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人工智能的技术前沿将朝着以下四个方向发展。第一个前沿方向为多模态大模型。从人类视角出发,人类智能是天然多模态的,人拥有眼、耳、鼻、舌、身、嘴(语言),从AI视角出发,视觉,听觉等也都可以建模为token的序列,可采取与大语言模型相同的方法进行学习,并进一步与语言中的语义进行对齐,实现多模态对齐的智能能力。第二个前沿方向为视频生成大模型。OpenAI于2024年2月15日发布文生视频模型SORA,将视频生成时长从几秒钟大幅提升到一分钟,且在分辨率、画面真实度、时序一致性等方面都有显著提升。SORA的最大意义是它具备了世界模型的基本特征,即人类观察世界并进一步预测世界的能力。世界模型是建立在理解世界的基本物理常识(如,水往低处流等)之上,然后观察并预测下一秒将要发生什么事件。虽然SORA要成为世界模型仍然存在很多问题,但可以认为SORA学会了画面想象力和分钟级未来预测能力,这是世界模型的基础特征。第三个前沿方向为具身智能。具身智能指有身体并支持与物理世界进行交互的智能体,如机器人、无人车等,通过多模态大模型处理多种传感数据输入,由大模型生成运动指令对智能体进行驱动,替代传统基于规则或者数学公式的运动驱动方式,实现虚拟和现实的深度融合。因此,具有具身智能的机器人,可以聚集人工智能的三大流派:以神经网络为代表的连接主义,以知识工程为代表的符号主义和控制论相关的行为主义,三大流派可以同时作用在一个智能体,这预期会带来新的技术突破。第四个前沿方向是AI4R(AI for Research)成为科学发现与技术发明的主要范式。当前科学发现主要依赖于实验和人脑智慧,由人类进行大胆猜想、小心求证,信息技术无论是计算和数据,都只是起到一些辅助和验证的作用。相较于人类,人工智能在记忆力、高维复杂、全视野、推理深度、猜想等方面具有较大优势,是否能以AI为主进行一些科学发现和技术发明,大幅提升人类科学发现的效率,比如主动发现物理学规律、预测蛋白质结构、设计高性能芯片、高效合成新药等。因为人工智能大模型具有全量数据,具备上帝视角,通过深度学习的能力,可以比人向前看更多步数,如能实现从推断(inference)到推理(reasoning)的跃升,人工智能模型就有潜力具备爱因斯坦一样的想象力和科学猜想能力,极大提升人类科学发现的效率,打破人类的认知边界。这才是真正的颠覆所在。

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