学者の張波氏: 生成型人工知能の長所と短所

Zhipu AI Technology Open Day では、中国科学院院士で清華大学教授の Zhang Bo 氏が「大規模言語モデルから一般人工知能へ」というテーマで講演しました。彼は、生成 AI の現状と将来についての洞察を共有しています。

学者の張波氏は、生成人工知能を作成することによってのみそれを真に理解できると指摘しました。生成人工知能の開発は私たちにとって非常に重要です。

大型モデルが直面する現状と問題点に応えて、学者の Zhang Bo 氏は、AI の 3 つの主要な機能と 1 つの欠点を提案しました。 1 つ目は、強力な生成能力です。これは、大量の高品質のコンテンツを効率的に生成する AI の能力を指します。第二に、AI は強力な移転（昇進）能力を持っています。つまり、AI は、ある分野で学んだ知識やスキルを他の分野に移転し、分野を超えた応用を実現できます。 3 つ目は強力な対話機能です。これは、音声認識や自然言語処理など、人間と自然かつインテリジェントに対話する AI の能力を指します。ただし、AI の欠点の 1 つは錯覚です。つまり、AI は誤った情報や結果を生成することがあります。これは、特定の状況において AI が不正確または信頼性の低い答えを与える可能性があることを意味します。したがって、AI技術の開発過程では、AIの信頼性を確保するために錯覚の問題を解決する必要があるが、学者の張波氏は、生成型人工知能のブレークスルーポイントは、コンテキストと過去に基づいてほぼすべての質問に答える能力であると信じている人間と機械の自然言語対話を実現し、人間レベルのテキストを生成する自然言語の問題。

一般的な人工知能の開発への道について、学者の Zhang Bo 氏は、従来の (第 1 世代および第 2 世代) AI パラダイムは、特定の ## を特定の領域で使用することであると考えています。フィールド #Algorithm

と特定のタスクを完了するためのルールが含まれているのに対し、生成 (第 3 世代) AI パラダイムは、基本モデルと呼ばれる一般的なモデルに基づいています。幅広いテキスト データのトレーニングを通じて、同様のモデルを人間レベルの高品質のテキスト、画像、その他のコンテンツを（微調整して）幅広い下流タスクに適応させることができます。

具体的には、第 3 世代の人工知能を開発するには、第一に、説明可能で堅牢な (ロバストな) AI 理論と手法を構築する必要があり、第二に、安全で制御可能で信頼性が高く信頼性の高い AI 理論と手法を開発する必要があります。スケーラブルな AI テクノロジーは、AI の革新的な応用と産業化を促進します 3 つ目は、知識、データ、アルゴリズム、コンピューティング能力の 4 つの主要な要素を活用する、知識駆動 + データ駆動です。

学者は、第 3 世代の人工知能の開発により、人工知能の行動主義の実現可能性が証明されたと指摘しました。強化学習の研究は、将来の人工知能開発の方向性です。

学者の張波氏は最後に、どの国も経済を発展させるためには人工知能を開発する必要があると率直に述べた。 AI の新たな脅威については、「誰もが緊張する必要はないと考えています。一部の仕事は置き換えられるでしょうが、ほとんどの仕事は置き換えられません。最大 3 分の 1 は、将来 AI がアシスタントとして加わることになるでしょう。」と彼は信じています。

以上が学者の張波氏: 生成型人工知能の長所と短所の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。