主持人蔣濤：回到計(jì)算這個(gè)話題。有人說，計(jì)算機(jī)原來是以字節(jié)為單位的精確計(jì)算，現(xiàn)在是以token為單位的統(tǒng)計(jì)計(jì)算。想問一下吳翰清老師，計(jì)算大模型時(shí)代是什么樣的？

吳翰清：大模型是一類計(jì)算系統(tǒng)，盡管沒有脫離計(jì)算系統(tǒng)的框架，但確實(shí)帶來了一些巨大變化。

主持人蔣濤：大模型算力的需求量是不是大了很多？現(xiàn)在，大家都擔(dān)心電力供應(yīng)不足，這是什么情況？

吳翰清：從人工智能大模型的發(fā)展軌跡來看，我們摸索出一個(gè)規(guī)律，業(yè)界稱為Scaling Law，翻譯過來就是規(guī)模化法則。也就是說，隨著算力和數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，以深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的這一類人工智能大模型也會(huì)變得越來越“聰明”。這是大模型技術(shù)突然涌現(xiàn)出更高級(jí)智能的一個(gè)基礎(chǔ)。但是，我們要清楚認(rèn)識(shí)到，這個(gè)規(guī)?；▌t其實(shí)相當(dāng)于一個(gè)機(jī)器文明的原始人時(shí)代。如果把機(jī)器文明類比人類文明，那么今天的規(guī)?；▌t就是相當(dāng)粗糙的。比如，在一定算力和數(shù)據(jù)規(guī)模下，我們訓(xùn)練一個(gè)大模型可能需要上萬塊GPU甚至數(shù)十萬塊GPU，所要耗費(fèi)的用電量相當(dāng)于一個(gè)小型城市。而我們?nèi)四X大概一天只需要消耗25瓦，相當(dāng)于一個(gè)燈泡的用電量?？梢姡瑱C(jī)器智能在訓(xùn)練的過程中消耗了巨大的能源。這就是為什么我認(rèn)為人工智能大模型仍處于一個(gè)早期階段的原因。未來，人工智能大模型要在算法上進(jìn)一步突破，由此探索走向通用人工智能的路徑。對(duì)于規(guī)模化法則，就好比武俠小說中的段譽(yù)，他內(nèi)功深厚，一招六脈神劍天下無敵。而在當(dāng)今，我們可能還會(huì)有其他選擇，就像是令狐沖，幾乎沒有內(nèi)力，但學(xué)會(huì)了獨(dú)孤九劍，也是可以無招破有招的。這就是我們應(yīng)該去探索的新方向。

主持人蔣濤：請(qǐng)問孫富春教授，大模型的發(fā)展會(huì)給教育領(lǐng)域特別是大學(xué)教育帶來什么變化？

孫富春：大模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，在最近一段時(shí)間被討論得比較多。一方面，美國紐約州教育廳統(tǒng)計(jì)顯示，在美國有相當(dāng)比例的中學(xué)生，通過大模型寫作文、做作業(yè)和完成考試。針對(duì)這種情況，很多美國中學(xué)教師表示，中學(xué)的作文終結(jié)了。另一方面，我國教育領(lǐng)域的科技公司正在努力使大模型給教育領(lǐng)域帶來更多新的積極變化。這主要體現(xiàn)在：一是如何開展個(gè)性化教育，就是通過大模型對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的分析，找到適合學(xué)生的教育方式；二是把教師從繁重的教學(xué)任務(wù)中解放出來，有更多時(shí)間、精力掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和計(jì)劃，編寫相關(guān)教材；三是通過大模型有效開展實(shí)驗(yàn)教育。

主持人蔣濤：未來的教育形態(tài)會(huì)有重大變化嗎？

孫富春：將來應(yīng)該會(huì)發(fā)生很大變化。比如，我們?cè)诮虒W(xué)中運(yùn)用全息技術(shù)把實(shí)驗(yàn)室搬到課堂上，讓學(xué)生沉浸式參與實(shí)驗(yàn)全程，使其對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、結(jié)果產(chǎn)生更加直觀、深刻的感受，同時(shí)增加了師生互動(dòng)。

主持人蔣濤：那么，我們獲取知識(shí)的方式會(huì)不會(huì)有重大變化？

孫富春：大模型在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用，產(chǎn)生了一系列重大變化。比如，大模型技術(shù)滲透到教師普通話培訓(xùn)、考核等方方面面。

主持人蔣濤：剛才談到教育。那么，大模型將會(huì)在哪些領(lǐng)域深化演進(jìn)，還會(huì)給哪些行業(yè)帶來深刻變化？

袁媛：目前的行業(yè)共識(shí)認(rèn)為，人工智能發(fā)展的一個(gè)終極目標(biāo)就是通用人工智能。我們知道，通用人工智能相當(dāng)于人工智能具有了和人一樣的思維、處事方式，可以在多個(gè)領(lǐng)域處理復(fù)雜任務(wù)。而實(shí)際上，現(xiàn)在的大模型雖然具備一定的自然語言理解能力，但在聲音、圖片、視頻等多模態(tài)識(shí)別能力上，與通用人工智能還相差較遠(yuǎn)。從研究來看，未來人工智能大模型的發(fā)展方向，主要表現(xiàn)在，一是類腦智能，就是讓人工智能像人類大腦一樣去感知、處理任務(wù)。比如，馬斯克的腦機(jī)接口公司為一位癱瘓患者做了首例人類大腦設(shè)備植入手術(shù)，這個(gè)人現(xiàn)在恢復(fù)良好，已經(jīng)可以通過意念與電腦交互，實(shí)現(xiàn)下棋和玩游戲。其實(shí)，這是通過人工智能大模型把大腦信號(hào)轉(zhuǎn)換成行動(dòng)控制指令，也是未來醫(yī)療發(fā)展的一個(gè)重要方向。

二是AI與基因計(jì)算，這也是和生物學(xué)有關(guān)，通過人工智能大模型技術(shù)與生物技術(shù)的融合，在農(nóng)業(yè)的生物育種以及醫(yī)療的癌癥早期篩查、藥物研發(fā)等方面，可以發(fā)揮更大的應(yīng)用價(jià)值。對(duì)此，我感受很深。2023年，Google DeepMind發(fā)布了全新的AI模型，能夠預(yù)測(cè)出7100萬的基因“錯(cuò)義突變”，其中在成功預(yù)測(cè)出的89%“錯(cuò)義突變”中，57%是致病性，32%是良性的。而這里面僅有0.1%的變異，能被人類專家確認(rèn)。騰訊的AI Lab也在做相關(guān)研究，攻克了單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析痛點(diǎn)。為什么我感觸這么深？因?yàn)槲业呐笥巡恍一剂税┌Y，第一次穿刺的時(shí)候取的樣本量不夠，又進(jìn)行了第二次穿刺。而穿刺的目的就是做基因檢測(cè)，但是在這一過程中，人是非常痛苦的。如果能進(jìn)一步突破單細(xì)胞測(cè)序難題，那么對(duì)于未來的癌癥早篩會(huì)起到很大的作用。

三是具身智能，是指一種基于物理實(shí)體進(jìn)行感知和行動(dòng)的智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、作出決策并實(shí)現(xiàn)行動(dòng)，從而產(chǎn)生智能行為和適應(yīng)性。比如人形機(jī)器人，F(xiàn)igure研發(fā)的全尺寸人形機(jī)器人Figure 01，能聽懂人類語言，執(zhí)行指令，可以做很多任務(wù)。我認(rèn)為，這一領(lǐng)域?qū)淼陌l(fā)展非常有前景，特別是在家政服務(wù)、老人照護(hù)等方面。