(資料圖片僅供參考)

2023年亞布力論壇夏季高峰會于8月24日-27日在深圳召開。地平線創(chuàng)始人、CEO余凱表示，對我國企業(yè)在大模型方面的創(chuàng)新是比較悲觀的，不僅僅是芯片的差距，而是“整體綜合實力、生態(tài)包括創(chuàng)新的差距都比較大”。

深圳市人工智能與機器人研究院常務(wù)副院長丁寧則表示，“我們好像被帶到一條沒辦法翻盤的路上，因為他們的技術(shù)路線相當(dāng)于把我們綁在這個地方，根源還是大模型本身的基礎(chǔ)理論跟硬件、芯片結(jié)合起來，我們好像就跟不上了”。

丁寧認(rèn)為，我國企業(yè)應(yīng)該從底層、最基礎(chǔ)的研究層面，探索新機會和新路徑，“不至于這么被動”。

“如果說要讓機器具備人類的知識體系，人類認(rèn)識世界的方法，我相信這個方法是比較多的，不見得現(xiàn)在從語言切入入口，還有沒有這種可能性？有些基礎(chǔ)研究我認(rèn)為是比較重要的”，他強調(diào)。

對于ChatGPT，丁寧認(rèn)為，語言模型是基于人類認(rèn)知已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和文本來學(xué)習(xí)，“相當(dāng)于是隔了一道”，而認(rèn)知世界的方法是有很多的，比如可以讓智能通過某種載體去自己探索物理世界。

“小孩在學(xué)習(xí)語言之前是跟世界互動的，到處爬來爬去，拿個杯子、蘋果到處玩，甚至還要咬上一口，舔一舔，綜合的對物理世界的感知，然后自己體會，總結(jié)出一些概念之后，跟一些知識就對應(yīng)上了，這個過程需要載體”，丁寧解釋說，現(xiàn)在的大模型是基于語言、圖像信息類的模態(tài)進行學(xué)習(xí)，把物理世界剝離掉了。

“比如照片是很難描述重力系統(tǒng)跟物體之間的關(guān)系”，他說。

在丁寧看來，語言模型朝著多模態(tài)模型發(fā)展，再往后就要把物理量整合起來，更全面的對世界進行感知，再利用大模型的技術(shù)路線、超大規(guī)模的計算，建立常識體系。

“這是不是我們現(xiàn)在可以發(fā)力的機會？難度很大，我們在嘗試?？梢詮母旧系募夹g(shù)路線做調(diào)整，解決我們現(xiàn)在尷尬、被動的狀態(tài)”，他建議。

新浪聲明：所有會議實錄均為現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講者審閱，新浪網(wǎng)登載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述。

關(guān)鍵詞：