“在接下来的五年中，会考虑的计算机程序将阅览法令文件并供给医疗主张。在接下来的十年中，它们将从事流水线作业，乃至或许成为伙伴。在此之后的几十年中，它们将做简直悉数作业，包含做出新的科学发现，然后扩展咱们的‘悉数’概念。”
2021年3月16日，OpenAI公司CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altma)在网上宣布了一篇名为《万物摩尔规律》的文章，并在文中以预言式的口吻这样描绘了人类与人工智能同处的未来国际。
在阿尔特曼看来，人工智能革新行将到来，其成果必将深刻影响人类的未来。不到两年之后，有关ChatGPT的评论席卷全球。这好像意味着实际正迫临他所猜测的未来。
那么，人工智能的开展将怎样刻画或影响人类的未来？咱们仍是先从最近备受重视的ChatGPT说起。
ChatGPT是怎样火起来的？
2022年11月30日发布的谈天机器人模型ChatGPT，正显现其巨大的影响。依据Similarweb的数据，本年1月，均匀每天约有1300万独立访客运用 ChatGPT，是上一年12月份的两倍多，累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿运用的纪录。
假如只把它看作是一个“能与人类对话”的机器人，“技能进步”的痕迹并不显着。究竟Siri、小爱、小度……这些人们现在常用的东西，都能够供给“对话”服务；乃至在2020年，小冰公司还推出过“虚拟男友”谈天产品。这些产品背面的人工智能都能够在不同程度上完结与人类的“对话”。
ChatGPT的“魅力”更多还要从技能上看。其间，“大模型”是关键词。
小冰公司CEO李笛将ChatGPT界说为“大模型”的一个产品、一次产品化的测验。
何为“大模型”？智源研讨院原副院长刘江告知记者，以AlphaGo为例，这样的人工智能就归于“小模型”。“它只能用来下围棋，象棋、五子棋都不会下。其间或许有些底层技能相似，但假如要让AlphaGo下象棋或五子棋，还需求技能人员重写代码、从头练习。”
“但大模型不同，它是通用的。”刘江举例，ChatGPT的运用场景很广泛，既能够写邮件、写案牍，还能够写代码、写诗，乃至写论文。
腾讯研讨院发布的《2022十大数字科技前沿运用趋势》中就明确指出，小模型不只需求许多的手艺调参，还需求给机器喂食海量的标示数据，这拉低了人工智能的研制功率，且本钱较高。大模型通常是在无标示的大数据集上，选用自监督学习的办法进行练习。
ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微调后开宣布的对话机器人。报导显现，该模型运用来自互联网的文本数据库进行练习，包含从书本、网络文本、维基百科、文章和互联网其他文本中取得的高达570GB的数据。ChatGPT背面的模型GPT-3.5则更为强壮。
中金公司一份研报以为，此类新技能的运用“带来弱人工智能向通用智能的阶跃”。
而在业内人士看来，技能上从小模型到大模型的改动，无异于人工智能的“进化”。
人工智能的“进化”
1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出了摩尔规律，即当价格不变时，集成电路(IC)上可包容的元器件，每隔18-24个月便增加一倍，功用也提高一倍。既然在相同面积晶圆下出产相同标准的IC，每隔18-24个月可增加一倍，那么出产本钱也能相应下降50%。
阿尔特曼的《万物摩尔规律》将这一规律的适用范围大大扩展。他写到，“摩尔规律适用于悉数”应该是一代人的标语，尽管“这听起来很乌托邦”。
换言之，在阿尔特曼看来，当下这个年代，技能迭代的速度是肉眼可见的。
事实上，在人工智能的加持下，某些范畴的演进速度现已大大加快。有报导称，据OpenAI计算，从2012年到2020年，人工智能模型练习耗费的算力增加了30万倍，均匀每3.4个月翻一番，超过了摩尔规律的每18个月翻番的增速。
回忆OpenAI GPT模型的进化之路，具有非常显着的规划效应。数据显现，2018年头代GPT参数量为1.17亿，2019年二代参数量达15亿，2020年GPT 3.0参数规划直接飞跃至1750亿。
百度CEO李彦宏就曾揭露指出，无论是技能层面仍是商业运用层面，人工智能都有了方向性的改动。
微软CEO纳德拉在承受访谈时也曾表明，GPT的开展不是线性的，而是指数级改动的，所以比较较GPT-3，当时的GPT-3.5现已展现出更强的才能。业界遍及猜测，GPT-4将在本年推出，并具有更强壮的通用才能。
毫无疑问，成指数级的增加让人工智能得以高速“进化”。
刘江告知记者，这样的“进化”并非仅仅质变，也不仅仅每次迭代相加的成果。“有研讨人员总结，比较于小模型，人工智能大模型现已呈现了一百多种‘骤变才能’，即大模型具有、小模型不具有的才能。”
他觉得，这在某种程度上很像生物进化的进程。“就好像大脑在不断质变后来到一个临界点，然后生物就发生了高级智能那样。”
巨大打破的曙光隐现？
1950年，计算机科学家艾伦·图灵提出了一个被称为“仿照游戏”的思想试验。面试官经过打字机与两个目标攀谈，知道一个是人，另一个是机器。图灵主张，假如一台机器能够一直让面试官信任它是人类，咱们就能够说它有才能考虑。这便是闻名的“图灵测验”。
迄今为止，还没有人工智能模型能实在经过图灵测验，包含ChatGPT.乃至，ChatGPT暴露出待处理、待完善的问题还有许多。
李笛就明确指出，ChatGPT至少存在内容精确问题、运转本钱问题、即时性问题。“这些都是本源问题，很难在ChatGPT上得到处理，或许要等新的产品和运用出来。”
以内容精确问题为例，李笛以为，作为常识体系，最基本的要求是精确，但ChatGPT的技能结构决议了它供给的常识很难作到精确。
事实上，该问题现已给人工智能公司形成了真金白银的丢失。
“我能够告知我9岁的孩子关于詹姆斯·韦伯太空望远镜(James Webb Space Telescope，简称JWST)的哪些新发现？” 谷歌推出的类ChatGPT功用Bard答复中包含“JWST拍照到了太阳系外行星的第一张相片”。
但实在的状况是，第一张系外行星相片是由欧洲南边天文台的Very Large Telescope (VLT)在2004年拍照的。当天谷歌股价大跌约9%，市值蒸腾约1000亿美元。
ChatGPT也存在相似的问题。当记者向ChatGPT问询“ChatGPT现在暴露出哪些待处理、待完善的问题”时，它给出的答复与ChatGPT网站上人类列出的其局限性有所收支。
还有本钱问题。据报导，有研讨估测，练习1750亿参数言语大模型GPT-3，需求有上万个CPU/GPU24小时不间输入数据，所需能耗相当于开车往复地球和月球，且一次运算就要花费450万美元。此外，ChatGPT投喂的数据质量、广泛的运用场景、继续的资金投入都缺一不可，更不用说还有开发 AI 产品的边沿本钱以及悬而未决的全栈集成才能。
对此，刘江直言，大模型现在对算力要求很高，门槛也高，必定是技能密布、资金密布、人才密布型的。“人工智能从小模型到大模型，只能说在技能上迈进了一步。但人工智能要打破所谓的‘奇点’，即人工智能开展到比人‘聪明’且能够自我‘进化’，还有一段距离。”
即便如此，他仍旧以为，现在现已能看到人工智能巨大打破的曙光了。“相当于咱们在黑暗中摸索了许多许多年，现在总算看到一点亮光了，要出去了。”
“奇点”何时到来？
信任“奇点”说法的人们以为，技能革新敏捷而深远的开展将对未来人类日子形成不可逆转的改动。而生物思想与技能的交融，将让人类逾越本身的生物局限性。
正如美国未来学家雷·库兹维尔所指出的那样，奇点接近暗含一个重要思想：人类发明技能的节奏正在加快，技能的力气也正以指数级的速度在增加。指数级的增加是具有迷惑性的，它始于极微小的增加，随后又以难以想象的速度爆破式地增加——假如一个人没有细心留心它的开展趋势，这种增加将是彻底出人意料的。
用库兹维尔的话说便是，“咱们的未来不再是阅历进化，而是要阅历爆破。”他曾预言，“奇点”将在大约2045年时到来。
事实上，这种“始于极微小然后爆破式的增加”在近几十年的技能开展史中不断被验证。
网络浏览器诞生于1990年，但直到1994年网景导航者(Netscape Navigator)面世，大多数人才开端探究互联网。2001年iPod诞生之前盛行的MP3播放器，并未掀起数字音乐革新。相同，2007年，苹果(apple)iPhone手机横空出世之前，智能手机现已面世，但却并没有针对智能手机开发的运用。
ChatGPT的呈现，或许会是技能史上一个新的节点。
人们现已开端议论人工智能将会怎样推翻他们的作业和日子。而人类此时与ChatGPT的各种谈天记录，将悉数变成下一代模型的练习数据。
在刘江看来，面临行将到来的革新，人类应该拥抱改动、拥抱未来。“人类是在不断改动的，不能坚守成规。当然咱们也应该积极考虑不允许人工智能打破的底线在哪。”
他不否定人们因而发生对未来作业或许发生变化的忧虑。“或许未来每个人身边都会有机器人，就像老板身边的秘书。”
重要的是，咱们应怎样与人工智能同处。换言之，要处理的问题是，人类的价值是什么？
现在，已有人工智能范畴专家提出，要警觉人工智能弱化人类思想。
李笛以为，人类创造者恰恰应当把人工智能视为解放自己构思的新手法或东西，让自己得以进一步回归内容创造的实质，即“构思”上去。
刘江则给出了别的一种假定：伴随着人工智能技能的开展，当出产力极大打破后，或许人类就不有必要作业了。或许到那天，人类真的能够完成按需劳动了。
（文章来历：我国新闻网）
