gpt通用人工智能

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt通用人工智能的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

• 2、chatgtp怎么念

• 3、人工智能在未來能否廣泛使用？

• 4、達摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

一、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

人工智能的發(fā)展前景還是挺不錯的，目前學習人工智能領域發(fā)展的人才逐步增長，適應了科技發(fā)展的潮流。人工智能的發(fā)展一共經歷了六個發(fā)展期，隨著大數據、互聯(lián)網、云計算等科技的飛速發(fā)展，人工智能的發(fā)展也迎來了新高潮。

人工智能技術和產業(yè)發(fā)展可以推動智慧城市的建設和發(fā)展，人工智能化正在逐步推動資源的優(yōu)化配置和各企業(yè)的工作效率。

人工智能從最開始的專用智能向通用智能發(fā)展，之后向人機混合智能發(fā)展，最后向自主智能系統(tǒng)發(fā)展推動人類進入普惠型智能社會，語音識別實現(xiàn)人機交互的關鍵技術，現(xiàn)在的機器人也越來越人工化。

人工智能有利也有弊，發(fā)展人工智能也要充分考慮到人工智能技術的局限性，理性健康的發(fā)展目標才能推動社會的有利可持續(xù)發(fā)展。一般機器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機器人，中國通信巨頭華為發(fā)布了自己的人工智能芯片并將其應用于其智能手機產品，三星最新發(fā)布的語音助手Bixby已經從軟件層升級為語音助手，長時間陷入了“你問我回答”模式，人工智能通過智能手機變得更貼近人們的生活。

在應用水平上：隨著第五代移動通訊技術的發(fā)展，設備之間的聯(lián)通將有著更高的帶寬與更低的延遲，也就催生了更多人工智能的應用，如自動駕駛、VR等等。為這些技術落地和應用掃清了障礙。

而互聯(lián)網公司也將是最大的AI投入者。根據艾瑞數據分析，2019年中國科技企業(yè)技術研發(fā)投入約為4005億元，其中人工智能算法研發(fā)投入占比為9.3%，超370億元，且大部分投入來自互聯(lián)網科技公司。主要Al算法應用領域計算機視覺、語音識別/語音合成，以及自然語言處理占比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計算機視覺相關算法研發(fā)投入占比最大，這與視覺相關創(chuàng)業(yè)公司數量、產業(yè)需求和政策導向呈正相關聯(lián)系，計算機視覺目前仍是中國最具代表性的Al應用技術。

二、chatgtp怎么念

chatgpt的讀法是：tʃætgput。

chatgpt是一個合成詞，chat是指交談的意思，gpt是GUID Partition Table的縮寫，是指全局唯一標示磁盤分區(qū)表格式。

chatgpt是美國openai公司發(fā)明的一種智能聊天機器人。chatgpt全稱為“chat Generative Pre-trained Transformer”，翻譯成中文就是生成型預訓練變換模型。

chatgpt諧音讀法為“拆特級皮提”，讀的話也只需要讀前面的，后面三個字母是縮寫，一般不用讀全稱。chat的音標為：[tʃæt]；含義為：聊天。這款對話機器人的表現(xiàn)還是十分的亮眼的。

chatgpt是一款由美國的人工智能公司 OpenAI發(fā)布的免費的機器人對話模型，這個模型屬于GPT-3.5系列。用戶可以對chatgpt聊天很多內容，包括普通的日常聊天對話，信息的資訊，撰寫文章詩詞作文，甚至修改代碼等等。

chatgpt可以很好地模擬一個人類的聊天行為，不再有之前哪些對話機器人的生澀感，反而會在理解能力和交互性表現(xiàn)上變得更為強大，也就是語言會更通順。

三、人工智能在未來能否廣泛使用？

人工智能在未來是會被廣泛應用的，是未來發(fā)展的大趨勢，但人工智能未來的競爭壓力是會有的，它包括:機器翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復雜或規(guī)模龐大的任務等等，這恰恰體現(xiàn)了人工智能專業(yè)的熱門，所以學習人工智能方面的專業(yè)是很不錯的。

一、就業(yè)方向：

1、搜索方向，例如百度識圖、作業(yè)幫搜題等。視頻搜索也是搜索領域進一步研究的方向；

2、計算機視覺和模式識別方向，其應用領域包括智能辦公、智能交通、智慧城市等等；

3、醫(yī)學圖像處理，醫(yī)療設備和醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術。

4、無人駕駛領域，是人工智能重點應用領域之一；

5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商業(yè)、生活的諸多領域將會出現(xiàn)人工智能的影子。

二、人工智能發(fā)展前景

1、智能化是未來發(fā)展的重要趨勢之一。

隨著互聯(lián)網的發(fā)展，大數據、云計算和物聯(lián)網等相關技術會陸續(xù)普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。

2、產業(yè)互聯(lián)網的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。

互聯(lián)網當前正在從消費互聯(lián)網向產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展，產業(yè)互聯(lián)網將綜合應用物聯(lián)網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

3、人工智能技術將成為職場人的必備技能之一。

隨著智能體逐漸走進生產環(huán)境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作，這對于職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相關技術。

四、達摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

據介紹，《達摩院 2022 十大 科技 趨勢》采用了“定量發(fā)散，定性收斂”的分析方法，整個分析流程分為兩部分：

達摩院分析了 159 個領域近三年 770 萬篇公開論文、8.5 萬份專利，挖掘其中熱點領域及重點技術突破，深度訪談近 100 位科學家，提出了 2022 年可能照進現(xiàn)實的十大 科技 趨勢，覆蓋人工智能、芯片、計算和通信等領域。

具體而言，這十大 科技 趨勢分別是：AI for Science、大小模型協(xié)同進化、硅光芯片、綠色能源 AI、柔性感知機器人、高精度醫(yī)療導航、全域隱私計算、星地計算、云網端融合、XR 互聯(lián)網。

達摩院認為，計算機科學改變科研的路徑是從下游逐漸走向上游。起初計算機主要用來做實驗數據的分析與歸納。后來科學計算改變了科學實驗的方式，人工智能結合高性能計算，在實驗成本與難度較高的領域開始用計算機進行實驗的模擬，驗證科學家的假設，加速科研成果的產出，如核能實驗的數字反應堆，能夠降低實驗成本、提高安全性、減少核廢料產生。

近年，人工智能被證明能做科學規(guī)律發(fā)現(xiàn)，不僅在應用科學領域，也能在基礎科學領域發(fā)揮作用，如 DeepMind 使用人工智能來幫助證明或提出新的數學定理，輔助數學家形成對復雜數學的直覺。

達摩院預測， 在未來的三年內，人工智能技術在應用科學中將得到普遍應用，在部分基礎科學中開始成為研究工具。

阿里達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝在接受 InfoQ 采訪時表示，用 AI 去助力科研主要基于數據和計算這兩點，在數據和算力的基礎上形成 AI 能力。

“從本質上來講，AI for Science 和 AI for Industry 差別不大，AI 也是作為推動領域發(fā)展的一個工具。只是這個領域有點不一樣，它的門檻比較高，因為是科學家要做的事情，不是一個普通人、一般的技術工作人員可以做的事情。但是從本質上來講，也是這個領域因為有了數據，可以設計算法去挖掘數據中的’玄機’，去解決這個領域的問題?！?/p>

對于從業(yè)者而言，AI for Science 需要 AI 專家要去了解科學問題，需要科學家要去了解 AI 的原理?！癆I for Industry 的時候，其實是從單點的技術逐漸地走向了平臺化，AI for Science 的未來，我想也會逐步地走向平臺化。這個時候就是 AI 專家結合某個領域、某個學科，甚至是某個學科的某一類問題和科學家們一起去建造一個科研的平臺。這個時候科學家們可能有更大的自由度、更強大的工具，能夠更批量地去做科學研究，實現(xiàn)更加豐富、更加重要的科學突破?！比A先勝說道。

谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、 達摩院的 M6 等大規(guī)模預訓練模型取得了重要進展，大模型的性能有了飛躍性提升，為下游的 AI 模型提供了發(fā)展的基礎。然而大模型訓練對資源消耗過大，參數數量增加所帶來的性能提升與消耗提升不成比例，讓大模型的效率受到挑戰(zhàn)。

阿里達摩院智能計算實驗室科學家楊紅霞在接受 InfoQ 采訪時表示，預訓練大模型還有亟待突破的幾個課題：

達摩院認為，大模型的參數規(guī)模發(fā)展將進入冷靜期，大模型與相關聯(lián)的小模型協(xié)同將是未來的發(fā)展方向。大模型沉淀的知識與認知推理能力向小模型輸出，小模型基于大模型的基礎疊加垂直場景的感知、認知、決策、執(zhí)行能力，再將執(zhí)行與學習的結果反饋給大模型，讓大模型的知識與能力持續(xù)進化，形成一套有機循環(huán)的智能系統(tǒng)，參與者越多，受惠者越多，模型進化的速度也越快。

“大小模型的協(xié)同進化也可以更好的服務于更加復雜的新場景，例如虛擬現(xiàn)實、數字人，需要云邊端的同時部署與交互，同時該體系對于保護用戶數據隱私也更加的靈活，用戶可以在不同的端上維護自己的小模型。”楊紅霞向 InfoQ 說道。

清華大學計算機系教授，北京智源人工智能研究院學術副院長唐杰表示，大模型的發(fā)展，在認知智能方面，模型參數不排除進一步增加的可能，但參數競賽本身不是目的，而是要探究進一步性能提升的可能性。大模型研究同時注重架構原始創(chuàng)新，通過模型持續(xù)學習、增加記憶機制、突破三元組知識表示方法等方法進一步提升萬億級模型的認知智能能力。在模型本身方面，多模態(tài)、多語言、面向編程的新型模型也將成為研究的重點。

達摩院預測， 在未來的三年內，在個別領域將以大規(guī)模預訓練模型為基礎，對協(xié)同進化的智能系統(tǒng)進行試點 探索 。在未來的五年內，協(xié)同進化的智能系統(tǒng)將成為體系標準，讓全 社會 能夠容易地獲取并貢獻智能系統(tǒng)的能力，往通用人工智能再邁進一大步。

電子芯片發(fā)展逼近摩爾定律極限，集成技術進步趨于飽和，高性能計算對數據吞吐要求不斷增長，亟需技術突破。

光子芯片不同于電子芯片，技術上另辟蹊徑，用光子代替電子進行信息傳輸，可以承載更多的信息和傳輸更遠的距離。光子彼此間的干擾少、提供相較于電子芯片高兩個數量級的計算密度與低兩個數量級的能耗。相較于量子芯片，光子芯片不需要改變二進制的架構，能夠延續(xù)當前的計算機體系。光子芯片需要與成熟的電子芯片技術融合，運用電子芯片先進的制造工藝及模塊化技術，結合光子和電子優(yōu)勢的硅光技術將是未來的主流形態(tài)。

北京大學教授，上海光機所特聘首席研究員周治平表示，達摩院選擇“硅光芯片”作為 2022 年 10 大 科技 趨勢之一，印證了該技術在信息通信領域的巨大應用價值。硅光芯片的進一步擴展是硅基光電子芯片：利用集成電路的設計方法和制造工藝，將微納米量級的光子、電子、及光電子器件異質集成在同一硅襯底上，形成一個完整的具有綜合功能的新型大規(guī)模光電集成芯片。它更加顯著地反映了人類 社會 在納米技術方面的持續(xù)努力以及對更小型器件和更緊湊系統(tǒng)的極大興趣。

達摩院預測，光電融合是未來芯片的發(fā)展趨勢，硅光子和硅電子芯片取長補短，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢，促使算力的持續(xù)提升。 未來三年，硅光芯片將支撐大型數據中心的高速信息傳輸；未來五到十年，以硅光芯片為基礎的光計算將逐步取代電子芯片的部分計算場景。

綠色能源的大規(guī)模開發(fā)和利用已經成為當今世界能源發(fā)展的主要方向。在高比例綠色能源并網的趨勢下，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)難以應對綠色能源在大風、暴雨、雷電等天氣下發(fā)電功率的不確定性，以及復雜故障及時響應的應對能力。

在運行監(jiān)測過程中，參數核驗和故障監(jiān)測仍需要大量的人工參與，故障特征提取困難，識別難度大。針對大規(guī)模綠色能源并網在穩(wěn)定、運行和規(guī)劃上面臨的各種挑戰(zhàn)，以人工智能為主的新一代信息技術將對能源系統(tǒng)整體的高效穩(wěn)定運行提供技術保障和有力支撐。

人工智能與能源電力的深度融合，將推動大規(guī)模新能源發(fā)電、并網、輸送、消納和安全運行，完成對能源系統(tǒng)的升級改造。

中國電科院首席系統(tǒng)架構師周二專認為，新型電力系統(tǒng)要實現(xiàn)智能調控、運行推演將離不開 AI 技術，在 AI 技術的支撐下構建多個物理電網和 IT 應用程序交互的數字孿生體，每個數字孿生體解決某一個場景或某一個方面的電網運行問題。這樣，當有足夠的孿生體構成電網調控數字孿生系統(tǒng)來解決電網運行問題的各個方面，即可實現(xiàn)智能調控。

達摩院預測， 在未來的三年內，人工智能技術將幫助電力系統(tǒng)實現(xiàn)大規(guī)模綠能消納，能源供給在時間和空間維度上能夠互聯(lián)互濟，網源協(xié)調發(fā)展，彈性調度，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運行。

機器人是技術的集大成者，在過去硬件、網絡、人工智能、云計算的融合發(fā)展下，技術成熟度有了飛躍式地進展，機器人朝向多任務、自適應、協(xié)同化的路線發(fā)展。

柔性機器人是重要的突破代表，具有柔軟靈活、可編程、可伸縮等特征，結合柔性電子、力感知與控制等技術，可適應多種工作環(huán)境，并在不同任務中進行調節(jié)。近年柔性機器人結合人工智能技術，使得機器人具備感知能力，提升了通用性與自主性，降低對預編程的依賴。

柔性感知機器人增加了對環(huán)境的感知能力(包含力、視覺、聲音等)，對任務的遷移能力增強，不再像傳統(tǒng)機器人需要窮舉可能性，并且可執(zhí)行依賴感知的任務(如醫(yī)療手術)，拓展機器人的適用場景。另一個優(yōu)勢是在任務中的自適應能力，面向突發(fā)變化能夠及時反應，準確地完成任務并避免問題發(fā)生。

達摩院預測， 未來五年內，柔性機器人將充分結合深度學習帶來的智能感知能力，能面向廣泛場景，逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機器人，成為產線上的主力設備。同時在服務機器人領域實現(xiàn)商業(yè)化，在場景、體驗、成本方面具備優(yōu)勢，開始規(guī)?；瘧谩?/strong>