Забележка: Статията е публикувана за първи път на TechNode Китай написана от Евън Хуанг и преведено от Зинан Джан.
В динамичната ера на изкуствения интелект рисковият капитал все повече се насочва към трансформиращия потенциал на тази технология. Тъй като генеративният AI напредва в създаването на текст, изображения и видеоклипове, се появяват множество възможности и предизвикателства. Тази статия изследва ключовата роля на Закона за мащабиране, появата на супер приложения и обещаващото бъдеще на иновациите, управлявани от AI. Подчертавайки прозренията на лидерите в индустрията, той подчертава потенциала на AI да революционизира различни сектори и предприемачески начинания, предоставяйки ценни насоки за бъдещи инвестиции в рисков капитал.
Полезността на закона за мащабиране
Етапите на обучение и извод на големи модели изискват значителни изчислителни ресурси. Законът за мащабиране предполага, че значителен напредък в интелигентността се постига чрез последователни инвестиции в огромни количества данни и мощни изчисления, при условие че алгоритмичната архитектура остава стабилна.
OpenAI, силен защитник на Закона за мащабиране, демонстрира потенциала на генеративния AI в различни области чрез използване на трансформаторна архитектура, обширни данни за обучение и значителни изчислителни ресурси.
Наскоро Кевин Скот, технически директор на Microsoft, споменат в интервю с Пат Грейди и Бил Когран от Sequoia Capital, че все още не са наблюдавали намаляваща възвръщаемост от мащабиране. Той обяви, че следващото поколение OpenAI модели скоро ще бъде достъпно, предлагайки по-евтини, по-мощни решения, способни да се справят с по-сложни проблеми. „Това е историята с всяко поколение модели, докато се увеличаваме“, отбеляза той.
На 18 май Янг Жилин, основател на Moonshot AI, обсъди изчислителните аспекти на закона за мащабиране. той отбеляза че първоначалните подобрения в производителността на модела се дължат на подобрената изчислителна мощност и ефективност. По-нататъшният напредък обаче изисква увеличени изчислителни инвестиции и гарантиране, че тези инвестиции ефективно се превръщат в интелигентност. „Това включва два въпроса: поддържане на изчислителната инвестиция и максимизиране на интелигентния резултат от всяка изчислителна единица“, обясни той.
На 18 май Янг Жилин, основател на Moonshot AI, обсъди изчислителните аспекти на закона за мащабиране. кредит: Moonshot Ai
В интервю за TechNode, Wu Yunsheng, вицепрезидент на Tencent Cloud, сподели своята гледна точка. „В момента има различни гледни точки, включително реалистични и идеалистични възгледи. Някои смятат, че Законът за мащабиране е достигнал плато, където продължаващите инвестиции носят намаляваща възвращаемост. Други твърдят, че той все още е във фаза на бързо развитие.“ Той подчерта, че Законът за мащабиране остава важен, цитирайки бързия напредък в мултимодалните изследвания през последната година. „В тази област различните възможности се подобряват значително с добавени данни или изчислителна мощност. Ще продължим да изследваме и наблюдаваме развитието и промените в различни сценарии и технологии“, добави той.
Супер приложението е на път
Към 28 март 2024 г. има 117 големи модела, регистрирани в администрацията на Киберпространството на Китай, включително ERNIE Bot на Baidu, Tongyi Qianwen на Alibaba и ChatGLM с отворен код. Бързото развитие на големите AI модели се превръща в ключов двигател на иновациите и пробивите в супер приложенията.
Тъй като тези големи моделни технологии узряват и се подобряват, те постепенно проникват в различни индустрии, предизвиквайки набор от предприемачески възможности. От здравеопазването до финансовите технологии, от интелигентното производство до културното творчество, потенциалът за приложение на AI е неограничен.
Zhou Zhifeng, управляващ партньор на Qiming Venture Partners, посочи на Световната конференция за изкуствен интелект в Шанхай, че в сравнение с графика на внедряване на приложения по време на интернет вълната, той прогнозира, че експлозията на приложения в настоящата вълна на ИИ ще настъпи значително по-рано. Понастоящем генеративният изкуствен интелект придобива значителна полза от потребителите в три „C полета“ — Copilot, Creativity и Companionship — показвайки траектория на развитие, подобна на интернет приложенията и преход от приложения за повишаване на ефективността към такива, насочени към осигуряване на удоволствие. Той отбеляза, че интернет намалява пределните разходи за разпространение на информация до почти нула, докато същността на генеративния AI е да намали пределните разходи за създаване на цифрово съдържание до почти нула, което показва, че AI технологията е длъжна да освободи огромна стойност.
Когато обсъжда бъдещето на управляваните от AI супер приложения, Джан Фан, главен оперативен директор на Zhipu AI, изрази оптимизъмтвърдейки, че въпреки че създаването на супер приложения не е лесно, в ерата на ИИ ще се появят много невъобразими приложения. Този процес изисква напредък в изчислителната мощност, мрежите, хардуерните нива и потребителските навици, следвайки принципа на постепенно развитие от малки приложения. Джан подчертава, че чрез възприемане и използване на съществуващи AI технологии за постепенно трансформиране на настоящите приложения и продукти, бъдещето несъмнено ще доведе до супер приложения в ерата на AI.
По отношение на предизвикателствата при внедряването на генеративни AI приложения, Zhou Zhifeng вярва, че намаляването на разходите за използване на модела, необходимо за широкото приемане на генеративни AI, подобряването на ефективността на големите модели и повишаването на процента на задържане на потребителите на генеративни AI приложения са от решаващо значение. Тъй като периодът на растеж от нула до единица за компаниите с генеративни AI приложения е по-дълъг, отколкото в други области, те трябва да преодолеят едновременно предизвикателствата, свързани с TPF (технологично-продуктово съответствие) и PMF (продуктово-пазарно съответствие). Следователно екипът от основатели се нуждае от повече търпение, решителност и разбиране на технологията, продукта и света.
Въплътен интелект, безкрайно въображение
Имаше 45 интелигентни робота, включително 25 хуманоидни робота, представени на WAIC тази година. кредит: Евън Хуанг
Имаше 45 интелигентни робота, включително 25 хуманоидни робота, представени на WAIC тази година. На събитието многократно беше пуснат видеоклип на хуманоиден робот, който се разхожда по Великата стена. Хуманоидният робот L2 във видеото успешно е преодолял стръмните склонове на известната структура, постигайки стабилно ходене по нея.
На неотдавнашната конференция за разработчици на Huawei 2024, Джан Пин’ан, изпълнителен директор и главен изпълнителен директор на Huawei Cloud, представи Pangu Model 5.0. По време на представянето на модела Pangu за въплътен AI, той демонстрира широкия потенциал на хуманоидния робот KUAVO, оборудван с модела Pangu, както в индустриални, така и в битови сценарии, привличайки широко внимание.
Чен Джианю, асистент в университета Цинхуа и основател на компанията за хуманоидни роботи Robot Era, вярва, че хуманоидните роботи ще бъдат най-добрата форма на роботи с общо предназначение. Това е не само защото чистата хуманоидна форма с два крака и две ръце е по-съвместима със съществуващата среда, но и защото е по-лесно да се прехвърлят данни за обучение от човешкия свят. Технически, интеграцията от край до край на мозъка и малкия мозък ще бъде решаваща изследователска посока в бъдеще. Използването на човешки език като интерфейс между мозъка и малкия мозък е ограничено и е по-добре да се заимства от процеса на съвместно обучение от край до край на автономно шофиране, където данните от физическия слой се връщат директно към моделите на текст и изображения, което значително подобрява цялостната производителност на модела.
Миналата седмица Tencent, в сътрудничество с Шанхайския университет Jiao Tong, пуснаха Топ 10 тенденции при големите модели 2024: Навлизане в ерата на „външния мозък на машината“ доклад, който изтъква, че комбинацията от технология на роботи и големи модели осигурява „тяло“ за външния мозък на машината. В бъдеще хуманоидните роботи не само ще могат да изпълняват физически задачи, но също така ще взаимодействат с хората по-естествено и интуитивно, дарявайки физическите продукти с интелигентни „мозъци“.
В доклада се посочва, че разработването на хуманоидни роботи разчита на два основни технически стълба: контрол на движението и обучение за задачи. Прилагането на големи модели значително подобри ефективността на учене на роботите и способността им да изпълняват сложни задачи. Интегрирането на тези технологии не само стимулира технологичните иновации в хуманоидните роботи, но също така отваря възможности за широкото им внедряване в практически приложения. Това също предвещава бъдещето на симбиоза човек-машина, където хуманоидните роботи ще играят все по-важни роли в различни индустрии, от домакински услуги до високорискови индустриални операции, демонстрирайки своята ефективност и безопасност. Чрез непрекъснати технологични иновации и разширяване на приложенията, хуманоидните роботи ще играят ключова роля за подобряване на качеството на живот и ефективността на работа, като допълнително се интегрират в човешкото ежедневие като незаменими помощници и най-добри носители на изкуствен интелект.
Заключение
В заключение, ерата на ИИ не е просто технологична революция, а трансформираща сила, която предефинира пейзажа на иновациите и инвестициите. Докато гледаме към бъдещето, предизвикателствата при внедряването на генеративни AI приложения остават значителни. Необходимостта от намаляване на разходите, подобряване на ефективността и увеличаване на степента на задържане на потребителите е от решаващо значение за широкото приемане на тези технологии. Потенциалните награди обаче са огромни, предлагайки поглед към свят, в който ИИ не е просто инструмент, а неразделна част от ежедневието ни, от домакинските услуги до високорисковите индустриални операции.
В обобщение, динамичната ера на ИИ предоставя изобилие от възможности за рисков капитал и предприемачески начинания. Докато продължаваме да проучваме и инвестираме в иновации, управлявани от изкуствен интелект, бъдещето крие огромно обещание за трансформиране на индустриите, подобряване на взаимодействията човек-машина и в крайна сметка подобряване на качеството на живот за всички.
Свързани
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта