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2024人工智能十大前沿技術(shù)趨勢(shì)展望發(fā)布
2024年10月28日 13:45:55
來源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：4516
近日，2024年世界科技與發(fā)展論壇主題會(huì)議“人工智能治理創(chuàng)新為培育科技治理生態(tài)構(gòu)建國(guó)際信任基礎(chǔ)”在北京舉辦，會(huì)議上發(fā)布了2024人工智能(AI)十大前沿技術(shù)趨勢(shì)展望。
【化工儀器網(wǎng) 時(shí)事熱點(diǎn)】人工智能(AI)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。如今，其不斷地迅猛發(fā)展，多項(xiàng)人工智能成果累累，為全球工業(yè)制造、能源、醫(yī)療等領(lǐng)域的棘手問題得到有效解決。然而，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及行業(yè)需求的日益多樣化，人工智能未來的發(fā)展值得探索、關(guān)注。
近日，2024年世界科技與發(fā)展論壇主題會(huì)議“人工智能治理創(chuàng)新為培育科技治理生態(tài)構(gòu)建國(guó)際信任基礎(chǔ)”在北京舉辦，世界機(jī)器人合作組織理事長(zhǎng)、中國(guó)科學(xué)院院士喬紅在會(huì)議上發(fā)布了2024人工智能(AI)十大前沿技術(shù)趨勢(shì)展望。
這十大前沿技術(shù)趨勢(shì)分別為：
AI共性技術(shù)
1.小數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)
大量的無效數(shù)據(jù)不僅消耗了計(jì)算資源，也給模型可靠訓(xùn)練帶來挑戰(zhàn)。在此背景下，小數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的價(jià)值越來越重要。小數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的精度和相關(guān)性，從本質(zhì)上減少人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴和不確定性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)可靠性。建設(shè)多樣性的數(shù)據(jù)集不僅能夠從理論基礎(chǔ)上支撐不同技術(shù)路線的AI發(fā)展，還為解決通用人工智能的瓶頸問題提供新的可能。
2.人機(jī)對(duì)齊
只有AI的輸出結(jié)果與人類價(jià)值觀相符，才能確保AI模型的能力和行為與人類意圖保持一致。僅依靠數(shù)據(jù)和算法并不足以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)齊，這意味著在設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制時(shí)，不僅要考慮任務(wù)的效率、效益和效果，還需要考慮行為是否符合人類的倫理標(biāo)準(zhǔn)。
3.AI使用邊界和倫理監(jiān)督模型
當(dāng)前AI系統(tǒng)的合規(guī)性、安全性和倫理問題越發(fā)突出，建立一個(gè)AI監(jiān)督模型框架尤為必要。其主要目的是通過制定明確的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，確保所有AI系統(tǒng)在開發(fā)和使用過程中遵循既定的原則，從而減少AI在制度沒有確定的情況下被過度使用所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。
4.可解釋性模型
在保障有效性的前提下，提高可解釋性，有助于減少對(duì)公共資源的消耗，增強(qiáng)用戶對(duì)AI系統(tǒng)的信任度，并促進(jìn)其在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。例如在醫(yī)療健康領(lǐng)域，一個(gè)具有高可解釋性的AI診斷系統(tǒng)能夠讓醫(yī)生更容易理解其判斷依據(jù)，減少不必要的檢查和治療程序。
大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型
5.規(guī)模定律
基于海量參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型能夠有效提高人機(jī)交互和推理能力，增強(qiáng)可完成任務(wù)的多樣性和豐富性。目前規(guī)模定律依然有效，不僅體現(xiàn)在語言模型上，也在圖像處理、語音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域中得到了驗(yàn)證。
6.全模態(tài)大模型
全模態(tài)大模型可處理和理解文本、圖片、音頻、數(shù)據(jù)表格等多種類型的數(shù)據(jù)輸入，并根據(jù)任務(wù)需求生成多種類型的輸出。例如引入通常用于捕捉三維空間信息的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)模態(tài)，對(duì)于機(jī)器人的導(dǎo)航和避障尤其重要。
7.人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究
使用大模型、生成式技術(shù)等來提高科學(xué)研究中提出假說、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等階段的效率和準(zhǔn)確性。科學(xué)家們可以利用AI技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的試驗(yàn)監(jiān)測(cè)和調(diào)整，快速反饋試驗(yàn)結(jié)果，動(dòng)態(tài)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)和假設(shè)。
具身智能
8.具身小腦模型
傳統(tǒng)大模型可以協(xié)助機(jī)器人處理決策、任務(wù)拆解和常識(shí)理解等慢通道反應(yīng)任務(wù)，但不適合做強(qiáng)實(shí)時(shí)性和高穩(wěn)定性的機(jī)器人規(guī)劃與控制快通道反應(yīng)任務(wù)。具身智能(人工智能在物理世界的進(jìn)一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并與其形成互動(dòng)的智能系統(tǒng))小腦模型可以通過多模型投票等集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)與環(huán)境特性選擇合理的模型控制算法，確保機(jī)器人在理解自身本體約束的前提下，完成高動(dòng)態(tài)、高頻、魯棒的規(guī)劃控制動(dòng)作，使智能機(jī)器人更加滿足現(xiàn)實(shí)世界的精細(xì)操作與實(shí)時(shí)控制需求。
9.實(shí)體人工智能系統(tǒng)
實(shí)體人工智能系統(tǒng)是將具身智能賦能于物理世界中的實(shí)體對(duì)象，使傳統(tǒng)設(shè)備能夠突破其原有的功能限制，實(shí)現(xiàn)更高水平的智能化操作。人形機(jī)器人是實(shí)體人工智能系統(tǒng)的終極表現(xiàn)形態(tài)，它不僅具備多模態(tài)感知和理解能力，能夠與人類自然互動(dòng)，還可以在復(fù)雜環(huán)境中自主決策和行動(dòng)，并有望在未來應(yīng)用到更多復(fù)雜的工作場(chǎng)景中。
生成式人工智能
10.世界模擬器
世界模擬器能提供沉浸式的高仿真體驗(yàn)，為使用者帶來更加豐富和多樣化的游戲世界，可應(yīng)用于教育、娛樂等領(lǐng)域，還可以創(chuàng)造更多超級(jí)數(shù)字場(chǎng)景。在機(jī)器人領(lǐng)域，這種技術(shù)還可用于構(gòu)建大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的多模態(tài)機(jī)器人行為數(shù)據(jù)集，提高機(jī)器人本體設(shè)計(jì)、仿真訓(xùn)練和算法遷移的能力。
素材來源：光明日?qǐng)?bào)
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