作者:郑金武 来源:中国科学报 发布时间:2021/9/25 8:58:11
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大模型时代:共促多学科交叉与可持续发展

 

以GPT-3、Switch Transformer为代表,布局大模型已成为世界性趋势。未来,人工智能大模型时代即将到来,大模型会形成类似“电网”的基础设施,为社会提供智力能源。

在9月24日,由科技部战略规划司、高新技术司,北京市科委、中关村管委会,海淀区政府主办,北京智源人工智能研究院(以下简称“智源研究院”)承办的2021中关村论坛“人工智能与多学科协同创新论坛”上,与会专家围绕“人工智能大模型时代学科交叉和可持续发展”的主题展开深入交流。基于智源“悟道”大模型的冬奥手语播报数字人在论坛上发布。

大模型实现产业落地

“悟道2.0”大模型是由智源研究院、清华大学等单位联合研发的全球最大的智能模型,模型参数规模达到1.75万亿,打破了之前由谷歌预训练模型创造的1.6万亿参数记录,并在多个国际人工智能基准测试榜单的9项任务上取得领先。

智源研究院副院长、清华大学教授唐杰介绍,“悟道”大模型是一个“低门槛+高效率+高情商”的开放平台,可使得企业可以通过“大模型+少量微调”AI开发模式,实现十亿级别模型的在线训练与微调,规模化、产业化地进行AI应用开发,大大降低大模型开发门槛。

“悟道”发布的开源大模型高效推理工具包BMInf,实现了“一卡顶四卡”,支持在低配置的NVIDIA GTX 1060单卡机上运行百亿大模型,同时具备能力全面、应用便捷的优势。

崭新亮相的对话模型EVA实行开源上线。该对话模型除特别善解人意外,还具有前所未有的大模型群聊功能,展望“人与物”交流的现在时代迈进到“物与物”交流的人机共融未来时态。

智源“悟道”大模型还与OPPO小布助手合作,基于“悟道”大模型创新性地开发“生成式回答系统”,全面功能上线后将极大解决行业共通性的长尾问题,单条回答的建设成本降低99%。

基于“悟道”大模型的冬奥手语播报数字人,也在论坛上首次发布。手语播报数字人将在北京冬奥会期间正式投入应用,提供全流程智能化的数字人手语生成服务,方便听障人士也能收看赛事专题报道,提升他们的社会参与度和幸福感。

大模型走向普及化

清华大学副教授、智源青年科学家刘知远从学术研究的角度出发,对大模型下一步的努力方向进行构想。“通用化、普及化、标准化,让更多的人用更低的算力用上大模型,从大模型中受惠。”

OPPO数智工程系统总裁刘海锋认为,对于B端来说,大模型能够提高工程师的生产力,面向消费者,大模型对问答或者搜索可能产生深远的影响,从基础模型上改变搜索引擎的架构和范式,带来商业机会。

“大模型为代表的AI突破可以给产业界带来巨大改变。”智源悟道CEO路绪清表示,“用一句话总结,就是未来所有人类社会需要一万小时训练才能获得的技能,都可以由当前的AI技术来模拟。”

智源研究院院长黄铁军表示,大模型就是把社会的各种数据资源、最强的算法以及算力整合在一起,变成公共基础平台,因此,他呼吁产学研共同努力发展大模型,使其更好地服务于各种应用。

AI促进多学科协同发展

在人类探索宇宙的征程中,人工智能对海量数据的深度挖掘、分析能力,已成为重要技术;在分子生物学和遗传学中,人工智能正在改变蛋白质折叠预测、新型药物快速研发、基因测序和分析;在化学中,人工智能使得一个世纪完成的元素周期表在几个小时内重构……

人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科加快交叉融合,大大拓展了时间、空间和人们认知范围,科学研究范式正在发生深刻变革。

北京大学教授、中国科学院院士鄂维南正在开展利用人工智能平台开展化学、材料、生物和工程科学研究。“这些传统科学领域是人工智能的主战场,空间巨大,有望产生新一代的科学软件甚至工业软件,这正我们国家的痛点,既是一个机会也是一个挑战,因此必须加快推进人工智能与传统科学的融合发展。”

微软亚洲研究院副院长刘铁岩认为,作为人工智能的学者和从业者,必须要有勇气走出自己的舒适圈,拥抱更多的交叉学科和产业,才能推动人工智能本质发展。秉承这样的思路,微软亚洲研究院在金融领域与华夏基金、太平资产进行了深入的交流与合作,构建了智能量化投资的共性平台,在量化投资业界产生了非常大的反响。

针对人工智能在具体学科中的应用,加拿大皇家科学院院士李明表示,人工智能技术促进了免疫肽组学研究的最新进展。美国AI药物研发公司英矽智能(Insilico Medicine)创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov介绍了AI如何与医疗人员配合开展长寿医学研究的经验。

“能力越强,责任越大”。大模型的发展面临社会和伦理风险,如何规避相关风险,减少能源消耗,实现可持续发展,已引起国际社会的广泛关注。

美国耶鲁大学技术与伦理研究组负责人Wendell Arnhold Wallach认为,规避人工智能技术难以预测的危害,需要关注人工智能原则的运作,让原则更广泛,最终通过价值重设、软法律和精心设计的政策,将技术轨道推向可持续发展的道路。

 
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