CHEATC2023|Chen Xiaoping, Universität für Wissenschaft und Technologie China: Von großen Modellen zu Softrobotern

Seit diesem Jahr sind mit der anhaltenden Beliebtheit von ChatGPT auch große Modelle in eine Phase rasanter Entwicklung eingetreten. Viele namhafte in- und ausländische Technologieunternehmen haben nacheinander unabhängig entwickelte große Modellprodukte auf den Markt gebracht. Was ist also das technische Prinzip großer Modelle?

Am 18. Mai teilte Professor Chen Xiaoping, Direktor des Robotiklabors der Universität für Wissenschaft und Technologie von China, der zur Teilnahme an der China Home Appliances Technology Conference 2023 (CHEATC2023) eingeladen wurde, seine Forschungen und Ansichten mit Der Direktor für Ethik und Governance für künstliche Intelligenz der China Artificial Intelligence Society, Professor Chen Xiaoping, hielt auf dieser Konferenz eine Grundsatzrede zum Thema „Neue Entwicklung der künstlichen Intelligenz: Von großen Modellen zu weichen Robotern“, in der er die technischen Prinzipien von vorstellte große Modelle der künstlichen Intelligenz und die neuen technologischen Trends der künstlichen Intelligenz auf Anwendungsebene.

Professor Chen Xiaoping von der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas

„Das Grundprinzip großer Modelle besteht darin, Vorhersagen zu treffen“, sagte Chen Xiaoping. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat nun den Prozess der vierten Welle begonnen, und auch die Datenmodelle haben sich von Big-Data-gesteuert zu Big-Training-gesteuerten Modellen gewandelt. Anders als in den vorherigen drei Wellen stellt die neue Stufe der künstlichen Intelligenz neue Anforderungen an die Qualität, Quantität und Erfassungsmethode von Trainingsdaten und bildet schließlich ein Beispielmodell, das auf groß angelegte reale Szenen angewendet werden kann. Er betonte, dass ein großes Modell ein intelligentes System sei, das durch mehrere Technologien integriert sei, und nicht eine einfache Kombination einer einzelnen oder einiger weniger Technologien.

Der Aufstieg großer Modelle geht auf die generative künstliche Intelligenz zurück. Derzeit ist generative künstliche Intelligenz nicht mehr nur die Generierung von Inhalten wie Sprache und Bildern, sondern basiert auf der präzisen Verarbeitung menschlicher natürlicher Sprache, um eine intelligente Mensch-Maschine-Interaktion zu erreichen. Chen Xiaoping sagte: „Zu diesem Zeitpunkt erwarten wir von der maschinellen Sprachverarbeitung, dass sie menschliche Sprache sprechen, menschliche Sprache verstehen und Fragen beantworten kann, auch wenn die Antwort möglicherweise nicht korrekt ist. Unter ihnen ist die Grundvoraussetzung, dass die Sprache.“ „Da es keine wissenschaftlichen Standards für menschliche Sprachgewohnheiten, sondern empirische Standards gibt, wie können Maschinen menschliche Sprachgewohnheiten beherrschen und nutzen?“ Chen Xiaoping sagte: „Die grundlegende Forschungsidee und das Erfolgsgeheimnis großer Modelle.“ ist: Sprache aus großen menschlichen Korpora extrahieren und in der Interaktion zwischen Mensch und Computer natürlicher Sprache verwenden.“

Das große Modell extrahiert semantische Elemente, einschließlich Zeichen, Wörter, Satzzeichen usw., aus dem ursprünglichen menschlichen Korpus, überprüft dann die semantischen Elemente basierend auf der Korrelation zwischen den vorhergehenden und folgenden semantischen Elementen und erzielt schließlich eine Verhaltensvorhersage. Grundsätzlich gilt: Je mehr semantische Elemente zurückgeschaut werden, desto höher ist die Genauigkeit der Vorhersage. Mindestens 4.000 Token können von großen Modellen überprüft werden, und einige Modelle können bis zu 100.000 Token überprüfen. „Sagte Chen Xiaoping. Das große Modelltechnologiesystem verwendet das vorab trainierte Modell als Grundlage für das große Modell und verwendet dann ein speziell trainiertes Spezialmodell, um mit dem Benutzerführungsmodell zusammenzuarbeiten, um die Fragen des Benutzers genau zu verstehen und zu beantworten. Die drei Große Modelle kooperieren miteinander und die Qualität der künstlichen Intelligenz kann erhebliche Verbesserungen erzielen

.

Obwohl das Aufkommen groß angelegter Modelle der künstlichen Intelligenz neue innovative Richtungen eröffnet hat, ist sie nicht für alle Aspekte realer Szenarien geeignet. Laut Chen Xiaoping sind die drei Hauptbereiche der künstlichen Intelligenz, die China derzeit erobern muss, intelligente Fertigung, intelligente Landwirtschaft und inklusive Altenpflege. „Die Überwindung dieser drei großen Schlachten wird unsere globale Landschaft völlig verändern.“ Andererseits bringen große Modelle große Veränderungen, aber auch neue Herausforderungen mit sich. Wenn große Modelle auf Nachahmungen menschlicher Funktionen basieren, geht man wahrscheinlich davon aus, dass sie über Emotionen und Bewusstsein verfügen. Dies liegt daran, dass Menschen ihr Verständnis eines Konzepts gewöhnlich auf die Gesamtstruktur dieses Konzepts anwenden und denken, dass die durch die Struktur ausgedrückten Informationen ebenfalls dieselbe Bedeutung haben. Tatsächlich ist dies jedoch nicht der Fall. „Chen Xiaoping sagte, dass die Anwendung großer Modelle auch Auswirkungen auf die öffentliche Sicherheit, die Beschäftigung und langfristige Auswirkungen haben könnte.

Neben Großmodellen erzielte Professor Chen Xiaoping auch neue wissenschaftliche Forschungsergebnisse zum Thema „Künstliche Intelligenz in der physischen Welt“. Derzeit verwenden wir hauptsächlich starre Roboter, die eine hohe Wiederholgenauigkeit, aber eine geringe Geschicklichkeit und Sicherheit aufweisen. Sie sind für strukturierte Umgebungen geeignet, müssen jedoch in unstrukturierten Umgebungen ausgeführt werden Messung, Modellierung und Berechnung erfordern hohe technische Anforderungen und sind derzeit für die meisten Branchen nicht geeignet. Als Reaktion auf diese Mängel starrer Roboter schlug Chen Xiaoping das Prinzip der Fusion vor, basierend auf den drei Grundannahmen, dass eine genaue Messung der Betriebsobjekte intelligenter Roboter nicht möglich ist, eine genaue Modellierung der Arbeitsumgebung und der Betriebsobjekte nicht möglich ist Eine präzise Entscheidungsfindung sei nicht möglich, entwickelte einen pneumatischen Wabennetzwerk-Softwarearm. Diese Art von Arm weist eine gute Leistung in Bezug auf Flexibilität und Tragfähigkeit auf und kann eine präzise Steuerung bei äußeren Störungen und unregelmäßigen Bewegungen von Objekten ermöglichen. Es wird erwartet, dass diese Technologie breite Anwendungsaussichten in Bereichen wie Heimdienstleistungen, emotionale Interaktion und autonomes Fahren haben wird. Andererseits kombinierte das Team von Chen Xiaoping auch einen flexiblen Arm mit einer starren Maschine, was zu den experimentellen Ergebnissen von „harten und weichen Klauen in einem“ führte, mit denen eine Steuerung ohne Änderung der Programm- und Hardwareparameter und ohne Verwendung von Kraftrückkopplungssensoren realisiert werden kann . Präzises Greifen mehrfach geformter Objekte.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCHEATC2023|Chen Xiaoping, Universität für Wissenschaft und Technologie China: Von großen Modellen zu Softrobotern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!