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杨帆:这几年AI的发展有两个显著趋势,一方面是模型能力持续增强,具备更强的泛化与通用智能,AI在技术上会持续追求规模化,这是一个大趋势。另一方面,AI正加速向细分行业渗透,实现端到端的深度整合与应用落地,包括AI Agent(智能体)也在加快兴起。这背后的逻辑是,AI作为一个通用工具,长期来看用户还是为价值买单的,AI真正要创造价值,就要能跟下游场景形成闭环、形成产品。

杨帆:事实上,国内语言体系和海外略有不同。2022年OpenAI的GPT3.5出来,它本质上是LLM(Large Language Model),即大语言模型。今天我们说的多模态大模型,智能体,或者世界模型,大家都叫大模型的方向,但其实和LLM是不同的体系。都叫大模型也不能说错,因为这是大模型迭代发展的长期趋势。另外,多模态信息感知和处理的能力,是AGI的核心要求,也是从语言模型走向AGI的必由之路。从多模态感知、推理,再到交互,当前多模态智能的演进,正在进一步驱动AI发展。

普通人可能对具身智能还不太了解。举个例子,多年前AlphaGo已经战胜了人类围棋冠军,现在大语言模型也能写出漂亮的文章。但是,洗碗叠被、拿件东西这类对人很简单的事情,机器人却做不好。为什么?因为机器人可以在数字世界做很多事情,但在物理世界它的能力仍然有限。具身智能要让机器人的多模态数据同步,感知、意图和行动一致,让身体和大脑实现闭环。这是很难的,你让机器人回办公室取回遗忘的物品,它不仅要识别、拿取物品,还要应对复杂的外界环境,比如与陌生人交流、防范意外等。

杨帆:人形机器人面临的一个挑战,是很难在真实世界收集数据,而它又需要海量数据反馈和训练。对智能汽车来说,辅助驾驶技术进步很快,因为你可以安排几百辆汽车每天上路测试,通过摄像头、感应器收集真实世界的数据,持续训练和完善它的智能。但你很难安排几百个机器人上街收集数据。即使没有AI,汽车照样在路上跑,但没有AI,人形机器人就不会上街。人形机器人是一个原生的智能设备,目前它还需要更多真实世界的训练和反馈才能持续进步。这也是我们现在非常重视世界模型的原因,对现实世界环境进行仿真训练。

杨帆:不担心。任何技术进步带来的风险都始终存在,与其担心,不如从现实出发,判断我们能做什么有意义的事情。比如在AI安全伦理上我们要做很多事情,要和国际社会、国际组织开展更多合作。随着越来越多的机器人出现,可以想象它们与物理世界、其他机器人和人之间产生交互,在交互过程中也在不断发展自己的智能。我们需要帮助它定义规则,除了物理规则,还有文化、价值观和道德准则等,最终产生人类所需要的智能。


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