鳳凰網(wǎng)科技｜出品

主持｜劉毓坤

作者｜蔣澆

編輯｜張濤

核心觀點(diǎn)：

1.大模型“智能涌現(xiàn)”要有兩個(gè)必備條件：一是大模型規(guī)模要越來(lái)越大,；二是需要生成式的模型,，生成式模型具有產(chǎn)生無(wú)法預(yù)測(cè)可能性的能力，這種能力是以往不被強(qiáng)調(diào)和關(guān)注的,。

2. 將來(lái)大家是在（大模型）服務(wù)云上直接獲得智力,，成本很低。就像買(mǎi)一度電只用花2角錢(qián),，現(xiàn)在（大模型）生態(tài)還在形成的初期,，還不是體系化的生態(tài)。

3.萬(wàn)億模型已經(jīng)算現(xiàn)在最大參數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)了,，但萬(wàn)億跟人腦比,，那還是“小巫見(jiàn)大巫”，我們?nèi)四X是百萬(wàn)億連接,，最大模型也只有（人腦）1%,。

4.從人工智能的發(fā)展來(lái)說(shuō),，腦機(jī)接口我不認(rèn)為它是將來(lái)一個(gè)重要的方面。人工智能是高速系統(tǒng),，它的物質(zhì)基礎(chǔ)是芯片,、光電這樣的技術(shù)。而人是一個(gè)基于有機(jī)化合物的慢速系統(tǒng),，這倆東西如果要接在一起的話(huà),，絕對(duì)是不匹配的。

正文：

“AI黃埔軍?！保ν馊司懦蓻](méi)聽(tīng)過(guò),，圈內(nèi)人盡皆知,。

最近，2023年北京智源大會(huì)在京成功舉辦,，這可以說(shuō)是本年度國(guó)內(nèi)規(guī)格最高的人工智能盛會(huì),。圖靈獎(jiǎng)得主Geoffrey Hinton、Yann LeCun（楊立昆）,、Joseph Sifakis,、姚期智、張鈸,、張宏江,、鄭南寧等院士共全球200多名全球頂尖人工智能專(zhuān)家齊聚一堂，共話(huà)AI,。

而刷屏網(wǎng)絡(luò)的OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman中國(guó)首講,，讓大會(huì)徹底出圈。會(huì)后幾天,，許多企業(yè)人士和圈外媒體四處打探,，主辦方北京智源人工智能研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“智源研究院”）是什么來(lái)頭，為何擁有如此大的號(hào)召力,？

盡管低調(diào),，但這家年輕的機(jī)構(gòu)卻是國(guó)內(nèi)大模型的先行者之一。

2020年10月,，智源研究院開(kāi)啟超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型“悟道”項(xiàng)目進(jìn)行訓(xùn)練,；2021年3月，“悟道1.0”系列發(fā)布,，智源對(duì)人工智能轉(zhuǎn)入“煉大模型”新階段的研判,，也讓“大模型”這一概念進(jìn)入公眾視野；21年6月,，悟道2.0發(fā)布,，該系列模型最大參數(shù)達(dá)到1.75萬(wàn)億,，是GTP-3的十倍。

本次大會(huì),，智源研究院院長(zhǎng)黃鐵軍發(fā)布了“悟道3.0”系列大模型及算法,，這是目前我國(guó)市場(chǎng)上為數(shù)不多的可商用開(kāi)源大語(yǔ)言模型之一。

智源研究院無(wú)疑是開(kāi)源的擁躉者,，黃鐵軍在做客鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》欄目時(shí)表示：“我們做技術(shù)的,，更希望大家一起來(lái)構(gòu)建一個(gè)生態(tài)，大家分工不同,，可以相互合作,。”這恰恰是智源研究院打造悟道系列大模型的愿景,，即大模型將是未來(lái)AI平臺(tái)的起點(diǎn),，成為類(lèi)似“電”的基礎(chǔ)設(shè)施。

就當(dāng)前頗具爭(zhēng)議的人工智能領(lǐng)域話(huà)題,，黃鐵軍與我們暢聊了兩個(gè)小時(shí),，他詳細(xì)地解讀了大模型技術(shù)以及國(guó)內(nèi)大模型的發(fā)展。他表示,，大模型“智能涌現(xiàn)”要有兩個(gè)必備條件：一是大模型規(guī)模要越來(lái)越大,；二是需要生成式的模型，生成式模型具有產(chǎn)生無(wú)法預(yù)測(cè)可能性的能力,，這是人工智能以往不被強(qiáng)調(diào)和關(guān)注的,。

當(dāng)下，大模型比武成為大廠(chǎng)們爭(zhēng)奪聲量的方式,。黃鐵軍認(rèn)為,，生成式AI有無(wú)限可能，不要用絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)它,，現(xiàn)階段應(yīng)該研究怎么去更好的“涌現(xiàn)”，用技術(shù)上來(lái)推動(dòng)千行百業(yè)發(fā)展,。

作為一名類(lèi)腦人工智能權(quán)威科學(xué)家,，黃鐵軍談及“AI是否會(huì)替代人腦？”時(shí)稱(chēng),，盡管現(xiàn)在大模型參數(shù)已經(jīng)達(dá)到萬(wàn)億規(guī)模,，但跟人腦比，還是“小巫見(jiàn)大巫”的數(shù)量,，我們?nèi)四X是百萬(wàn)億連接,，也只有人腦的1%，模型還有很大的擴(kuò)容空間,，

但他也認(rèn)為,，“超級(jí)人工智能比人類(lèi)要強(qiáng),、要主導(dǎo)這個(gè)世界”是有可能出現(xiàn)的。

（以下為對(duì)話(huà)實(shí)錄）

01.大模型“智能涌現(xiàn)”要有兩個(gè)必備條件

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：黃院長(zhǎng)好,，您的主要研究方向?yàn)橐曈X(jué)信息處理與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算,，也是我國(guó)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》起草工作的主要參與者之一。那您可以給觀眾用最簡(jiǎn)單的語(yǔ)言科普下什么是AI大模型嗎,？

黃鐵軍：近年來(lái)人工智能發(fā)展特別快,，大模型可以說(shuō)最主要、最熱門(mén)的一個(gè)方向,。整個(gè)人工智能的研究,，核心其實(shí)就是訓(xùn)練一個(gè)模型，那么模型怎么理解呢,？

實(shí)際上,，它是一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們?nèi)四X其實(shí)是一個(gè)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)簡(jiǎn)化,。我們刻畫(huà)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，最主要的參數(shù)就是它的連接數(shù)量,，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中有神經(jīng)元,，有神經(jīng)連接的數(shù)量。那么我們做一個(gè)模型,，或者是一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,，參數(shù)量是相對(duì)比較小的，比如說(shuō)幾萬(wàn),、幾十萬(wàn),、幾百萬(wàn)、幾千萬(wàn),、上億,，這就算比較大的了。

但過(guò)去五年左右,，（人工神經(jīng)）網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模放大得很快,，從幾億、幾百億,、千億,，到現(xiàn)在萬(wàn)億的規(guī)模。為了描述模型參數(shù)不斷增大的趨勢(shì),，我們智源在2021年發(fā)布“悟道”模型時(shí),，就造了一個(gè)中文詞叫“大模型”。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：您剛才說(shuō)2021年智源就已經(jīng)提出大模型時(shí)代即將要到來(lái),，當(dāng)時(shí)是怎樣預(yù)判到的,？

黃鐵軍：這個(gè)道理其實(shí)很簡(jiǎn)單,。因?yàn)槿斯ぶ悄苤悄芩降母叩停Q于它對(duì)這個(gè)世界的刻畫(huà)能力,。世界是不斷在變化的,，有海量的數(shù)據(jù)來(lái)描述這個(gè)世界。人工智能模型要有效地表達(dá)這個(gè)世界,，規(guī)模就要達(dá)到一定的程度,，太少的參數(shù)是無(wú)法表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性，所以我們當(dāng)時(shí)就提出了這么一個(gè)概念,。

大模型本身作為一個(gè)產(chǎn)品,、一個(gè)結(jié)果，實(shí)際上背后有大量的工作要做,，第一個(gè)就是數(shù)據(jù),，沒(méi)有足夠多的數(shù)據(jù)無(wú)法訓(xùn)練出先進(jìn)的大模型；第二,，就是訓(xùn)練本身是需要一個(gè)先進(jìn)的軟硬件平臺(tái)才能實(shí)現(xiàn)的,，智源這方面也做了很多工作；最重要的是算法,，我們智源研究院開(kāi)展這方面工作比較早,，也比較系統(tǒng)，當(dāng)然我想算法并不是任何一個(gè)機(jī)構(gòu)所能包攬的,，它一定是產(chǎn),、學(xué)、研各方面共同協(xié)作的一個(gè)結(jié)果,，所以我們?cè)跇?gòu)造開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)方面做了很多工作,，這是我們的一個(gè)特點(diǎn)。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：我們提到AI大模型,，一定離不開(kāi)一個(gè)詞語(yǔ)就是ChatGPT,，ChatGPT 的出現(xiàn)，讓許多人覺(jué)得人工智能已經(jīng)具備了“涌現(xiàn)”的能力,。我們?cè)趺慈ダ斫膺@個(gè)“涌現(xiàn)“,？從ChatGPT-3.5再到4，您怎樣看待當(dāng)前AI的智能進(jìn)化能力,？

黃鐵軍：一方面，大模型規(guī)模要越來(lái)越大,?！按蟆焙苤匾瑢?duì)于一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),，特別是像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō),，規(guī)模不達(dá)到一定程度是無(wú)法產(chǎn)生新的“涌現(xiàn)”這種可能性,，這是一個(gè)基本的條件。但還有另外一個(gè)特點(diǎn),，特別像ChatGPT這一類(lèi)模型,，我們必須要強(qiáng)調(diào)的就是生成式模型，也就是GPT中“G”的含義,。

生成式的模型,，與以往的人工智能模型有很大的差別。以前,，我們說(shuō)人工智能系統(tǒng)或者人工智能模型的時(shí)候,，往往是一種叫判別式思維，比如一個(gè)圖像識(shí)別系統(tǒng),、人臉識(shí)別系統(tǒng),、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，我們考核它的這個(gè)能力,，主要用正確不正確來(lái)做評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),。比如通過(guò)人臉識(shí)別考勤，需要的識(shí)別率要很高,，這就是叫判別式模型,。

生成式模型發(fā)生了一個(gè)根本性的變化，就是一個(gè)人工智能模型要具有產(chǎn)生新可能,，甚至于無(wú)窮無(wú)盡的可能性的能力,，這種能力是以前不怎么關(guān)注和強(qiáng)調(diào)的，可以說(shuō)是“涌現(xiàn)”的一個(gè)前提條件,。

當(dāng)然,，涌現(xiàn)什么時(shí)候出現(xiàn)，在什么條件下出現(xiàn),，現(xiàn)在應(yīng)該說(shuō)還是一個(gè)開(kāi)放問(wèn)題,。事實(shí)就是它已經(jīng)涌現(xiàn)，產(chǎn)生了當(dāng)初沒(méi)有預(yù)測(cè)的能力,。但怎么產(chǎn)生更好的涌現(xiàn),，這背后還有很多問(wèn)題要研究。

02.未來(lái)大模型智力服務(wù)會(huì)像電一樣便宜

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：現(xiàn)在可以看到國(guó)內(nèi)外的大模型,，在語(yǔ)言理解,、文本生成等方面表現(xiàn)都很好，但在真正的產(chǎn)業(yè)空間里,，大模型規(guī)?；?biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用還需要一段時(shí)間。大模型產(chǎn)業(yè)化落地方面,，主要會(huì)面臨哪些困難和挑戰(zhàn),？

黃鐵軍：我認(rèn)為整個(gè)人工智能落地現(xiàn)在才剛剛開(kāi)始，之前的一些人工智能產(chǎn)品,，包括圖像識(shí)別類(lèi)的產(chǎn)品,，包括自動(dòng)駕駛里、圖形處理里用的一些人工智能技術(shù),，已經(jīng)很多了,。但總的來(lái)說(shuō)，更多的是一些專(zhuān)門(mén)的應(yīng)用,，或者叫“專(zhuān)用人工智能”,。

現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，就是人工智能作為通用技術(shù)賦能于千行百業(yè)已經(jīng)發(fā)生了,。任何一個(gè)技術(shù),，要向各行各業(yè)、千家萬(wàn)戶(hù)都要服務(wù)的話(huà),，那還是面臨很大挑戰(zhàn)的,。就像剛才講的電力、互聯(lián)網(wǎng),，都有一個(gè)發(fā)展的,、部署的過(guò)程，會(huì)有一個(gè)時(shí)段要建基礎(chǔ)設(shè)施,，要跟原有的產(chǎn)業(yè)體系進(jìn)行磨合,，去替代原有的一些智能，但是這個(gè)趨勢(shì)顯然是大的浪潮,。

現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn),，就是經(jīng)濟(jì)社會(huì)方方面面如何能夠快速適應(yīng)新技術(shù)的沖擊，以及跟新技術(shù)最終融合后形成一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)體系,。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：現(xiàn)在各方各面的聲音都很多,。之前有企業(yè)家說(shuō)10月要趕超GPT，也有企業(yè)家表示說(shuō)趕超的都是吹牛,。目前有沒(méi)有國(guó)內(nèi)外公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn),，能評(píng)價(jià)大模型的性能優(yōu)劣？我們到底如何去評(píng)判一個(gè)大模型,？

黃鐵軍：首先我們要放棄用絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià),，因?yàn)樗巧墒降娜斯ぶ悄埽梢援a(chǎn)生無(wú)窮無(wú)盡的可能性,，我們不能用一把尺子來(lái)完全確定下來(lái)哪個(gè)分更高一點(diǎn),，不能僵化的去評(píng)價(jià)大模型,。

我們智源研究院在做一個(gè)評(píng)測(cè)體系，這是我們國(guó)家新一代人工智能重大科技項(xiàng)目的一個(gè)旗艦項(xiàng)目,，有一整套的評(píng)價(jià)體系。其實(shí),，我們現(xiàn)在有能力,，只要發(fā)布一個(gè)模型允許訪(fǎng)問(wèn)，允許有API訪(fǎng)問(wèn),，我們馬上就可以給出體系化的評(píng)價(jià)指標(biāo),。但我們做評(píng)價(jià)不是從商業(yè)上去做，我們更多的是要評(píng)價(jià)技術(shù),。我認(rèn)為現(xiàn)在用哪個(gè)模型,，哪種模型更好，可能從商業(yè)上看各有各的一些考慮,。但我認(rèn)為,，最重要的還是訓(xùn)練模型所用的算法和技術(shù)。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：有觀點(diǎn)認(rèn)為目前有大模型而無(wú)生態(tài),，您怎么看待,？

黃鐵軍：這種說(shuō)法其實(shí)很有道理，AI生態(tài)它是體系化,，它是個(gè)運(yùn)營(yíng)化的生態(tài),。

電力時(shí)代，那些發(fā)電的公司就屬于供應(yīng)端,。類(lèi)比到人工智能領(lǐng)域,，大模型本身可以類(lèi)比為發(fā)電機(jī)。如果只是一個(gè)企業(yè)在自己商業(yè)范圍之內(nèi)用,，那跟當(dāng)年企業(yè)造一個(gè)發(fā)電機(jī)或者買(mǎi)一個(gè)發(fā)電機(jī),，沒(méi)有什么差別。這不是人工智能大模型時(shí)代的主要生態(tài),。

它主要的生態(tài)就是做模型訓(xùn)練,，連續(xù)不斷地訓(xùn)練，這是一端,。另外一端,，是各行各業(yè)千家萬(wàn)戶(hù)大家去用這個(gè)智力，而不是用模型,。大家不會(huì)買(mǎi)一個(gè)模型拿回家去用的,，就像剛才舉例子，我們都是用電網(wǎng)的電,，沒(méi)有人去買(mǎi)一個(gè)發(fā)電機(jī)給自己發(fā)電,。

人工智能大模型時(shí)代的基本特點(diǎn)也是一樣，將來(lái)大家是在智力服務(wù)的云上直接獲得智力，成本很低,，就像我買(mǎi)一度電只用花2角錢(qián)?，F(xiàn)在生態(tài)還在形成的初期，我們今天看到的還不是體系化的生態(tài),，生態(tài)形成還需要一個(gè)過(guò)程,。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：現(xiàn)在也有聲音說(shuō)，人工智能最終的戰(zhàn)場(chǎng)是生態(tài)的戰(zhàn)場(chǎng),。

黃鐵軍：因?yàn)槲沂歉慵夹g(shù)的,，我更傾向說(shuō)大家聯(lián)合去構(gòu)建這么一個(gè)生態(tài)，這其中有社會(huì)分工,，有人研發(fā),、有人運(yùn)營(yíng)、有人做產(chǎn)品,、有人做服務(wù),，形成一個(gè)千萬(wàn)人相互合作的生態(tài)。當(dāng)然,，這里邊肯定也有競(jìng)爭(zhēng),，做同類(lèi)服務(wù)有競(jìng)爭(zhēng)這很正常。大家不要上來(lái)就以壟斷的思路想大模型就是“我的”,，不是那么回事,。

03.ChatGPT訓(xùn)練只用了百分之幾的中文數(shù)據(jù)

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：如何看待對(duì)于中國(guó)大模型發(fā)展，中英文數(shù)據(jù)的質(zhì)量差別是比較大的瓶頸,？我們?nèi)绾瓮七M(jìn)更優(yōu)質(zhì),、更安全的中文數(shù)據(jù)？

黃鐵軍：ChatGPT當(dāng)初訓(xùn)練時(shí)確實(shí)是英文數(shù)據(jù)多,，中文數(shù)據(jù)少,。而且據(jù)我們了解，他們也用了智源的中文數(shù)據(jù)集,，但他們用的中文數(shù)據(jù)只有百分之幾,，所以它英文表現(xiàn)得比中文好，這也是自然而然的,。

數(shù)據(jù)的分布,，決定了大模型智能輸出特性的不同。中文數(shù)據(jù)的建設(shè),，對(duì)于未來(lái)大模型發(fā)展來(lái)說(shuō)是特別重要的一項(xiàng)工作,。1997年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)剛剛起步,，我發(fā)表了《警惕我國(guó)成為信息盆地》文章,，當(dāng)時(shí)全世界都在發(fā)展互聯(lián)網(wǎng),，如果中文的網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)站少了，那就成為“信息盆地”,，低洼的地方,。

現(xiàn)在訓(xùn)練大模型面臨的問(wèn)題是一樣的。如果未來(lái),，我們想中文在全球范圍的大模型產(chǎn)業(yè)體系里能有它該有的地位,，那中文數(shù)據(jù)建設(shè)一定要加強(qiáng)的，不光是數(shù)量,，還有質(zhì)量。現(xiàn)在大家已經(jīng)注意到這個(gè)問(wèn)題,，而且一定程度上形成了共識(shí),，已經(jīng)開(kāi)始行動(dòng)了。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：ChatGPT帶來(lái)了革命,，也帶來(lái)了亂象,，您怎么看待這種情況？

黃鐵軍：目前應(yīng)該說(shuō)是人工智能的一個(gè)突變性的時(shí)刻,。無(wú)論是從研究人員還是到社會(huì)公眾,，其實(shí)大家對(duì)這樣的一個(gè)突變可能還沒(méi)有做好心理準(zhǔn)備，所以可能會(huì)有很多社會(huì)的這種反應(yīng),。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：我們?cè)趺慈シ直婺男┰诔醋鞔竽Ｐ?，哪些是真正有用的?/strong>

黃鐵軍：“大模型驅(qū)動(dòng)”的時(shí)代現(xiàn)在還正在形成中，今天的大模型和未來(lái)大模型生態(tài)之間我們還要走不短的路,。大家都知道,， ChatGPT最初的數(shù)據(jù)庫(kù)截止到2021年的，所以它知道2021年之前的事情,。但2021年的事情就不知道了

今天我們討論的發(fā)布大模型,，當(dāng)發(fā)布大模型的時(shí)，它就已經(jīng)是個(gè)靜止的東西了,，靜止的東西怎么對(duì)未來(lái)會(huì)產(chǎn)生那么大作用呢,？如果說(shuō)大模型的話(huà)，它一定是藏在后面的24×7訓(xùn)練服務(wù)一套智力服務(wù)體系,。今天我們說(shuō)發(fā)布一個(gè)大模型或者一個(gè)大模型產(chǎn)品,，某種意義上只是在證明我能做，或者做的模型好不好,，還是一種技術(shù)能力的展示,，不是大模型服務(wù)生態(tài)。

04.人工智能發(fā)展至今,，是否可以替代人腦,？

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：您之前的論文中也有提到,，人類(lèi)的神經(jīng)元是有限的，但可以通過(guò)研究去開(kāi)發(fā)出“超級(jí)大腦”,，那現(xiàn)在大模型的出現(xiàn),，是否意味著我們到了這個(gè)階段呢？

黃鐵軍 ：人工智能有很多種技術(shù)路線(xiàn),，做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大家一直在探索研究的,。這個(gè)過(guò)程有波折，有時(shí)候大家認(rèn)為可以不要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，直接用邏輯的方法,，還有其他一些方法也可能實(shí)現(xiàn)人工智能。但最近,，特別是“深度學(xué)習(xí)”提出以來(lái),，應(yīng)該說(shuō)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做人工智能，現(xiàn)在成了主要的主流的技術(shù)路線(xiàn),。

今天的大模型,，包括生成式人工智能都是建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上。但這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)差別還是很大,，現(xiàn)在技術(shù)手段能實(shí)現(xiàn)的還是很粗略,、很粗糙的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

我原來(lái)講“超級(jí)大腦”,，其實(shí)涉及兩個(gè)方面,，一是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模上要更大，要接近人類(lèi),，甚至于比人類(lèi)要更大,，這是一個(gè)方向；另外一方向,，是從網(wǎng)絡(luò)信號(hào)信息的表達(dá)處理機(jī)理上也要像生物一樣,。從規(guī)模的角度來(lái)說(shuō)，萬(wàn)億模型已經(jīng)算現(xiàn)在最大參數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)了,。但萬(wàn)億跟人腦比,，那還是“小巫見(jiàn)大巫”，我們?nèi)四X是百萬(wàn)億連接,，最大的大模型也只有（人腦）1%,，可以說(shuō)是很小了，后邊要擴(kuò)展的空間很大,。

它從信號(hào)信息處理機(jī)理上跟人腦差別很大,，大致來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于一種靜態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。就是收集好語(yǔ)料,、圖片,，再訓(xùn)練出一個(gè)參數(shù)，這個(gè)參數(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)隱含結(jié)構(gòu)與關(guān)系有一個(gè)表達(dá),。這時(shí)候,，我們給它一段文字，它可以做出一個(gè)生成或者是預(yù)測(cè),。這是相對(duì)靜止的,，就像讀了書(shū)后就可以寫(xiě)文章，但實(shí)際上這只是智能生物能力中的一方面,。

我們生活在不斷變化的時(shí)空中,，視聽(tīng)覺(jué)每時(shí)每刻都在感知，要做出實(shí)時(shí)的判斷,。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要做到這點(diǎn),，不僅規(guī)模要大，還要精密,、精細(xì)，它的信號(hào)信息處理能力要和真正的生物相當(dāng)才能叫超級(jí)大腦,。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：剛才我們提到人工智能有一些局限?，F(xiàn)在，有許多人在研究腦機(jī)接口,，比如說(shuō)馬斯克,，他在5月底宣布了腦機(jī)接口通過(guò)了人體試驗(yàn)。你怎么看他這項(xiàng)研究呢,？

黃鐵軍：就（腦機(jī)接口）這項(xiàng)技術(shù)來(lái)說(shuō),，它已經(jīng)研究了幾十年，在一些疾病的治療中發(fā)揮作用,，這很重要,，這個(gè)是很有意義的。但從人工智能的發(fā)展來(lái)說(shuō),，腦機(jī)接口我不認(rèn)為它是將來(lái)一個(gè)重要的方面,。

這個(gè)邏輯很簡(jiǎn)單。以速度為例,，人工智能比人快了不是一點(diǎn)半點(diǎn),，它是要快好多數(shù)量級(jí)的。現(xiàn)在計(jì)算機(jī)每秒計(jì)算的次數(shù)和我們?nèi)说挠?jì)算次數(shù)相比,，那就是差了百萬(wàn)甚至于更多倍數(shù),。所以將來(lái)的人工智能系統(tǒng)一定是高速系統(tǒng)，因?yàn)樗奈镔|(zhì)基礎(chǔ)是芯片,，是光電這樣的技術(shù),。

而人是一個(gè)基于有機(jī)化合物的慢速系統(tǒng),，這倆東西如果你要接在一起的話(huà)，絕對(duì)是不匹配的,。

我們的腦是慢速的,，如果你接的是一個(gè)高速AI，那就像把一個(gè)人掛在飛機(jī)后邊往前跑,，一下子就給甩出去了,，所以頻率根本無(wú)法去匹配。當(dāng)然反過(guò)來(lái)說(shuō),，我們將相對(duì)慢速的芯片植入系統(tǒng),，用于人的治療，那另當(dāng)別論,。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：很多人會(huì)擔(dān)心AI現(xiàn)在的發(fā)展,，不是成為自己的工具，而是把自己完全取代了,。您怎么看待碳基文明和碳基文明的未來(lái)呢,？

黃鐵軍：這是一個(gè)很復(fù)雜的問(wèn)題。我認(rèn)為至少在一段時(shí)間之內(nèi),，AI只是取代一些工作,，取代一些職業(yè)，同時(shí)又創(chuàng)造了更多的工作和職業(yè)?，F(xiàn)階段,，實(shí)際上是 “人類(lèi)和AI系統(tǒng)相結(jié)合”的階段。

“一個(gè)超級(jí)的人工智能比人類(lèi)要強(qiáng),，要主導(dǎo)這個(gè)世界”這種想象,，有很多值得討論的地方。但我想有什么建議的話(huà),，就是大家思考這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候,，可能要稍微把以人類(lèi)為中心的一些想法盡量剝離掉。這種人工智能系統(tǒng)是不是可以做出來(lái),？是否會(huì)在一定的歷史時(shí)期會(huì)出現(xiàn),？我們不能排除這種可能性。

智力水平比人類(lèi)要強(qiáng)的系統(tǒng)是有可能出現(xiàn)的,。不用過(guò)分擔(dān)心,，有時(shí)候擔(dān)心來(lái)源于我們以人類(lèi)為中心的思維延伸，不用過(guò)分擔(dān)心和炒作,。另外一方,，面對(duì)這種可能性不能完全視而不見(jiàn)，我們要想應(yīng)對(duì)的辦法,，或者應(yīng)該思考允不允許這樣一個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn),。

鳳凰網(wǎng)科技《浪潮》：有一句話(huà)我覺(jué)得很深刻,，可以作為今天最后一個(gè)問(wèn)題去討論，就是人類(lèi)只是人工智能演化的一個(gè)階段,，有什么是AI無(wú)法替代人類(lèi)的嗎,？

黃鐵軍：AI這個(gè)詞也才出現(xiàn)大概六七十年的樣子，要說(shuō)人類(lèi)就是AI的一個(gè)階段,，這個(gè)不應(yīng)該這么說(shuō),。人類(lèi)本來(lái)就是進(jìn)化的產(chǎn)物，然后發(fā)明了AI,，然后AI自己在演化發(fā)展,，它也是個(gè)智能系統(tǒng)，人類(lèi)也是一個(gè)智能系統(tǒng),，這兩種智能系統(tǒng)可以說(shuō)目前還有很大差別,。人類(lèi)是一個(gè)一個(gè)的個(gè)體人，幾十億人在地球上,，形成了一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng),，按照我們的特點(diǎn)在往前發(fā)展。

AI個(gè)體性沒(méi)那么強(qiáng),。以大模型為例,，大模型不會(huì)有那么多，大模型就是一個(gè)可能極少數(shù)的存在,。

但從智能進(jìn)化的角度來(lái)說(shuō)，我們從無(wú)機(jī)物進(jìn)化出有機(jī)物,，從簡(jiǎn)單細(xì)胞到復(fù)雜的細(xì)胞系統(tǒng),，把細(xì)胞分化出神經(jīng)系統(tǒng)，然后形成大腦,，形成越來(lái)越龐大這樣的一個(gè)生物進(jìn)化過(guò)程,，這是智能水平不斷提高的這么一個(gè)歷史進(jìn)程。將來(lái)智能的發(fā)展是不是要永遠(yuǎn)這么發(fā)展下去,？那也不一定,，沒(méi)有什么事物應(yīng)該是永久的、絕對(duì)的,，它會(huì)不會(huì)在新的物理的基礎(chǔ)上然后更快的演化,？

我覺(jué)得有很多可能性值得去探索。現(xiàn)在可以不用yes or no來(lái)思考,。