支持;多模态大模型以“书生·万象”(InternVL 2.0)升级亮相,支持图像、视频、文本、语音、三维和医疗等多种模态,为首个实现与大语言模型对齐的视觉基础模型,其关键评测指标表现不逊于国际顶尖商业闭源模型。
专用模型方面,“书生·风乌”从单一的气象预报模型扩展至气象海洋全方位预报体系,覆盖海陆空多种核心要素,可从短、中、长期多尺度进行全方位天气预报;“书生·翼飞”翼型AI生成式系统由上海AI实验室与中国商飞上海飞机设计院(上飞院)联合推出,为全球首个翼型AI生成式系统;“书生·瞳真”裸眼3D光场显示系统创新性地将AI技术与光学系统结合,首次实现了无需穿戴设备的超广角全视差裸眼3D成像;具身自主探索方面,发布了“浦源·桃源”城市级具身智能仿真平台,构建了“软硬虚实”一体的机器人训练场,有望解决领域内数据匮乏、评测困难的问题。
会上,中国科学技术信息研究所党委书记、中国软科学研究会副理事长赵志耘教授发布《2023全球人工智能创新指数》。从基础支撑、资源与环境、国际合作交流等五大维度出发,构建了三级指标体系,对46个国家的人工智能创新发展和治理情况进行了量化评估。
评估结果显示,中国和美国在全球人工智能创新中继续引领,46个国家形成四个梯队。中美两国在第一梯队中的优势进一步扩大。美国在五个一级指标、14个二级指标中的9个和37个三级指标中的17个排名世界第一。中国在所有一级指标上均排名全球第二,聚集了全球人工智能创新资源和成果的绝大多数。