共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
生成式人工智能是一种能够自主生成内容的人工智能技术,可以应用于文本生成、图像生成等多个领域。近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了突破性进展,特别是以ChatGPT为代表的生成式对话模型,取得了令人惊艳的效果,开始广泛应用于各行各业。生成式人工智能有广阔的发展前景,本文首先介绍了ChatGPT的研究进展,包括预训练语言模型、上下文学习和基于人类反馈的强化学习三个关键技术,以及ChatGPT对相关人工智能研究的影响。然后对ChatGPT及生成式人工智能在未来的应用发展进行了思考与总结,讨论了目前亟需解决的关键问题,包括更透彻的理解能力、模型轻量化、可控安全的内容生成、知识可持续学习、类脑化认知和可解释性等;希望通过本文的介绍能引起更多的研究人员关注生成式人工智能,进一步推动生成式人工智能的发展与应用。 相似文献
2.
2022年底,OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人将人工智能对通用自然语言任务的理解与生成能力提升到新的高度,引发各界广泛关注。当前ChatGPT仅支持文本模态的交互,而真实世界的感知则依赖于图像、文本、视频、音频等多个模态的协同处理。如何借鉴人脑的跨模态处理特性,跨越视觉、语言、听觉等不同感官信息实现对真实世界的感知和认知,是提升模型通用感知和交互能力、实现通用人工智能的关键。本文从ChatGPT的核心技术出发,分析ChatGPT在文本单模态限制下所面临的问题,并介绍ChatGPT与多模态分析技术结合的部分代表性工作,最后从多模态预训练、数据—知识双轮驱动等角度对ChatGPT多模态化的未来研究方向进行展望。 相似文献
3.
对因果的理解是人类认知最普遍也是最不可或缺的一环.如何让蠢笨的机器人理解因果、进行有效的因果交流是实现智能的关键一步.图灵奖得主珀尔(Judea Pearl)给出了因果"推断引擎"的蓝图,而这个蓝图最关键也是最初始的设想就是因果语言的构建.首先,本文将阐述因果语言的源起;其次,通过与物理语言和概率语言的比较,来说明因果语言的特点;再次,通过与随机对照实验相比较说明因果语言作用为何;最后,说明引入因果语言的意义及其应用价值. 相似文献
4.
以ChatGPT及其大语言模型为代表的人工智能将对经济学研究范式产生深远影响。目前,经济学实证研究一般使用参数维数较少、经济可解释性较强的小模型。然而,经济金融系统是一个超高维动态复杂系统,受多种因素的影响,且这些因素之间的关系呈现非线性与时变性特征,小模型无法刻画其本质规律。大模型可有效减少系统偏差,更好刻画复杂经济系统的特征与运行规律;而海量数据的使用可避免模型过度拟合,使大模型具有较好的泛化能力即样本外预测能力。为支持经济学及社会科学其他领域的大模型的估计、推断与预测,需要利用人工智能技术整合各种异构、异源、异频数据,构建大规模计量经济学数据库,并加强大算力等信息技术基础设施建设。目前,ChatGPT及大模型等前沿人工智能技术仍存在局限性,如：无法像人类一样进行批判性思考或想象,只有预测能力;基于大数据的人工智能因果推断本质上是一种统计关系推断,需要引入经济理论或实验方法帮助识别真正的因果关系;人工智能技术不能改变经济学实证研究从样本推断总体性质的本质;同时,由于互联网大数据存在大量虚假信息或样本选择偏差等问题,基于人工智能所获得的结论的可靠性需要验证。 相似文献
5.
对话式聊天机器人ChatGPT以近乎摧枯拉朽的气势席卷社会,拨开了通用人工智能的曙光。ChatGPT的升级版GPT-4是个多模态大模型,它从单调的文本交互,升级为可以接受文本与图像组合的多模态输入,相比传统的单模态大模型,多模态大模型更加符合人类的多渠道感认知方式,能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务。GPT-4表明在多模态大模型中引入基于人类知识的自然语言理解与生成能力能够带来模型在多模态理解、生成、交互能力上的巨大提升。本文将介绍多模态大模型的概念、关键技术、近期进展和应用场景、GPT-4的技术特性,并重点探讨以GPT-4为代表的大语言模型对构建多模态大模型的几点启发。具体而言,将讨论如何充分利用大语言模型的语言能力,在多模态大模型的构建中,借助语言的帮助更好地感知理解世界、创作生成内容、与人和环境交互。 相似文献
6.
以ChatGPT为代表的对话式语言大模型通过使用超大规模模型参数和海量训练数据,涌现出很强的上下文学习能力和思维链推理能力,在各种自然语言处理任务上取得了显著的进步,被视为颠覆性通用人工智能技术。在纯文本语言大模型突破的基础上,近期显现的重要技术发展趋势是向能够理解和生成语音、图像、图形等其他模态数据的跨模态语言大模型的转变。随着大模型技术的快速发展,跨模态语言大模型逐步拥有了较强的多模态感知以及初步的跨模态认知能力。本文将从多模态感知大模型、跨模态认知大模型、以及分布式智能体系统三种范式综述跨模态语言大模型技术体系的演进过程,并总结相关的评测基准,最后讨论跨模态语言大模型面临的技术挑战及潜在重要研究方向。 相似文献
7.
大型语言模型是当今人工智能领域最前沿的研究方向之一,该方向旨在训练含有大规模参数的通用语言模型,使其能够遵循人类指令完成不同类型的自然语言处理任务。作为大型语言模型的代表,由OpenAI研发的ChatGPT在各个领域均展现出强大的自然语言生成能力,受到了全球各行各业的关注。本文从语言模型的发展历程出发,介绍了近年研究者在扩大语言模型规模上的探索,然后分析了大型语言模型带来的范式改变,并以ChatGPT为典型实例概述了其发展、技术和应用,接着介绍了后ChatGPT时代大型语言模型的前沿进展,最后从评价和治理两方面总结了目前大型语言模型的局限性及未来需要解决的挑战。 相似文献
8.
在自回归生成模型、预训练以及人类反馈强化学习等技术的基础上，ChatGPT获得了强大的自然语言处理能力，颠覆了过往人们关于人工智能的认知。但与此同时，ChatGPT在模型训练、生成内容以及应用等维度也带来了诸多类型的风险。在治理展开之前，应当明确人本主义是治理的价值基础，包容审慎的敏捷治理是治理的理念，“点面结合”的多方参与是治理的主体要求，多措并举的体系化方案是治理的模式。由此，治理的具体路径将从以下五个方面展开：建设标准训练数据集、健全人工智能训练师职业资格准入制度、强化算法监管技术、落实全过程的伦理治理方案以及优化法律体系与法律责任配置。 相似文献
9.
2022年11月,OpenAI推出对话人工智能大模型ChatGPT,展现了令人惊艳的自然语言理解和生成能力,并具备了跨学科、多场景、多用途的通用性,在很多任务上的性能达到了人类专家的水平,引起了产业界和学术界的广泛关注。以ChatGPT为代表的大模型技术实现了人工智能技术从“量变”到“质变”的跨越,有望发展成为人工智能关键基础设施赋能百业,加速推进国民经济的高质量发展。本文首先回顾了大模型技术的演进历程,从技术、应用、生态等多个角度阐述大模型技术引发的新一轮人工智能变革,并指出大模型技术可能带来的风险和挑战,最后给出了我国大模型发展的一些启示与展望。 相似文献
10.
[目的/意义]作为大型语言模型的杰作,ChatGPT智能机器人的出现暗示着强人工智能时代即将来临。由于ChatGPT功能多样和强智能性等特征使其备受关注,但同时也潜藏应用风险,故而有必要探索治理路径。[方法/过程]文章分析ChatGPT的技术逻辑和特征,论证ChatGPT智能机器人应用的风险类型,并在此基础上构建协同治理的体系。[结果/结论]ChatGPT智能机器人应用的风险主要包括：社会信任机制面临危机、版权规则遭受冲击、个人数据的泄露风险骤升以及真实信息被篡改或滥用。未来法律层面应当完善数据分类分级、数据获取以及数据利用制度;ChatGPT开发者和平台层面应当分别强化审查义务和数据清洗义务;ChatGPT用户层面应当承担声明义务和注意义务,同时提高甄别能力;行业组织层面需要发布技术指南,推进企业事前合规建设。 相似文献
11.
李珍 《科学技术与辩证法》2009,26(2):101-105
意向性和因果性一直以来都是哲学中的重要议题,但是将两者联系起来讨论的话,通常认为意向性不能具有因果性,因果性中的解释项也不能是意向性。但是,意向实在论者仍然坚持意向性是因果有效的,并且意向性本身在本体论上不可还原。塞尔所提出的意向因果性理论是意向实在论的自然主义进路的代表,他的理论若能成功,则一方面为意向性和外部世界之间架起了一座桥梁,意向性不再是先验的、高于自然的概念,另一方面因果性的概念也得到了拓展,意向性不再被因果性拒之门外。然而,他的这一理论仍然遇到了三个困境。而这三个困境的解决都有赖于一种更为精致的因果理论——干预主义的因果理论。 相似文献
12.
<正>人工智能情感研究是一个不断发展的领域,人工智能是否拥有人类的情感特征,以及其情感是否等同于人类一贯定义的情感,这些问题仍然存在争议。上海大学教授孙伟平在《ChatGPT冲击波：类人恐惧与异化危机》中说：“以ChatGPT为代表的新一代人工智能正在将智能科技的创新发展推入全新的历史阶段。” 相似文献
13.
以ChatGPT为代表的大语言模型带来了人工智能技术的新一轮发展浪潮,获得了广泛的社会关注。大语言模型通过大规模无标注数据预训练、指令微调、人类对齐等关键技术途径,学习到了丰富的世界知识,具有较好的文本理解与生成能力,能够有效求解各种复杂任务。这一重要技术进展对于信息检索领域的发展带来了新的机遇。本文从大语言模型对于已有信息检索架构的改进以及现有检索技术如何改进大语言模型两个方面进行阐述,针对相关科学问题的可行技术方法进行了梳理与展望,探讨大语言模型时代下的信息检索发展趋势,旨在推动信息检索领域的科研进步。 相似文献
14.
《中国科技论坛》2021,(4)
专利发明创造领域的人工智能技术是一种仿生算法程序,其通过自身的认知计算系统来模仿人类智能,使系统具有像人类一样的创新思考能力来进行发明创造活动。人工智能在发明创造过程中,为了满足技术功能的需要,有可能涉及实施他人的专利,同时也有可能生成与他人专利并无实质性差别的发明,导致存在侵犯他人专利权的潜在风险。尽管人工智能发明创造过程中的专利侵权呈现出多主体、多步骤的分离式侵权特点,看似适用直接侵权或者间接侵权规则来认定侵权均存在法律障碍,但其实质是直接侵害了专利权人的利益。建议引入控制与指挥规则作为全面覆盖原则的补充,成为人工智能专利侵权认定的重要依据,通过分析各方主体之间是否存在独立的侵权人控制或指挥其他主体,来确定一个实际侵权人承担专利直接侵权责任。在弱人工智能时代,人工智能未完全脱离于人类主体的控制,从保障技术发展的安全性角度看,人工智能所有者承担专利侵权责任不失为一种权宜之举。 相似文献
15.
当前,人工智能产业蓬勃发展,智慧安防、智能家居等应用案例已广泛应用于人们生活中,但人工智能技术仍处于语音、图像、文字识别的感知智能阶段,是依赖模型构建的弱人工智能时期.未来技术趋势将朝着认知智能、类脑智能方向发展,实现因果推理、关联记忆、场景融合,并由人机协同走向人机交互.随着人工智能应用场景不断丰富,不再局限于语音和文字识别,如何让现实世界与虚拟视界进行友好、高效、自然的交互,成为人工智能发展需解决的问题. 相似文献
16.
ChatGPT是一款会话式大语言模型应用,具备卓越的复杂问题处理能力,成为业界讨论的热点。ChatGPT类人工智能应用会给专利工作带来哪些深远影响？本文以专利工作的申请、审查、授权和分析为基础,从应用和技术的角度初步探究ChatGPT类工具的技术功能、应用实例以及对专利工作全流程的影响。 相似文献
17.
因果关系是一种为了将世界系统化、简单化而假定的伪造,是一种作为生活条件的必要。对因果观念的批判以及独具特色的因果理论,构成了尼采知识论和本体论的核心部分。尼采是休谟怀疑论后非经验论意义上的因果怀疑论者的代表。他否认因果性反映任何实在,也反对因果观念有传统认识论意义上的不可或缺性。 相似文献
18.
近期,以ChatGPT为代表的大模型技术正开启人类社会智能化的新纪元。研究人工智能成功案例背后的技术原理,探索人工智能驱动的科学研究（AI for Science,AI4S）新范式,对促进我国科技进步、增强国家竞争力具有十分重要的意义。文章首先以数学、物理学、生物学、材料科学领域为例,简述AI4S的研究进展。其次,面向近年来最为成功的人工智能范例,分析AlphaFold和ChatGPT的基本原理和关键技术。最后,在以上分析的基础上,从算法、模型、数据、知识、人的因素等角度,总结大模型时代人工智能技术发展新趋势,探讨AI4S研究新范式。 相似文献
19.
语言的认知,包括刺激驱动(包括听觉、视觉等)和概念驱动。在语言学习的初始阶段或是年龄较小者更多是经由前者来学习,因为概念的形成是内部语言发展的结果。许多情况,尤其是遇到困难的或陌生的语言输入的情况下,语言的学习是通过语音表征来完成的。因此,语音能力的发展是不可逾越的阶段。1,语音在语言学习中的中介作用对语言来说,声音是第一性的。不管在人类语言的发展方面,还是在言语的运动记忆方面,语音都起着不可替代的作用。语音学习的结果促使了语言动觉能力的发展。这一能力的发展又促进了刺激驱动认知能力的发展,因为涉及言语动觉的… 相似文献
20.
人工智能与人类智能本质上的不同在于对语义的理解上。人工智能尚不完全具备人类智能对语义理解的意向性或语义性,更欠缺人类理解语义时的思维推理能力。本文从讨论语义Web的运作机制入手,探讨其运作机制的认知语义学基础,旨在阐释人类对语义理解的认知过程,以期能将此认知过程应用到人工智能语义Web的运作设计中,最终使其更加具有人类的意向性。 相似文献