Historie vývoje AI: od symboliky k AI2.0

Autor: Dylan Wang

Nejdůležitější zprávy:

Sledování zpět ke kořenům: Vývoj umělé inteligence postupuje kupředu ve vlnách. Od symboliky a konekcionismu 60. let 20. století přináší technologie umělé inteligence průlomy. Od teoretického výzkumu po praktickou aplikaci, od pokroku v jedné oblasti po komplexní explozi v různých aplikačních směrech a nyní s příchodem éry AI 2.0 je umělá inteligence hluboce integrována do moderního života. Vývoj umělé inteligence je víceúrovňový a vícevlnový V roce 2023 jsme zažili výbuch velkých modelů. V dalším kroku povedou budoucí růst agenti umělé inteligence a ultravelké modely schopné samokontroly.

Jízda na větru a vlnách: AI vkročila do éry 2.0. AI1.0 využívá model CNN (konvoluční neuronová síť) jako jádro a překonává lidi v oblastech, jako je počítačové vidění a technologie porozumění přirozenému jazyku. Omezení AI 1.0 jsou však také velmi zřejmá, jako jsou vysoké náklady na sběr dat a nízká dlouhodobá užitečnost mezi modely. AI 2.0 překonává omezení jedné domény a více modelů AI 1.0 a otevírá novou éru pro vývoj AI. Zároveň je první fenomenální aplikací v éře AI ​​2.0 generativní AI, která dokáže shrnout a shrnout na základě existujících dat a automaticky generovat nový obsah. Očekává se, že jeho rušivý potenciál přispěje do globální ekonomiky v hodnotě přibližně 7 bilionů dolarů.

1. Minulost a současnost AI

AI označuje technologii, která umožňuje strojům mít stejnou úroveň inteligence jako lidé. Disciplína umělé inteligence se objevila již v roce 1950. Avšak teprve vydání Chat GPT 3.5 na konci roku 2022 skutečně vyvolalo šílenství po popularizaci umělé inteligence mezi celou populací. Za pouhé dva měsíce se počet uživatelů zvýšil na více než 100 milionů. Podstatou důvodu, proč AI tentokrát exploduje, je to, že toto kolo AI se již neomezuje na umělou inteligenci v úzkých specializovaných oborech Stroj se konečně stal generalistou a vyvinul se v obecnou umělou inteligenci, to znamená, že může být jako schopné jako lidé v různých oblastech se učit a interagovat s lidmi odlišně. Od té doby začala umělá inteligence plně zasahovat do života a výroby lidí.

V procesu vývoje umělé inteligence mají lidé z různých epoch a oborů různé názory na chápání inteligence a jejích implementačních metod a z toho byly odvozeny různé myšlenkové směry, čím vlivnější školy a jejich reprezentativní metody jsou uvedeny Obrázek 2 Zobrazit:

Umělá inteligence (AI) od svého zrodu prozkoumává cestu plnou neznámých, s vzestupy a pády Tento vývojový proces můžeme zhruba rozdělit do pěti fází:

Počáteční období vývoje: 1943-60. Poté, co byl navržen koncept umělé inteligence, byl vyvinut symbolismus a konekcionismus (neuronová síť) a postupně bylo dosaženo řady poutavých výzkumných výsledků, jako je důkaz strojového teorému, program dáma, dialog člověk-stroj atd. odstartoval vývoj umělé inteligence.

Reflexní vývojové období: 70. léta 20. století. Průlomový pokrok v raných fázích vývoje umělé inteligence značně zvýšil očekávání lidí od umělé inteligence a lidé začali zkoušet náročnější úkoly. Nedostatek výpočetního výkonu a teorie však učinil nereálné cíle nereálnými a vývoj umělé inteligence vstoupila do nové fáze.

Období vývoje aplikace: 80. léta 20. století. Umělá inteligence vstoupila do nového vyvrcholení ve vývoji aplikací. Expertní systém simuluje znalosti a zkušenosti lidských expertů při řešení problémů ve specifických oblastech, čímž je dosaženo zásadního průlomu v oblasti umělé inteligence od teoretického výzkumu po praktickou aplikaci a od diskuse o obecných strategiích uvažování až po aplikaci specializovaných znalostí. Strojové učení (zejména neuronové sítě) zkoumá různé učební strategie a různé metody učení a začalo se pomalu zotavovat ve velkém množství praktických aplikací.

Období stabilního vývoje: 90. léta-2010. Díky rychlému rozvoji internetových technologií se urychlil inovativní výzkum umělé inteligence a technologie umělé inteligence byla dále zaváděna do praktického využití Všechny obory související s umělou inteligencí zaznamenaly velký pokrok. Na počátku 21. století, protože projekty expertních systémů vyžadovaly zakódování příliš mnoho explicitních pravidel, což snížilo efektivitu a zvýšilo náklady, se zaměření výzkumu umělé inteligence přesunulo od systémů založených na znalostech ke strojovému učení.

Období intenzivního vývoje: od roku 2011 do současnosti. S rozvojem informačních technologií, jako jsou velká data, cloud computing, internet a internet věcí, počítačové platformy, jako jsou všudypřítomné snímací datové a grafické procesory, podpořily rychlý rozvoj technologie umělé inteligence reprezentované hlubokými neuronovými sítěmi, což značně poskočilo. propast mezi vědou a aplikací Technologie umělé inteligence, jako je klasifikace obrazu, rozpoznávání řeči, znalostní otázky a odpovědi, hry člověk-stroj a řízení bez řidiče, dosáhly velkých technologických průlomů a zahájily nový vrchol explozivního růstu.

Momentálně jsme ve druhé vlně revoluce AI. V uplynulém roce zažila AI řadu humbuku Trh věří, že všechny možnosti současné umělé inteligence byly plně využity a postrádá nové přednosti. Vývoj AI je však víceúrovňový a vícevlnový. Rozdělení podle schopností základních velkých modelů se nyní nacházíme ve druhé fázi umělé inteligence. Existuje mnoho průlomů, na které se v budoucnu vyplatí těšit, jako je multimodalita, AI Agent, smíšená realita a ztělesněná inteligence. Tváří v tvář velkým změnám, jako je umělá inteligence, které se šíří napříč všemi oblastmi života, bychom neměli věnovat přílišnou pozornost krátkodobému horizontu, ale měli bychom se zaměřit na dlouhodobý pokrok a aplikační potenciál tohoto odvětví.

2. Přichází éra AI 2.0

1. Z AI 1.0 na AI 2.0

AI 1.0 je technologie počítačového vidění s modelem CNN (konvoluční neuronová síť) jako jádrem. Zahajuje éru inteligence vnímání AI Stroje začínají překonávat lidi v oblastech, jako je počítačové vidění a technologie porozumění přirozenému jazyku hodnotu. AI 1.0 však také narazila na překážky, pokud chce většina průmyslových odvětví používat AI, musí vynaložit obrovské náklady na sběr a označování dat. To je důvod, proč většina společností AI 1.0 investuje velké množství prostředků na výzkum a vývoj, ale stále trpí ztrátami po mnoho let. Kromě toho AI 1.0 postrádá stejné možnosti škálování jako Windows v éře internetu a Android v éře mobilního internetu, aby snížila práh vývoje aplikací a vytvořila kompletní ekologický řetězec. Po několika letech AI 1.0 ještě nedosáhla skutečného komerčního úspěchu.

Dnes je obrovským skokem vpřed v AI 2.0, že překonala předchozí omezení v jednotlivých polích a více modelech. Může používat super masivní data bez ručních poznámek k trénování základního modelu se znalostmi napříč doménami a přizpůsobovat jej doladění a dalších metod a provádění různých úkolů, skutečně se očekává, že dosáhne efektu platformy a poté prozkoumá příležitosti inovací komerčních aplikací.

AI 2.0 má tři charakteristické rysy:

Za prvé, pro super masivní data, která máme, není potřeba ruční anotace, tedy učení se samočinným dohledem.

Za druhé, základní model je velmi velký a vyžaduje tisíce GPU k trénování.

Třetím je trénovat základní model se znalostmi napříč doménami a poté jej trénovat pomocí metod jemného ladění a snižování nákladů, aby se přizpůsobil úkolům v různých oblastech.

S požehnáním těchto vlastností je éra AI 2.0 jen mozaikou a dokonalostí éry 1.0.

Vývojové paradigma AI 2.0 je iterativní od „pomoci lidem“ k „plné automatizaci“ projde třemi fázemi:

První fáze spolupráce člověk-stroj. Nástroje produktivity budou upgradovány jako první a všechna uživatelská rozhraní budou přepracována: nástroje pro dokumenty již nevyžadují zadávání slov za slovem, ale uživatel sdělí AI, jaký styl článku pro kreslení software nevyžaduje uživatel, a může být implementován prostřednictvím textového popisu. V této fázi lidé stále spolupracují s umělou inteligencí na prověřování a opravách obsahu vytvořeného umělou inteligencí, aby se předešlo chybám a katastrofám.

Druhý stupeň je částečně automatický. Aplikace a průmyslová odvětví s vysokou odolností proti chybám budou realizovat automatizaci AI, jako je reklama, elektronický obchod, vyhledávače, produkce her atd.

Třetí stupeň je plně automatický. Umělá inteligence se stane plně automatizovanou a bude možné ji používat kdekoli, což přinese průlomy v oblastech, kde není prostor pro chyby. Aplikace, jako jsou lékaři a učitelé umělé inteligence.

2. Fenomenální aplikace AI 2.0: Generativní AI

První fenomenální aplikací v éře AI ​​2.0 je generativní AI, což je také v současnosti populární AIGC (obsah generovaný umělou inteligencí). Generativní umělá inteligence může dosáhnout učení s vlastním dohledem bez označování, bude postupně „pomáhat“ lidem a „nahrazuje“ lidi a všechna uživatelská rozhraní budou přepracována a přepsána.

Před rokem 2010 byla AI vedena rozhodovací AI Rozhodovací AI se naučila podmíněné rozdělení pravděpodobnosti v datech. Její základní logikou bylo, že AI extrahovala charakteristické informace vzorku, porovnala je s charakteristickými daty v databázi konečně klasifikace vzorku Zaměřuje se především na identifikaci a analýzu vzorků. Po roce 2011, s příchodem algoritmů hlubokého strojového učení a rozsáhlých předtréninkových modelů, začala umělá inteligence vstupovat do éry generativní umělé inteligence Obsah Na základě schopností rozhodování a vnímání začíná mít rozhodovací AI schopnosti v učení, provádění, sociální spolupráci atd. V současnosti se umělá inteligence nadále rozvíjí na dvou hlavních liniích: Generation a General.

Výhody generativní AI:

Trénujte AI, abyste odhadli, co přijde dál

Údaje není třeba označovat

Rozvratný potenciál generativní umělé inteligence si uvědomuje stále více podniků. Podniky se již neptají, co je to generativní umělá inteligence, ale chtějí pochopit konkrétní obchodní hodnotu, kterou může investice do generativní umělé inteligence přinést. Gartner předpovídá, že do roku 2026 bude více než 80 % podniků používat API nebo modely pro generativní AI nebo nasazovat aplikace, které podporují generativní AI v produkčních prostředích, oproti méně než 5 % na začátku roku 2023.

Technologické změny jsou hnacím motorem expanze scénářů. Generativní umělá inteligence se přesouvá od vášnivých diskusí k praktickým aplikacím. Společnost McKinsey předpovídá, že se očekává, že generativní umělá inteligence přispěje v hodnotě přibližně 7 bilionů USD do globální ekonomiky. celkové ekonomické přínosy AI se zlepšily asi o 50 %.

3. Umělá inteligence 2.0 zmocňuje všechny oblasti života

Podle Sinovation Ventures je budoucnost AI 2.0 optimistická především ve třech směrech: inteligentní aplikace AI 2.0 a infrastruktura AI 2.0; První jsou chytré aplikace. Aplikace AI 2.0 zahájí fázi rozkvětu všude, včetně vertikálních asistentů AI v různých odvětvích, aplikací metaverse a dalších dříve nedostupných aplikací. Kromě nových aplikací lze přepsat mnoho existujících aplikací, jako jsou vyhledávače, tvorba obsahu a reklama a marketing AI 2.0 přinese revoluci do uživatelské zkušenosti a vytvoří nové obchodní modely, které obsahují obrovský prostor pro představivost. Druhým je platforma komercializace. Platforma AI ​​2.0 urychlí vývoj a komercializaci aplikací nové generace AI 2.0 a strategické společnosti využívající platformu AI 2.0 budou podporovat ekologický cyklus a zdravou konkurenci AI 2.0. Třetí je infrastruktura. Kromě aplikací a platforem je hlavním zaměřením také infrastruktura, která podporuje provoz, správu a školení modelu AI. Patří sem společnosti vyrábějící čipy AI, které podporují školení obřích modelů AI 2.0, stejně jako inovativní technologické společnosti s infrastrukturou AI 2.0, které mohou urychlit, snížit náklady a zjednodušit školení AI.

Konkrétně AI 2.0 urychlí zapálení obchodního potenciálu v šesti hlavních oblastech a vstoupí do období exploze aplikací s cílem zlepšit produktivitu:

Elektronický obchod/reklama AI 2.0+: V éře AI ​​2.0 bude elektronický obchod a reklama více řízena velkými daty AI, schopnými testování v reálném čase a dynamických úprav, a dokonce během několika minut integrovat sociální aktivní místa. do reklamního obsahu, abyste maximalizovali míru konverze. Generování obsahu šitého na míru a v reálném čase pro různé cílové skupiny, skutečně realizující marketing „tisíce lidí, tisíce tváří“.

AI 2.0+ Film a televize/zábava: Umělá inteligence dokáže přizpůsobit televizní a krátký video obsah podle preferencí veřejnosti, což obsahu usnadňuje upoutat pozornost veřejnosti a získat lepší hodnocení a pověst. Umělá inteligence+multimodální tvorba se stane hlavním proudem nové generace zábavy a tvorba s pomocí umělé inteligence postupně vybuduje nový ekologický hodnotový řetězec kreativního průmyslu.

Vyhledávač AI 2.0+: Budoucí vyhledávač se transformuje z tradičního modelu vyhledávání na model „otázka-odpověď“. Další generace konverzačních vyhledávačů se stane „svatým grálem AI 2.0“, o který soupeří globální technologickí giganti, a současný obchodní model inzerce ve vyhledávání také přinese změny. Protože však lidé od výsledků vyhledávání očekávají „přesná“, potřebuje současná technologie stále velký pokrok, aby mohla hledat otázky a odpovědi.

AI 2.0+Metaverse/Hry: AI 2.0 výrazně sníží náklady na generování obsahu ve virtuálních světech, jako jsou hry a metaverze. Umělá inteligence se například může stát společníkem chatu v reálném čase, který zvyšuje interaktivní zábavu, zlepšuje zábavu, motivuje uživatele k účasti a maximalizuje herní čas. A AI multimodální generování nápaditého obsahu se také stane hlavním pilířem metaverze.

AI 2.0+ Finance: Rychlejší, přesnější a chytřejší metody produkce obsahu výrazně zlepší aktuálnost a výstup finančních zpráv a analýzy průzkumu trhu. Ale vzhledem k seriózní povaze finančního obsahu je stále nezbytné ruční ověřování faktů a ověřování. Umělá inteligence může také automatizovat produkci finančních informací a spouštění finančních produktů, čímž zlepšuje efektivitu a kvalitu toku informací a objemu transakcí finančních institucí.

Lékařská péče s umělou inteligencí 2.0+: Umělá inteligence dokáže rychle a přesně analyzovat celkový zdravotní stav pacienta, absorbovat všechna data, biometrie, fyzikální vyšetření, anamnézu a předpovědi osobních modelů, čímž se stává výkonným pomocníkem lékařů a výrazně urychluje vědecké rozhodování o diagnostice a léčbě. S pomocí umělé inteligence lze provádět cílenější výzkum a vývoj léků, realizovat personalizované lékařské třídění a diagnostické a léčebné plány a podporovat příchod „personalizované medicíny“.