人類文明的延續,源自於對新事物的不斷探索,對過去無法觸及的新世界的追求。然而,人類的力量終究有限,許多未知的神秘遠遠超越人類所能及之處
我們感到恐懼和抗拒新技術,是因為我們對未知和失控的恐慌感
在許多好萊塢電影中,超級電腦和機器人總是會「覺醒」並與人類對立,這在科幻界中也一直存在著矽基文明對碳基文明的威脅論
文明的進步始終以知識的累積與應用為基礎。正如華為公司副總裁、資料儲存產品線總裁週躍峰所言:「知識使人類能夠傳承過去的經驗,更重要的是,透過集體學習,人類的智慧和文明得以演進和進步。」
透過延伸相同的邏輯,機器能夠自我學習和自我進化的前提是基於數位化資訊提取出來的知識庫。而大模型則為機器提供了一種學習的方法論,透過進一步學習行業知識庫,使機器能夠進化,成為各行各業的工程師和專家
這就是AI新新人類的意義
週躍峰表示,「過去的機器人是沒有大腦的,只有小腦。因為它只能將所感知的訊息促發演算法做執行,僅僅算是小腦。但加上訓推一體化的超融合,我們賦予了機器人大腦,他才可以算是真正的AI新新人類。」
01
大模型學習與演化的方式是什麼?
2023年,可以看做是中國大模型的元年。 《百模大戰》,讓AI大模型如雨後春筍般層出不窮,彷彿智能化離我們不再遙遠,甚至唾手可得。
但其實,對產業客戶而言,這種「通用大模型」能力如果不能結合企業訓練資料和產業知識庫,形成產業客戶所需要的專有模型,就依舊沒有將大模型的能力從象牙塔里釋放出來。
客戶在業界遇到的問題,如何轉化成AI可以解決的問題,如何將產業知識與AI結合?如何降低AI的演算法、模型開發門檻,讓AI可以普惠?如何將AI順利部署到實際的生產系統中去?
即便是市場中有了無數個可以選擇的大模型,但面對產業智能化的這題,似乎依舊沒有找到答案。
因為通用大模型,就像是個初生的嬰兒,它雖天賦異禀,聰慧超絕,但沒有經過系統的學習和知識的洗禮,自然無法解決在行業場景中發生的問題。
週躍峰說:「如果將L0的大模型比作一個小學生,那麼當他接受了專業知識後,就會形成面向具體行業的L1、L2的行業大模型。因此,有了數據和知識庫,機器就能更好地學習和進化。」
這個邏輯看似簡單,但對許多產業客戶來說,還是存在著許多困難。例如如何在大量分散的資料中建立專業的知識庫,如何有效率地進行模型推理和訓練,乃至如何更容易獲得大模型的能力賦能等等。
正是為了解決這一系列的難題,華為推出了簡單易部署的FusionCube A3000訓/推超融合一體機,並使其與行業知識庫以及夥伴的大模型相結合,培育出一系列可以在實際應用場景中發揮價值的AI新新人類!
02
#AI新新人類,讓大模型「通才」變成「專才」
我們知道,任何技術本身都是不具備行業屬性的,脫離了場景的技術也無法稱之為有用的技術。
當我們把行業的數據、資訊和經驗匯集為知識庫,經過不斷地訓練和學習,在具體的行業應用中,就可以用AI新新人類來輔助傳統人工,提高生產效率。
以智慧客服場景為例,傳統智慧客服限制很大,不僅系統搭建成本高且效率低,而且面對專業知識門檻比較高的問答時往往詞不達意。
在智慧客服、智慧程式、智慧醫療、智慧巡檢等專業領域,已經出現了一些具有實際價值的AI新人類
如紫東太初基於華為FusionCube A3000訓/推超融合一體機、紫東太初大模型和智慧數位人知識庫,推出儲存智慧小海、政務前台、辦稅助理等智慧數位人。
值得一提的是,華為資料儲存產品線的首位數位員工是智慧小海。智慧小海將為華為銷售人員和商業市場夥伴提供售前技術諮詢。它具備智慧問答、意圖查詢、內容生成等多項功能,可以被視為大模型時代的智慧客服2.0
再有智譜AI基於華為FusionCube A3000訓/推超融合一體機、智譜CodeGeeX 程式設計大模型以及企業業務程式碼知識庫,打造智慧程式助理。實現智慧問答、程式碼產生與補全、測試案例產生、程式碼最佳化、自動新增註解、程式碼翻譯等功能,可透過語意分析和查詢技術檢測程式碼中的漏洞和缺陷,解放了程式設計師,讓技術人員可以更專注於創新。
在專業領域,如醫療方面,華為與訊飛醫療共同打造智慧醫療助理。該助理基於華為FusionCube A3000訓/推超融合一體機、訊飛星火大模型和醫療知識庫,實現語音病歷、會診助手、智能查房、智能隨訪等功能,讓每個患者都有一個AI健康助手,每個醫生都有一個AI診療助理;如電力方面,華為聯合宇樹科技,基於華為FusionCube A3000訓/推超融合一體機、宇樹巡檢機器人和智能巡檢知識庫,打造電力場站智慧巡檢員,實現智慧導航、態勢研判、語音辨識、資產盤點、智慧報表等功能,讓巡檢更智慧、更有效率、更安全。
不難發現,AI新新人類源自於大模型,但卻不再是過去的“通才”,而是透過行業知識庫的訓練,成為了專業領域的“專才”。客觀的說,這才是大模型之於數位經濟社會該有的價值。
03
#在大模型時代,人工智慧的普及迎來了一個新的起點
我們了解到,AI大模型的主要作用是能夠使演算法模型進入到大規模可複製的工業應用階段。因此,一方面需要簡化訓練和推理過程,以便產業用戶輕鬆獲得大模型的能力。另一方面,我們也需要根據產業用戶在具體應用情境下的需求,培養出真正具備AI能力的新一代人才
這個前提就是在「根」能力上,要做好通用大模型的沉澱,並且能夠結合行業知識庫,還要降低訓練和推理的門檻,讓方案得以便捷部署,讓更多行業客戶能夠分享大模型時代的成長之樂。
今天我們所見到的AI新新人類只是一個開始,未來華為還將與更多行業夥伴,基於更多行業場景,讓AI新新人類在行業中遍地開花。
如果說今年是大模型時代的元年,那麼作為未來十年的新起點,如何讓千行萬業都能參與其中,不掉隊呢?
從此意義上講,AI新新人類的誕生其實代表了一種大模型時代的AI普惠,它讓更多的行業以更高效的方式,透過更快速的業務創新,融入到行業智能化的大趨勢當中。
以上是AI新新人類,站在產業大模型時代的新起點的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!