关华体会- 华体会体育官方网站- 体育APP下载于人工智能前沿的十个问题

2025-06-21 13:30:39

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　　1765年，工业革命的发源地英国伯明翰诞生了一个社区——这也印证了科学先行、技术跟随的理念。这一社区最早的发起人有瓦特等在工业革命史留下名字的人，他们以组织晚餐俱乐部的形式定期聚会。聚会时间往往选择在满月之夜，因为在没有路灯的情况下，月光可以帮他们照亮回家的路——这个团体因而取名为“月光社”（Lunar Society）。“月光”社孕育了许多著名人物，如“热力学之父”开尔文勋爵；也催生了许多突破性的发明发现，如博尔顿与瓦特公司（Boulton & Watt）对蒸汽机的改造推动了第一次工业革命。

　　在计算机历史的重要著作《The Dream Machine》（梦想机器）中，记录了个人计算机和互联网诞生背后关键的一群人，其中的一个故事是：阿帕网各个节点所在的高校，每年会派出各自实验室最优秀的青年聚在一起，既参加封闭研讨，也并肩滑雪、交流谈心——就好像今天的明珠湖会议一样。这群人自称为“阿帕社区”（ARPA Community），从美国西海岸到东海岸，横跨美国大陆的这批青年学者在此过程中建立起了紧密的友谊和共同的目标。

　　我们还希望结合国家在人工智能创新领域的支持，帮助大家快速落地研究成果。明珠湖会议的预期产出是具有颠覆性的关键问题清单，并初步形成敏捷部署提案。在成果落地方面，我们有丰富的载体，如上海人工智能实验室的开放课题、“AI4S攀登者行动计划”等项目，以及上海市和国家相关重大研究项目等，可以从不同的层次、资金规模和边界条件出发，为提出的问题找到适配的规划路径。最终沉淀下来的关键问题还将面向社区开放，邀请更多有能力的同行者进行“答题”。

　　所以人工智能一定要产生不同的形态，和实体经济、社会发展、人民生活紧密结合，随着人工智能技术的迭代，它一定会出现智能形态多元化。形态多元化的核心原因，一个是场景丰富度的要求，另一个是因为技术不完备，人工智能未来四五年中还会处于一个技术待完备的过程，这时候就需要妥协，在应用中考虑新的形态。所以这里就带来一个新问题，要思考人工智能产业的形态呈现出来的是过程还是终局，是手段还是目的？在这一点上，我们要充分听取来自学术界、产业界和投资界的声音。

　　在模型评估中，若能实现单位智能最大化，那么总体智能将会显著提升。DeepSeek模型的工程创新使模型更为简洁，这种简洁本身就是智能的高级表现。2025年1月，上海人工智能实验室正式提出数据思维密度（IQPT，Intelligence Quality per Token），定义为模型平均性能与训练数据量的比值，可以衡量大模型训练数据的“投入产出比”。今年3月，OpenAI研究负责人诺姆·布朗（Noam Brown）也分享了单位成本智能的相关观点。

　　从Agent发展情况看，它是依赖于基础模型的，同时还需要通过与环境和用户的互动不断学习和自我改进。当前大多数自我改进系统都陷入了“僵化学习”的困境 。DeepMind科学家乔纳森·里奇恩斯（Jonathan Richens）今年6月发布论文，表明实现具有通用智能的智能体（AGI），必然学习到了环境的预测模型（世界模型）。无论是在动态环境中，还是在任务复杂度日益上升的背景下，世界模型都是不可或缺的基础。

　　近期，形式化AI取得较多进展，华裔数学家陶哲轩的“Lean+AI=数学证明智能化”概念，以及创业公司Ndea的程序合成（program synthesis）技术，都体现了通过数学严谨性确保系统行为可验证。形式化AI有巨大潜力，但同时也存在一定的问题：会否由于限制太强，使系统灵活度下降，从而出现为了完成任务而“绕过安全检查”，最终导致病变？自动形式化、形式化验证是确保AI 100% 安全的路径吗？还有哪些可行的技术方案，比如Causal AI（因果人工智能）、Explainable AI（可解释人工智能）等？真正的AI安全需要的不是完美的规范，而是具备自我修正能力的动态安全机制。

　　Transformer架构自2017年问世以来，引领了AI领域的一场革命。从GPT系列到Claude，从DALL-E到Gemini，几乎所有令人印象深刻的大型语言模型和多模态模型都建立在这一架构之上。然而，随着我们对AI能力的期望不断提高，Transformer的一些内在局限性逐渐显现，包括计算效率不高、上下文理解有限、推理能力存在瓶颈、难以模拟动态系统等。正如爱因斯坦所言：“我们不能用制造问题时的思维方式来解决问题”。突破这些局限，可能需要全新的架构思路。展望未来，除了Transformer自身架构的持续迭代，未来多元架构如何共存、互补和协作？针对决策智能、世界智能、生物智能等领域需要探索可能引领下一代的AI架构。

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