音頻：王華
人工智能在過去十年間從科幻概念一步步成為生活中必不可少的一項技術，在你手機里的語音助手、拍照用的美顏功能、未來充滿希望的自動駕駛，都是人工智能在不同領域的典型應用。根據前瞻產業研究院的估算，中國大型企業基本都已經使用人工智能技術，人工智能產業近5年來的投融資額度已經增長4倍，在2021年達到了1800億的規模，可以說在外界看來就是一片欣欣向榮的態勢。不過據我們的了解，業內人士對人工智能的未來卻越來越悲觀，這主要是因為過去十年人工智能的快速發展，主要靠的是越來越大的模型和數據，真正的技術卻沒有更多的突破。今天最為知名的人工智能模型GPT-3，訓練一次耗電能達到19萬度，這足夠一輛電動車行駛70萬公里，一般家庭汽車開35年才能達到這個水平。這就好比一輛車發動機越大就跑得越快，業內認為這樣的趨勢很難持續下去，必須要新的突破才能讓人工智能產業更進一步，只是這個新突破在哪還沒有什麼明確的看法。對此，開啟了人工智能大發展的業內專家吳恩達提出他自己的觀點，在接受美國電氣電子工程師學會的深度採訪中，他認為未來人工智能的變革將來自兩個方面，視覺基礎模型和優質的小樣本數據訓練。談及視覺基礎模型，我們必須先要給大家普及一下基礎模型（foundation models）的概念。所謂基礎模型，也叫預訓練模型，簡單說就是已經成型的人工智能程序，你只需要根據需要，再稍稍加工一下，它就能為你完成一些具體的智能任務。比如前面提到的GPT-3就是應用在語言領域的基礎模型，你再提供不同的數據訓練一番，它可以和你語音交流，也能為你寫論文。吳恩達認為視頻識別是個非常關鍵的技術，它意味着人工智能將開始擁有實時反饋和互動的能力，但是視頻領域還沒有誕生一個屬於它的基礎模型。大家只是把應用於語言、圖片領域的人工智能框架放到視頻識別上，就好比訓練一個人用耳朵來「看」世界，不是不行，但這既不高效，也肯定會犯很多錯，自然也會導致大量算力的浪費。科技前哨的小夥伴在研究時就發現，今天人工智能在視頻識別上確實還有不少問題，比如識別「喝咖啡」這個動作，2019年到現在準確率都沒有更多提升，可以說還在嬰幼兒水平。
不過吳恩達說有跡象表明，視覺基礎模型即將出現，這或許會帶動下一輪的智能化浪潮，越來越多的行業都會深度應用起人工智能。在這樣的大趨勢下，未來最有價值的將不是智能，反而是數據。他在採訪中談到自己這些年的觀察和收穫，在他看來人工智能行業有些太過依賴數據規模，忽略了數據質量。今天談到數據動不動就是上百萬的圖片，幾千G的視頻，但大家忽略了兩個關鍵的問題。第一個是很多行業並沒有這麼大的數據積累，特別是不少傳統行業，根本就沒有什麼數據積累的觀念。數據多並不意味着訓練出來的AI就厲害，這就好比一個小孩學了一萬遍「1+1=2」，另一個練習了10道不同的題，後者明顯更容易理解加法是什麼。正因為這樣，吳恩達認為以後人工智能將會有一個非常重要的工作——數據工程，相比於提供成千上萬的數據，更少而精的案例會更有價值，這不但能讓我們更理解人工智能的運作原理，也可以幫助智能在更多領域的應用。隨着視頻基礎模型的發展和數據質量的提升，今天在互聯網上是一兩個人工智能算法服務無數用戶，未來在在製造業中，我們或許會看到一千家製造商有一千個人工智能，帶動各個產業環節都產生深度變革。以上就是今天的內容，希望你能有所收穫，如果你喜歡我們的節目，歡迎分享給你的朋友，這會對我們非常有幫助，更多精彩內容明天再見~【科技特訓營】全新的會員訂閱制線上書院模式，全年50次「在線直播課程+私享群互動」，你隨時可以加入、我持續保持更新！一起互動，伴隨成長！讓我們為未來五年做好準備，一起探討把握機遇，決勝未來！長按圖片識別二維碼報名加入，可觀看所有直播和回放。
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