处于新技术成熟度曲线的顶峰？平衡视角看待新一年AI技术发展
处于新技术成熟度曲线的顶峰？平衡视角看待新一年AI技术发展
无论以何种标准衡量，2023 年对于人工智能 (AI) 来说都是令人惊叹的一年。 大型语言模型 (LLM) 及其聊天机器人应用程序大出风头，同时在图像、语音和视频生成等广泛的应用程序中也取得了进展。
这些数字技术的结合催生了新的用例和商业模式，甚至数字人类已经变得如此普遍，以至于代理人已经成为影响者和新闻主播。
更重要的是，2023 年是许多人开始有意识地使用和采用人工智能作为日常工作一部分的一年。 与此同时，人工智能的快速创新也推动了对未来的预测，包括十年内从家庭机器人向真正的通用人工智能（AGI）的转变。 然而，技术发展从来都不是一帆风顺的，许多挑战可能会破坏人工智能的一些预期进展。
随着人工智能技术越来越融入我们的日常生活和工作，它也提出了一个问题：“接下来我们可以期待什么？”
实体机器人可能很快就会问世
数字技术的进步继续令人惊叹，但人工智能（特别是机器人技术）的物理领域在激发我们的想象力方面也不甘落后。 对于机器人来说，大型语音模型 (LLM) 提供了本质上的大脑，尤其是与相机视觉的图像识别功能相结合时。 借助这些技术，机器人可以更轻松地理解和响应请求，并感知周围的世界。
在《机器人报告》中，英伟达（）机器人和边缘计算集团副总裁迪普·塔拉（Deepu Talla）表示，大型语音模型将使机器人能够更好地理解人类指令，相互学习并了解其周围环境。
提高机器人性能的一种方法是使用多个模型。 例如，人工智能实验室（麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL) 内的一个团队）开发了一个框架，该框架利用三种不同的底层模型，每种模型都针对特定任务（如语言、视觉和动作）进行了调整。 。
实验室研究人员报告说：“每个基本模型捕获（机器人）决策过程的不同部分，然后在需要做出决策时一起工作。”
然而，仅将这些模型结合起来可能不足以让机器人在现实世界中得到广泛应用。 为了解决这些限制，斯坦福大学还开发了一种名为 ALOHA 的新人工智能系统。
据介绍，该系统可以让机器人“自主完成炒菜、上菜、打开两门壁柜存放重型烹饪锅具、呼叫并进入电梯、使用机器人冲洗用过的锅具等复杂的移动操作任务。厨房的水龙头。”
机器人时刻
“机器人可能正在接近一个‘时刻’，届时学习机器人行为的成本和学习其行为的数据都会下降，”这家人工智能公司联合创始人杰克·克拉克(Jack Clark)在其时事通讯中表示。
它是由李飞飞（美籍华裔计算机科学家）于2006年创建的大规模标记图像数据集，被广泛用于推进计算机视觉和深度学习研究。 从 2010 年开始，它成为年度竞赛的数据集，旨在评估计算机视觉算法在图像分类、对象检测和定位任务中的性能。
Clark所指的时刻是在2012年，当时包括Alex、Ilya等人在内的几位人工智能研究人员开发了一种卷积神经网络（CNN）架构，这是深度学习的一种形式，它可以显着降低图像分类的错误率。 这一刻展现了深度学习的潜力，有力地开启了现代人工智能时代。
克拉克认为，物理机器人行业现在正处于类似的时刻。 如果这个想法成真，双足机器人将在十年内为医院、工厂、商店或家庭提供帮助。
新一代人工智能正处于期望过高的顶峰
如上所述，人工智能发展的许多拐点可能即将到来。 英伟达首席执行官黄仁勋最近表示，“人工智能可能会在五年内实现，在多种任务中达到人类水平。” 英伟达高级研究科学家兼人工智能代理负责人 Jim Fan 补充道：“过去一年人工智能的发展就像从石器时代跨越到了太空时代。”
咨询巨头麦肯锡估计，新一代人工智能每年将为全球经济增加超过4万亿美元。 瑞银证券称人工智能为人工智能，预测人工智能市场将从2022年的22亿美元增长到2027年的2250亿美元，复合年增长率（CAGR）为152%。
目前，人们对人工智能改善生活质量的潜力充满热情。 比尔·盖茨曾在2023年底的《盖茨笔记》信中表示：“人工智能即将为创新赛道注入超强力量”。
《纽约时报》的一篇文章还援引人工智能初创公司Adept首席执行官David Luan的话说：“人工智能的快速发展将持续下去，这是不可避免的。”
这些都说明了科技巨头们对AI技术发展的高度乐观。 考虑到这一切，根据新兴技术成熟度曲线（衡量新技术热情的指标，也称为炒作周期），新一代人工智能被认为处于夸大预期的顶峰也就不足为奇了。 ）。
人工智能的发展是必然吗？
我们在陶醉于2023年人工智能所取得的成就的同时，也必须思考在经历了这段高速增长期之后，未来我们将面临的挑战。 人工智能背后的力量是我们前所未见的，就像迎来互联网时代的互联网繁荣一样。
那么，随着2024年AI的繁荣，类似的事情会发生吗？ 《财富》杂志的一篇文章指出：“这可能是紧缩的一年，因为投资者发现他们投资的许多公司没有可行的商业模式，而且许多大公司发现计算的成本超过了收益。”
这一观点与阿马拉定律高度一致。 该定律规定：“我们倾向于高估一项技术的短期影响，而低估其长期影响。” 从一个角度来看，系统在受到干扰后会尝试重新平衡，或者炒作往往会超过现实。
这种观点并不一定预示着AI行业的衰落，但这种情况在历史上实际上已经发生过两次。
自1956年在达特茅斯学院的一次会议上首次提出“人工智能”一词以来，人工智能至少经历了两个被寄予厚望的时期，而这两个时期都因构建和部署应用程序所面临的挑战而受到阻碍。 问题是，一些投机性的承诺没有实现，最终失败了。 这两个时期被称为“人工智能寒冬”，分别发生在1974年至1980年和1987年至1993年。
1988年，当人工智能产业的承诺未能实现时，出现了“大规模裁员”。 来源：
并不全是彩虹和独角兽
如今，在辉煌的“人工智能之夏”之中，是否存在再次寒冬的风险？ 除了计算成本之外，AI模型训练和推理中的能源使用问题还面临着气候变化和可持续性问题的不利影响。
此外，还有被称为“人工智能末日四骑士”的因素：数据偏见、数据安全、版权侵权和幻觉。 其中，版权问题最为直接。 近日，《纽约时报》对微软提起诉讼。 一些评论人士推测，如果《纽约时报》获胜，它可能会结束许多下一代人工智能公司所依赖的整个商业模式。
最令人担忧的是人工智能潜在的生存威胁。 虽然一些人欢迎通用人工智能（AGI）的出现，将其视为通往无限财富的道路，但以“有效利他主义支持者”为首的许多人担心它可能会导致人类的毁灭。
一项针对 2,700 多名人工智能研究人员的新调查结果揭示了目前这些存在主义恐惧的程度，该调查指出：“三分之一到一半的受访者认为人工智能将导致人类灭绝或类似的事情”。
平衡的观点
如果不出意外的话，已知的和潜在的问题将削弱人们对人工智能的热情。 然而，就目前而言，人工智能的势头仍在向前发展，因为有很多预测人工智能将继续发展到2024年。
例如，《纽约时报》指出：“今年的人工智能产业有一个重大特点：随着技术的不断进步，人工智能将以惊人的速度发展，使人工智能能够产生新的媒体类型并以新的方式模仿人类。 推理，并用新一代机器人渗透物理世界。”
沃顿商学院教授伊森在他的《一件有用的事》博客中也持有类似的观点：“最有可能的是，人工智能的发展实际上会加速一段时间，但最终会由于技术、经济或法律原因而放缓。”受到限制。”
人工智能无疑将在来年带来巨大的变化。 我们希望这些变化将包括提高我们生活质量的进步，例如新的救命药物的发现。 可以想象，最乐观的承诺在2024年可能无法实现，导致市场预期出现一定下降。 这与炒作周期的本质是一致的。 但希望任何此类失望都不会迎来另一个人工智能冬天。