四川
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自然語(yǔ)言理解分三個(gè)層次，第一層用數(shù)據(jù)集說(shuō)話，任務(wù)表現(xiàn)良好即認(rèn)為有理解能力。
第二層基于操作系統(tǒng)語(yǔ)義或本體定義的詞典交流，第三層基于模型論和邏輯層面。
當(dāng)前大模型在第一層做得不錯(cuò)，但第二層和第三層還有很大提升空間。
人工智能與腦科學(xué)的關(guān)系類似飛機(jī)和鳥(niǎo)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴人類研究積累，但和生物腦有差異，比如人類神經(jīng)元數(shù)量多且是脈沖式，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字式。
不過(guò)人腦仍有可借鑒之處，如分區(qū)結(jié)構(gòu)，反向傳播在生物腦中不存在卻效果好，AI 不必完全模仿人腦。
推理模型如 DeepSeek R1 和 OpenAI 的 O1，與預(yù)訓(xùn)練模型不同。
預(yù)訓(xùn)練模型基于下一個(gè)詞預(yù)測(cè)，推理模型則在固定訓(xùn)練模型后增強(qiáng)推理側(cè)，如延長(zhǎng)思考時(shí)間、按步驟推理。
推理模型是當(dāng)前 AI 熱門(mén)方向，可能意味著預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)代快要結(jié)束。
AI 能完成復(fù)雜決策，1997 年 AI 用搜索加優(yōu)化技術(shù)擊敗國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫，有人認(rèn)為是暴力搜索不算智能，但 AI 完成任務(wù)后人們常降低難度認(rèn)知。
現(xiàn)在 AI 在知識(shí)搶答、辯論、德州撲克、麻將等領(lǐng)域表現(xiàn)良好，AlphaGeometry 達(dá)到人類水平并解決部分 IMO 題目，但技術(shù)到產(chǎn)品還有差距。
大模型讓 AI 進(jìn)入應(yīng)用階段，之前深度學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)感知任務(wù)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在棋類表現(xiàn)好但認(rèn)知決策不足，大模型帶來(lái)落地可能，標(biāo)志智能時(shí)代和第四次工業(yè)革命開(kāi)始。
當(dāng)前應(yīng)用特點(diǎn)是對(duì)可靠性要求不高或有人兜底，精確場(chǎng)景如工廠生產(chǎn)、醫(yī)療存在幻覺(jué)和可解釋性問(wèn)題。
行業(yè)應(yīng)用需結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)和符號(hào)系統(tǒng)，預(yù)計(jì) 5 到 10 年內(nèi)從 toC 擴(kuò)展到 toB 領(lǐng)域。
每個(gè)人應(yīng)擁抱智能時(shí)代，AI 通識(shí)課重要，人工智能有兩種做法，研究 AI 本身需要?jiǎng)邮帜芰团行运季S。
AI+X 需對(duì) X 有興趣，建議主修 X 兼修 AI，AlphaFold 獲諾貝爾獎(jiǎng)就是 AI+X 的典型案例，未來(lái)會(huì)有更多成果。
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