人类作为“智能体”,在本体能力维度,诸如力量、速度等方面,相较于众多动物存在明显劣势。然而,人类却凭借独特的工具创造能力、环境交互与学习的能力,成功突破了自身生理局限,达成诸多超越想象的成就。
近期,形式化AI取得较多进展,譬如华裔数学家陶哲轩的“Lean+AI=数学证明智能化”概念等,体现了通过数学严谨性确保系统行为可验证。形式化 AI 有巨大潜力,但同时也存在一定的问题:会否由于限制太强,使系统灵活度下降,从而出现为了完成任务而“绕过安全检查”,最终导致病变?自动形式化、形式化验证是确保 AI 100% 安全的路径吗?还有哪些可行的技术方案,比如Causal AI(因果人工智能)、Explainable AI(可解释人工智能)等?真正的AI安全需要的不是完美的规范,而是具备自我修正能力的动态安全机制。
第三是智能能力高阶化。行业往前发展的核心动力是智能能力必须不断进行高阶化演进。今天的人工智能已经让大家惊叹,但这仅仅是开始。高阶化离不开技术体系化,离不开要素的突破,离不开对形态的理解。否则,基于中阶过程去探讨人工智能的高阶化,就有可能走上错误的道路。
针对人工智能未来关键技术节点的判断,很多问题至今还没有确定的答案,但对它们的探索和解答至关重要。回顾科学历史,伟大的技术突破往往是从提出一个关键问题开始。我们期待携手 AI 领域的杰出研究者,探讨出高价值战略问题,并以之引领,推进人工智能的高质量发展。
人工智能正以前所未有的速度发展,当前面临的核心挑战是:如何从被动的“弥补AI安全漏洞”(Make AI Safe)转向主动的“构建本质安全的AI”(Make Safe AI)?
因此,未来的具身智能研究应当深入探究大脑与本体间的最优关系,并据此制定资源投入的最佳策略。既避免“超级大脑-弱本体”的陷阱,也避免“高级本体-简单决策”的陷阱。从而推动具身智能技术取得实质性、突破性进展。
首先,伴随诺贝尔奖纷纷花落人工智能项目,以 AI 赋能创新科学范式被寄予激发人类社会生产力重大飞跃的特殊意义。而 AI for Science 研究,如何从促进研究的单点突破升维至科研全链条水平的本质飞升?如何从“工具的革命”,发展至足以引领全新科学范式发展的“革命性工具”?我们仍需在多模态统一表征方面持续钻研,打造能够推动科学突破的AI系统。
捷报比分旧版本优势第二是智能形态多元化。人工智能一定要产生不同的形态,和实体经济、社会发展、人民生活紧密结合,随着人工智能技术的迭代,它一定会出现智能形态多元化。形态多元化的核心原因,一个是场景丰富度的要求,另一个是因为技术不完备,人工智能未来四五年中还会处于一个技术待完备的过程,这时候就需要妥协,在应用中考虑新的形态。
通用人工智能正处于爆发前夜。未来,AGI将深度重构社会生产逻辑,而能否平衡效率与伦理、创新与安全,取决于技术开发者、政策制定者与公众的共治智慧。对人类而言,AGI不仅是工具,更是文明演进的一面镜子:我们如何设计它,便是如何定义自己的未来。
如此种种,还有如何平衡智能发展质量与效率、如何平衡“数据合成”和“算法训练”的算力分配、如何促进软硬件协同创新、如何高效配置算力、如何构建更加本质的 AI 安全、如何以 AI 赋能科学范式的革命性高效创新、如何探索下一代模型架构等多个关键问题。
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