不久前，美國(guó)加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校的研究人員發(fā)現(xiàn)，在衡量智力的一系列推理測(cè)試中，自回歸語(yǔ)言模型“生成型已訓(xùn)練變換模型3”（GPT-3）的成績(jī)明顯優(yōu)于普通大學(xué)生。該程序利用深度學(xué)習(xí)生成類似人類語(yǔ)言的文本。

由美國(guó)開(kāi)放人工智能研究中心（OpenAI）研發(fā)的GPT-3有很多用途，包括語(yǔ)言翻譯和為聊天機(jī)器人生成文本等。GPT-3有1750億個(gè)參數(shù)，是目前規(guī)模最大、功能最強(qiáng)的語(yǔ)言處理人工智能模型之一。

這項(xiàng)新研究在常識(shí)、美國(guó)高校入學(xué)資格考試（SAT）成績(jī)和智商3個(gè)方面比較了GPT-3和人類的表現(xiàn)。發(fā)表在阿奇夫論文預(yù)印本網(wǎng)站上的研究結(jié)果顯示，在這3個(gè)類別中，人工智能語(yǔ)言模型的成績(jī)都高于人類。無(wú)論人類擅長(zhǎng)與否，人工智能近年來(lái)的成績(jī)單都恰似那個(gè)“別人家的孩子”，在科技創(chuàng)新與應(yīng)用領(lǐng)域扛起定義“科技之美”的旗幟。

匯聚科技力量持續(xù)進(jìn)展加速突破

2022年北京冬奧會(huì)上，人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用為本屆冬奧會(huì)增添了別樣的“科技之美”。人工智能算法在融合、處理信息中的先天優(yōu)勢(shì)，使其在一定程度上可以代替預(yù)報(bào)員在會(huì)商中進(jìn)行信息整合、分析，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)，將預(yù)報(bào)員的經(jīng)驗(yàn)內(nèi)化在算法中，在提高天氣預(yù)報(bào)效率的同時(shí)，也進(jìn)一步提高了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。如MOML算法加持的天氣預(yù)報(bào)模型，讓冬奧會(huì)天氣預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)。

同是在2022年，人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新研究取得一定進(jìn)展和突破。研究機(jī)構(gòu)Gartner在2022年第三季度發(fā)布了“2022人工智能成熟度曲線（Hype Cycle for Artificial Intelligence〈AI〉，2022）”，確定了人工智能技術(shù)中的必知?jiǎng)?chuàng)新，并建議要特別關(guān)注預(yù)計(jì)在2~5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)主流采用的創(chuàng)新，包括復(fù)合人工智能、決策智能和邊緣人工智能。

Gartner將人工智能創(chuàng)新分為以數(shù)據(jù)為中心的人工智能、以模型為中心的人工智能、以應(yīng)用為中心的人工智能、以人為本的人工智能4類。

相較于傳統(tǒng)的通過(guò)調(diào)整人工智能模型本身來(lái)改善方案結(jié)果，以數(shù)據(jù)為中心的人工智能將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到增強(qiáng)和豐富用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)上，包括合成數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)標(biāo)簽和注釋。例如，合成數(shù)據(jù)可以通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)合成變化從而避免直接使用個(gè)人信息，同時(shí)更便宜和易得，所以將在機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)中被廣泛采用。

以模型為中心的AI創(chuàng)新包括基于物理的人工智能、復(fù)合人工智能、因果人工智能、生成人工智能、基礎(chǔ)模型和深度學(xué)習(xí)。例如，復(fù)合人工智能是指融合不同的人工智能技術(shù)，以提高學(xué)習(xí)效率，提高知識(shí)表示水平，其產(chǎn)生的前提在于任何一種人工智能方法都不能解決所有問(wèn)題。復(fù)合人工智能預(yù)計(jì)在2~5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)主流采用。

以應(yīng)用為中心的人工智能的創(chuàng)新包括人工智能工程、決策智能、操作人工智能系統(tǒng)、模型運(yùn)算、人工智能云服務(wù)、智能機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理（NLP）、自動(dòng)駕駛汽車、智能應(yīng)用和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。其中，決策智能和邊緣人工智能都有望在2~5年內(nèi)成為主流采用，并具有變革性的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。而決策智能有助于通過(guò)正確捕捉和考慮業(yè)務(wù)環(huán)境中的不確定性因素并使決策模型更具彈性，減少?zèng)Q策結(jié)果的不可預(yù)測(cè)性。

邊緣人工智能是指從自動(dòng)駕駛汽車到流媒體分析的應(yīng)用程序中使用嵌入在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）端點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)和邊緣服務(wù)器中的人工智能技術(shù)，其優(yōu)勢(shì)包括提高運(yùn)營(yíng)效率，如制造視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)、增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，通過(guò)使用本地分析減少?zèng)Q策延遲、降低連接成本，減少邊緣和云之間的數(shù)據(jù)流量，持久的解決方案可用性，與網(wǎng)絡(luò)連接無(wú)關(guān)等。

以人為本的人工智能創(chuàng)新包括人工智能信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理（TRiSM）、人工智能倫理（responsible AI）、數(shù)字倫理以及人工智能制造商和教學(xué)套件。當(dāng)人工智能取代人類決策時(shí)，它會(huì)放大好的和壞的結(jié)果。人工智能倫理通過(guò)擺脫根植于交付價(jià)值和容忍風(fēng)險(xiǎn)的困境來(lái)實(shí)現(xiàn)正確的結(jié)果。人工智能倫理指在采用人工智能時(shí)做出適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)和道德選擇的各個(gè)方面，理論上將需要5~10年的時(shí)間才能被主流采用。

未來(lái)幾年，核心技術(shù)與關(guān)鍵應(yīng)用實(shí)現(xiàn)突破的預(yù)期將為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和市場(chǎng)體量持續(xù)擴(kuò)張帶來(lái)無(wú)限可能。

體現(xiàn)科技溫度賦能產(chǎn)業(yè)普惠生活

2022年，人工智能在各個(gè)行業(yè)的滲透度均有提升，其中互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造五大行業(yè)應(yīng)用滲透度排名前五。工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示，目前中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)4000億元，企業(yè)數(shù)量超過(guò)3000家，領(lǐng)軍龍頭企業(yè)覆蓋無(wú)人機(jī)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能機(jī)器人、智能汽車、可穿戴設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)等諸多領(lǐng)域，已在智能芯片、開(kāi)源框架等關(guān)鍵核心技術(shù)取得重要突破。

IDC數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)的算力規(guī)模，尤其是智能算力規(guī)模正在高速增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2026年，智能算力規(guī)模進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別。2021—2026年期間，預(yù)計(jì)我國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率為52.3%，同期通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率為18.5%。

近年來(lái)，隨著疫情走入公共視野，人工智能也越來(lái)越多地應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域。2023年人工智能有望在醫(yī)療和診斷中發(fā)揮更大的作用。例如，人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)正被用于更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)某些疾病，并生成個(gè)性化的治療計(jì)劃。

實(shí)際上，人工智能應(yīng)用并非把全部“功力”發(fā)在了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上。民眾使用個(gè)人電腦便可獵奇人工智能加持下諸多有趣的工作和生活功能。目前，人工智能在繪畫、電影、音樂(lè)等創(chuàng)意領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越普遍，類似Stable Diffusion、DALL-E和Midjourney的工具可以根據(jù)簡(jiǎn)單的提示創(chuàng)作藝術(shù)作品。近期，有消息稱微軟希望將OpenAI的人工智能技術(shù)整合到Word、Outlook和Powerpoint等應(yīng)用中，為Office用戶提供一種新的編寫文本的方式。微軟似乎正在考慮使用類似技術(shù)來(lái)幫助用戶在頁(yè)面或演示文稿上組織文字。

除此之外，經(jīng)典人工智能民用產(chǎn)品的迭代也從未止步。使用自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來(lái)理解和響應(yīng)用戶請(qǐng)求的數(shù)字助理，例如，亞馬遜Alexa和蘋果Siri已曉喻千家萬(wàn)戶。部分機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，未來(lái)這些人工智能助手越來(lái)越有能力承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)，從管理我們的日程安排和回復(fù)電子郵件到訂購(gòu)雜貨和預(yù)訂機(jī)票。