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云知声董事长梁家恩:AGI 赋能未来的力量|甲子引力

云知声董事长梁家恩:AGI 赋能未来的力量|甲子引力

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当问题可以被计算时,超越人类智能或许只是时间问题


11月30日-12月1日,由中国科技产业智库「甲子光年」主办的「致追风赶月的你」2023甲子引力年终盛典在北京顺利举行。


百余位嘉宾齐聚一堂,聚焦产业前沿话题,剖析科技产业风口,总结分享这一年来的里程碑事件和行业变量,共同探寻科技产业融合与落地的方向与思路。


现场,云知声董事长、CTO梁家恩带来了主题为《AGI 赋能未来的力量》的分享。


梁家恩认为,生成式AI为我们带来了广阔的想象空间。AI大模型就像现代的发电厂,能够将数据的价值释放到各个行业中,为这些行业的发展提供坚实的基础支撑。


以下是云知声董事长、CTO梁家恩演讲实录,「甲子光年」整理删改:


今天的报告,主要跟大家分享两个方面的内容:一是我们何看待AGI时代的到来,二是分享一下云知声作为B端的人工智能服务提供商,过去十年来创业的一些体会。




1.AGI 新时代到来


过去十年,是深度学习狂飙的十年。在这十年里,人工智能主要沿着两条主线走:一条线是针对特定任务的传统AI在不断突破极限,直至超越人类的能力;另一条线是生成式AI的开放性探索,到去年ChatGPT出现,给我们带来了AGI的曙光。



相比解决特定问题的传统AI,生成式AI提供了更大的想象空间,特别是跟大语言模型结合,实现了智商、创意的双突破,真正开启了AGI的大门。从更大的尺度看,在第三次AI浪潮中,深度学习与大数据和超算平台结合,让机器学习真正从实验室走向实用化;Transformer模型则提供了端到端无监督序列转换的统一训练框架,在自然语言处理上取得重大突破;近几年,生成式人工智能,特别是预训练大语言模型,打通了多模态语义表征、人机语言交互及逻辑推理基础,开启了通用智能的大门。相比深度学习在传统 AI 上取得的长足进步,通用智能目前仍处于Emerging AGI阶段,后续要在更大范围取得超越人类专家的水平,还有很长一段路要走。



尽管如此,生成式 AI还是为我们开启了巨大的想象空间,包括高质量、创造性的内容,以及应用到实体经济中,加速企业数智化转型,孕育新赛道等,都很值得期待。AI也因此进入 2.0 时代,大模型有效整合大数据,将真正成为生产力。就像发电厂一样,将大数据的威力更有效释放到各个行业里面去,实现赋能百业、赋能万物。


我们相信,未来AGI将引领新一轮的产业变革,除了效率和质量提升,将释放更多潜在需求,成为推动“第四次工业革命”的核心动力。与此同时,AGI时代充满挑战,唯有人类和AGI协同演进,人类未来才有足够的能力驾驭新物种,构建新生态。奇点终究会到来,因为通用智能只要变成一个可计算的问题,超越人类就只是时间问题。尽管目前有很多悲观的声音,但我们还是要保持谨慎乐观的态度迎接AGI挑战,因为在未来,人类认知和学习模式也将发生变化,有了强大的AGI工具做助手,我们的学习、科研能力也将发生变化,从机械的脑力劳动中解放出来,释放出更多创造潜力,科技发展也迎来新的突破。




2.AGI创业实践分享


云知声的发展,刚好伴随深度学习产业化的十年,大致分为三个阶段:


第一阶段是2012年,成为国内首批实现深度学习产业化的团队;第二阶段是2016年,开始升级Atlas超算平台,并构建云知大脑技术中台,支持U+X战略,实现规模化应用;第三阶段是2022年底,开始UniGPT大模型升级之路,开启AGI新范式。



云知声AGI技术体系分为三层:底层是Atlas基础架构,即算力、算法、大数据构成的“AI三驾马车”;中间层是核心的“云知大脑”平台——包括山海大模型和各种AI组件;最上层是智慧物联、智慧医疗等场景化应用,以产品化方式持续高效推动“U(云知大脑)+ X(应用场景)”战略落地。山海大模型的发布,得益于我们多年来在Atlas超算平台、预训练大模型、大规模数据的深厚储备,也代表我们以 AGI 技术引领产业升级的决心。



南宁火车东站的智慧轨交解决方案,就是山海大模型通用能力在智慧物联领域典型应用——通过山海大模型,升级系统的人机交互、站务服务、公交换乘、景点介绍等能力。


在山海大模型的通用能力公开评测集保持行业前列基础上,我们将更多工作重点放在了垂直应用场景上,特别是智慧医疗应用。通过医疗知识增强,山海大模型可以在MedQA上取得比GPT-4和Med-PalM2更好的医疗行业能力,在医生资格考试卷上也取得远超考生水平的成绩。医疗增强的山海大模型,为北京友谊医院打造的门诊病历生成系统,可以在不改变医生问诊方式情况下,通过医生与患者的对话录音,抽取关键问诊信息并生成病历,将医生从病历撰写工作中解放出来,把更多时间留给患者。


注重核心技术演进、解决应用场景问题及提升产品化程度,是云知声最重要的 AI 技术产业化原则。过去十年的技术演进和产业化成果,离不开在AI基础架构、全栈云知大脑、产品及标杆客户、数据飞轮构建、战略与组织提升五个方面的长远布局和持续积累。



AI 2.0时代,生成式AI和AGI都充满了机遇和挑战,无论技术创新还是产业应用,都非常值得期待。未来,云知声一方面将不断突破技术的极限,另一方面,也将携手更多合作伙伴,共同开拓AGI的应用空间,探索、引领产业升级的未来。




END.






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