في الآونة الأخيرة، عُقد الاجتماع الموضوعي للمنتدى العالمي للعلوم والتكنولوجيا والتنمية لعام 2024 بعنوان "الابتكار في حوكمة الذكاء الاصطناعي يبني مؤسسة ائتمانية دولية لتنمية النظام البيئي لحوكمة العلوم والتكنولوجيا" في بكين، تشياو هونغ، رئيس منظمة التعاون العالمية للروبوتات أصدر أكاديمي من الأكاديمية الصينية للعلوم تقرير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) لعام 2024 في الاجتماع.
وقال تشياو هونغ: "إنها مليئة بالإمكانيات والإمكانات اللانهائية. ولن توفر أسلوب حياة أكثر ملاءمة وكفاءة فحسب، بل ستعزز أيضًا الابتكار والتطوير في جميع مناحي الحياة"، معربًا عن أمله في أن يرشد هذا الإصدار الجميع إلى التفكير في " كيفية فهم اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، وكيفية تعزيز الابتكار التكنولوجي والتحديث الصناعي، وكيفية ضمان التنمية المستدامة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
هذه الاتجاهات العشرة للتكنولوجيا المتطورة هي:
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المشتركة
1. البيانات الصغيرة والبيانات عالية الجودة
لا تستهلك الكمية الكبيرة من البيانات غير الصالحة موارد الحوسبة فحسب، بل تفرض أيضًا تحديات على التدريب الموثوق للنماذج. وفي هذا السياق، تتزايد أهمية البيانات الصغيرة والبيانات عالية الجودة. تولي البيانات الصغيرة مزيدًا من الاهتمام لدقة البيانات وملاءمتها، مما يقلل بشكل أساسي من اعتماد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات وعدم يقينها وتعزيز موثوقية الشبكة. لا يمكن لبناء مجموعات بيانات متنوعة أن يدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بطرق تقنية مختلفة على أساس نظري فحسب، بل يوفر أيضًا إمكانيات جديدة لحل مشكلة عنق الزجاجة في الذكاء الاصطناعي العام.
2. محاذاة الإنسان والآلة
فقط عندما تتوافق نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية، يمكننا التأكد من أن قدرات وسلوك نموذج الذكاء الاصطناعي تتوافق مع نوايا الإنسان. إن الاعتماد على البيانات والخوارزميات وحده لا يكفي لتحقيق المواءمة بين الإنسان والآلة، مما يعني أنه عند تصميم آلية المكافأة، يجب ألا تفكر فقط في كفاءة المهمة وفعاليتها، ولكن أيضًا ما إذا كان السلوك يتوافق مع أخلاقيات الإنسان. المعايير.
3. حدود استخدام الذكاء الاصطناعي ونموذج الإشراف الأخلاقي
في الوقت الحاضر، أصبحت قضايا الامتثال والأمن والأخلاقيات لأنظمة الذكاء الاصطناعي بارزة بشكل متزايد، ومن الضروري بشكل خاص إنشاء إطار نموذجي للإشراف على الذكاء الاصطناعي. والغرض الرئيسي منه هو التأكد من أن جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع المبادئ الراسخة أثناء التطوير والاستخدام من خلال صياغة معايير ومواصفات واضحة، وبالتالي تقليل مخاطر الإفراط في استخدام الذكاء الاصطناعي دون نظام محدد.
4. نموذج التفسير
وعلى أساس ضمان الفعالية، فإن تحسين قابلية التفسير سيساعد في تقليل استهلاك الموارد العامة، وتعزيز ثقة المستخدمين في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتعزيز تطبيقه في المجالات الرئيسية. على سبيل المثال، في المجال الطبي والصحي، يمكن لنظام تشخيص الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير بدرجة كبيرة أن يسهل على الأطباء فهم الأساس الذي يعتمدون عليه حكمهم ويقلل من الفحوصات وإجراءات العلاج غير الضرورية.
نماذج مدربة مسبقًا على نطاق واسع
5. قانون الحجم
يمكن لنماذج ما قبل التدريب واسعة النطاق المستندة إلى معلمات ضخمة وبيانات التدريب أن تعمل بشكل فعال على تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب وقدرات التفكير المنطقي، وتعزيز تنوع وثراء المهام التي يمكن إكمالها. في الوقت الحاضر، لا يزال قانون الحجم ساريًا، ولا ينعكس فقط في النماذج اللغوية، ولكن يتم التحقق منه أيضًا في العديد من المجالات مثل معالجة الصور والتعرف على الكلام.
6. نموذج كبير كامل الوسائط
يمكن للنموذج الكبير كامل الوسائط معالجة وفهم أنواع مختلفة من مدخلات البيانات مثل النصوص والصور والصوت وجداول البيانات وما إلى ذلك، وإنشاء أنواع مختلفة من المخرجات وفقًا لمتطلبات المهمة. على سبيل المثال، يعد إدخال طريقة البيانات السحابية النقطية ثلاثية الأبعاد، والتي تُستخدم عادةً لالتقاط المعلومات المكانية ثلاثية الأبعاد، أمرًا مهمًا بشكل خاص للملاحة الآلية وتجنب العوائق.
7. البحث العلمي القائم على الذكاء الاصطناعي
استخدام النماذج الكبيرة والتقنيات التوليدية وما إلى ذلك لتحسين كفاءة ودقة اقتراح الفرضيات والتصميم التجريبي وتحليل البيانات والمراحل الأخرى في البحث العلمي. يمكن للعلماء استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي للمراقبة والتعديل التجريبي في الوقت الفعلي، والتعليق السريع على النتائج التجريبية، والتحسين الديناميكي للتصميمات والافتراضات التجريبية.
الذكاء المتجسد
8. نموذج المخيخ المتجسد
يمكن للنماذج الكبيرة التقليدية أن تساعد الروبوتات في مهام الاستجابة ذات القنوات البطيئة مثل اتخاذ القرار وتفكيك المهام وفهم المنطق السليم، ولكنها ليست مناسبة لمهام الاستجابة سريعة القنوات مثل تخطيط الروبوت والتحكم فيه في الوقت الفعلي القوي والعالي استقرار. الذكاء المتجسد (امتداد إضافي للذكاء الاصطناعي في العالم المادي، يشير عمومًا إلى نظام ذكي يمكنه إدراك العالم المادي وفهمه والتفاعل معه). يمكن للنموذج المخيخي استخدام أساليب التعلم المتكاملة مثل التصويت متعدد النماذج، جنبًا إلى جنب مع يضمن اختيار هيكل وجود الروبوت والخصائص البيئية المعقولة أن الروبوتات يمكنها إكمال إجراءات التحكم المخططة الديناميكية للغاية وعالية التردد والقوية في ظل فرضية فهم القيود الوجودية الخاصة بها، مما يجعل الروبوتات الذكية أكثر قدرة على تلبية المتطلبات الدقيقة. احتياجات التشغيل والتحكم في الوقت الحقيقي للعالم الحقيقي.
9. نظام الذكاء الاصطناعي المادي
يعمل نظام الذكاء الاصطناعي المادي على تمكين الذكاء المتجسد للأشياء المادية في العالم المادي، مما يمكّن المعدات التقليدية من اختراق قيودها الوظيفية الأصلية وتحقيق مستوى أعلى من التشغيل الذكي. الروبوتات البشرية هي الشكل النهائي لأنظمة الذكاء الاصطناعي المادية، فهي لا تتمتع بقدرات الإدراك والفهم متعددة الوسائط فحسب، بل يمكنها أيضًا التفاعل بشكل طبيعي مع البشر، ولكن يمكنها أيضًا اتخاذ القرارات والتصرف بشكل مستقل في بيئات معقدة، ومن المتوقع أن يتم تطبيقها على المزيد. المهام المعقدة في المستقبل في سيناريو العمل.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
10. محاكي العالم
يمكن لمحاكاة العالم أن توفر تجربة محاكاة عالية غامرة وتجلب للمستخدمين عالم ألعاب أكثر ثراءً وتنوعًا، ويمكن استخدامها في التعليم والترفيه والمجالات الأخرى، ويمكنها أيضًا إنشاء المزيد من المشاهد الرقمية الفائقة. في مجال الروبوتات، يمكن أيضًا استخدام هذه التكنولوجيا لبناء مجموعات بيانات سلوك الروبوت الموحدة ومتعددة الوسائط واسعة النطاق، مما يحسن قدرات تصميم وجود الروبوت والتدريب على المحاكاة وترحيل الخوارزميات.