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2024人工智能十大前沿技術趨勢展望發(fā)布
2024年10月28日 13:45:55
來源：化工儀器網 點擊量：4462
近日，2024年世界科技與發(fā)展論壇主題會議“人工智能治理創(chuàng)新為培育科技治理生態(tài)構建國際信任基礎”在北京舉辦，會議上發(fā)布了2024人工智能(AI)十大前沿技術趨勢展望。
【化工儀器網 時事熱點】人工智能(AI)是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量。如今，其不斷地迅猛發(fā)展，多項人工智能成果累累，為全球工業(yè)制造、能源、醫(yī)療等領域的棘手問題得到有效解決。然而，隨著科學技術的進步以及行業(yè)需求的日益多樣化，人工智能未來的發(fā)展值得探索、關注。
近日，2024年世界科技與發(fā)展論壇主題會議“人工智能治理創(chuàng)新為培育科技治理生態(tài)構建國際信任基礎”在北京舉辦，世界機器人合作組織理事長、中國科學院院士喬紅在會議上發(fā)布了2024人工智能(AI)十大前沿技術趨勢展望。
這十大前沿技術趨勢分別為：
AI共性技術
1.小數據和優(yōu)質數據
大量的無效數據不僅消耗了計算資源，也給模型可靠訓練帶來挑戰(zhàn)。在此背景下，小數據和優(yōu)質數據的價值越來越重要。小數據更注重數據的精度和相關性，從本質上減少人工智能算法對數據的依賴和不確定性，增強網絡可靠性。建設多樣性的數據集不僅能夠從理論基礎上支撐不同技術路線的AI發(fā)展，還為解決通用人工智能的瓶頸問題提供新的可能。
2.人機對齊
只有AI的輸出結果與人類價值觀相符，才能確保AI模型的能力和行為與人類意圖保持一致。僅依靠數據和算法并不足以實現人機對齊，這意味著在設計獎勵機制時，不僅要考慮任務的效率、效益和效果，還需要考慮行為是否符合人類的倫理標準。
3.AI使用邊界和倫理監(jiān)督模型
當前AI系統(tǒng)的合規(guī)性、安全性和倫理問題越發(fā)突出，建立一個AI監(jiān)督模型框架尤為必要。其主要目的是通過制定明確的標準和規(guī)范，確保所有AI系統(tǒng)在開發(fā)和使用過程中遵循既定的原則，從而減少AI在制度沒有確定的情況下被過度使用所帶來的風險。
4.可解釋性模型
在保障有效性的前提下，提高可解釋性，有助于減少對公共資源的消耗，增強用戶對AI系統(tǒng)的信任度，并促進其在關鍵領域的應用。例如在醫(yī)療健康領域，一個具有高可解釋性的AI診斷系統(tǒng)能夠讓醫(yī)生更容易理解其判斷依據，減少不必要的檢查和治療程序。
大規(guī)模預訓練模型
5.規(guī)模定律
基于海量參數和訓練數據的大規(guī)模預訓練模型能夠有效提高人機交互和推理能力，增強可完成任務的多樣性和豐富性。目前規(guī)模定律依然有效，不僅體現在語言模型上，也在圖像處理、語音識別等多個領域中得到了驗證。
6.全模態(tài)大模型
全模態(tài)大模型可處理和理解文本、圖片、音頻、數據表格等多種類型的數據輸入，并根據任務需求生成多種類型的輸出。例如引入通常用于捕捉三維空間信息的3D點云數據模態(tài)，對于機器人的導航和避障尤其重要。
7.人工智能驅動的科學研究
使用大模型、生成式技術等來提高科學研究中提出假說、試驗設計、數據分析等階段的效率和準確性?？茖W家們可以利用AI技術進行實時的試驗監(jiān)測和調整，快速反饋試驗結果，動態(tài)優(yōu)化試驗設計和假設。
具身智能
8.具身小腦模型
傳統(tǒng)大模型可以協(xié)助機器人處理決策、任務拆解和常識理解等慢通道反應任務，但不適合做強實時性和高穩(wěn)定性的機器人規(guī)劃與控制快通道反應任務。具身智能(人工智能在物理世界的進一步延伸，一般是指可以感知、理解物理世界并與其形成互動的智能系統(tǒng))小腦模型可以通過多模型投票等集成學習方法，結合機器人本體結構與環(huán)境特性選擇合理的模型控制算法，確保機器人在理解自身本體約束的前提下，完成高動態(tài)、高頻、魯棒的規(guī)劃控制動作，使智能機器人更加滿足現實世界的精細操作與實時控制需求。
9.實體人工智能系統(tǒng)
實體人工智能系統(tǒng)是將具身智能賦能于物理世界中的實體對象，使傳統(tǒng)設備能夠突破其原有的功能限制，實現更高水平的智能化操作。人形機器人是實體人工智能系統(tǒng)的終極表現形態(tài)，它不僅具備多模態(tài)感知和理解能力，能夠與人類自然互動，還可以在復雜環(huán)境中自主決策和行動，并有望在未來應用到更多復雜的工作場景中。
生成式人工智能
10.世界模擬器
世界模擬器能提供沉浸式的高仿真體驗，為使用者帶來更加豐富和多樣化的游戲世界，可應用于教育、娛樂等領域，還可以創(chuàng)造更多超級數字場景。在機器人領域，這種技術還可用于構建大規(guī)模、標準化的多模態(tài)機器人行為數據集，提高機器人本體設計、仿真訓練和算法遷移的能力。
素材來源：光明日報
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