不久前，美國加利福尼亞大學(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試中，自回歸語言模型“生成型已訓(xùn)練變換模型3”（GPT-3）的成績明顯優(yōu)于普通大學(xué)生。該程序利用深度學(xué)習(xí)生成類似人類語言的文本。

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

這項新研究在常識、美國高校入學(xué)資格考試（SAT）成績和智商3個方面比較了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個類別中，人工智能語言模型的成績都高于人類。無論人類擅長與否，人工智能近年來的成績單都恰似那個“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年北京冬奧會上，人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用為本屆冬奧會增添了別樣的“科技之美”。人工智能算法在融合、處理信息中的先天優(yōu)勢，使其在一定程度上可以代替預(yù)報員在會商中進(jìn)行信息整合、分析，通過數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)，將預(yù)報員的經(jīng)驗內(nèi)化在算法中，在提高天氣預(yù)報效率的同時，也進(jìn)一步提高了預(yù)報的準(zhǔn)確率。如MOML算法加持的天氣預(yù)報模型，讓冬奧會天氣預(yù)報更加精準(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)中的必知創(chuàng)新，并建議要特別關(guān)注預(yù)計在2~5年內(nèi)實現(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)的通過調(diào)整人工智能模型本身來改善方案結(jié)果，以數(shù)據(jù)為中心的人工智能將重點轉(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)、知識圖譜、數(shù)據(jù)標(biāo)簽和注釋。例如，合成數(shù)據(jù)可以通過對原始數(shù)據(jù)合成變化從而避免直接使用個人信息，同時更便宜和易得，所以將在機(jī)器學(xué)習(xí)開發(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題。復(fù)合人工智能預(yù)計在2~5年內(nèi)實現(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)、模型運算、人工智能云服務(wù)、智能機(jī)器人、自然語言處理（NLP）、自動駕駛汽車、智能應(yīng)用和計算機(jī)視覺。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。而決策智能有助于通過正確捕捉和考慮業(yè)務(wù)環(huán)境中的不確定性因素并使決策模型更具彈性，減少決策結(jié)果的不可預(yù)測性。

邊緣人工智能是指從自動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、網(wǎng)關(guān)和邊緣服務(wù)器中的人工智能技術(shù)，其優(yōu)勢包括提高運營效率，如制造視覺檢測系統(tǒng)、增強(qiáng)客戶體驗，通過使用本地分析減少決策延遲、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，它會放大好的和壞的結(jié)果。人工智能倫理通過擺脫根植于交付價值和容忍風(fēng)險的困境來實現(xiàn)正確的結(jié)果。人工智能倫理指在采用人工智能時做出適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)和道德選擇的各個方面，理論上將需要5~10年的時間才能被主流采用。

未來幾年，核心技術(shù)與關(guān)鍵應(yīng)用實現(xiàn)突破的預(yù)期將為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和市場體量持續(xù)擴(kuò)張帶來無限可能。

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，目前中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，企業(yè)數(shù)量超過3000家，領(lǐng)軍龍頭企業(yè)覆蓋無人機(jī)、語音識別、圖像識別、智能機(jī)器人、智能汽車、可穿戴設(shè)備、虛擬現(xiàn)實等諸多領(lǐng)域，已在智能芯片、開源框架等關(guān)鍵核心技術(shù)取得重要突破。

IDC數(shù)據(jù)顯示，我國的算力規(guī)模，尤其是智能算力規(guī)模正在高速增長。預(yù)計到2026年，智能算力規(guī)模進(jìn)入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別。2021—2026年期間，預(yù)計我國智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率為52.3%，同期通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長率為18.5%。

近年來，隨著疫情走入公共視野，人工智能也越來越多地應(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)確地檢測某些疾病，并生成個性化的治療計劃。

實際上，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、音樂等創(chuàng)意領(lǐng)域的應(yīng)用越來越普遍，類似Stable Diffusion、DALL-E和Midjourney的工具可以根據(jù)簡單的提示創(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)來幫助用戶在頁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。使用自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來理解和響應(yīng)用戶請求的數(shù)字助理，例如，亞馬遜Alexa和蘋果Siri已曉喻千家萬戶。部分機(jī)構(gòu)預(yù)測，未來這些人工智能助手越來越有能力承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)，從管理我們的日程安排和回復(fù)電子郵件到訂購雜貨和預(yù)訂機(jī)票。