具身智能将是未来AI形态
“ChatGPT表现出很强的人机对话能力和逻辑推理能力，拉开了迈向通用人工智能的序幕。”吴朝晖说。所谓通用人工智能，就是人工智能像人一样可以做很多事，不再局限于某些特定任务。回答各种问题、撰写各类文案、编写计算机程序……ChatGPT能够完成很多任务；GPT-4在迈向通用人工智能的道路上再进一步，具备了读图能力。
吴朝晖也指出，自然语言大模型并不是大模型的最终形态，比它更高级的是多模态的具身智能。这个观点与英伟达首席执行官黄仁勋相仿，后者近日在一次演讲中预测：人工智能的下一个浪潮是具身智能。所谓具身智能，是将智能算法与机器人的感知、行动和环境交互能力相结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互并完成各种任务。
这意味着，除了“大脑”，“身体”对机器智能也很重要。包括ChatGPT等语言大模型在内的人工智能系统，执行的任务大多是数据处理和符号推理，类似人的大脑。而在具身智能系统中，机器人通过感知和行动与外部世界直接交互，再通过与“大脑”联合运行，就能从外部世界中获取知识和经验，并在实践中逐步改进自身能力。
具身智能系统感知到的信息，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉等信息，用人工智能术语说，这些是多模态信息。多模态的具身智能，可以让机器人像人类那样感知丰富多彩的外部世界，为大模型“大脑”配备智能化“身体”。
面向智能增强时代发出倡议
基于大模型的发展趋势预测，吴朝晖表示，我们将进入智能增强时代，这是一个由人、物理世界、机器人、虚拟世界组成的“四元世界”；机器人将拥有自主学习、情感理解等类人智慧特征，与其他“三元”交互后，有望产生超级智能、融合智能等新形态。面向智能增强的未来，他发出四点倡议：一是坚持开源协作，通过技术创新协同解决透明性、稳定性等大模型共性问题，推动算力资源和数据资源开放共享，加快形成大模型的产业生态；二是坚持场景驱动，加快大模型在制造、医疗、电力等重点领域的落地应用，以应用推动技术迭代升级；三是坚持技术向善，深化人工智能伦理风险和治理体系研究，同时加强大模型安全可信、隐私保护等技术研发；四是坚持开放理念，聚焦大模型助力科学发现、工程研发以及环境治理、能源管理等可持续发展问题，不断深化国际交流合作、开拓国际合作空间。
人工智能的新趋势：人脑与机器的“畅快交流”
“意念”，我们可以将其理解为存在于大脑中的信号，经科学研究显示，它的活动往往呈现出一定的规律性特征。长久以来，人们试图通过读解大脑神经中所承载的信息，来对脑部进行进一步的开发。《阿凡达》中所呈现的“意念操控”设备，其实是一种脑机接口的技术，即在人脑与计算机等外部设备之间建立直接的连接通路。这一技术，通过算法来解码神经信号，并将其转译成具体的行为。
在吴朝晖院士看来，“阿凡达”（Avatar）代表着“化身”。他说：“卡梅隆用这一科学想象告诉我们，大脑智慧与强大‘化身’完全可以合二为一，大脑可以完全操纵强大的‘化身’。”
吴朝晖院士介绍，脑机智能是脑与机交互过程中形成的具有丰富特性的新智能形态，通过作用方式、增强内容、耦合程度等，产生不同的形态模式。
简单来讲，脑机智能以增强、替代或补偿的方式，来增强感知、认知和行为能力。目前，脑与机之间的耦合主要通过穿戴、融合以及一体化来实现，其中，以穿戴式最为理想。吴朝晖院士表示，脑机智能为人机交互提供了新途径与新手段，为人机智能深度融合提供了信息通道。
吴朝晖院士说，浙江大学基于现下发展的需要，在全国高校中创造性地开展了“双脑计划”。“双脑”，即脑科学与人工智能。该计划试图在生物智能和机器智能之间搭建桥梁，实现进一步融合。通过人工智能的科学实验和计算，来更好地认识我们的大脑，同时，借助脑机制研究的成果，反哺智能应用，二者之间相互依赖、互为借鉴。
脑机智能研究在诸多领域拥有广阔前景，将为民生健康带来重要保障
作为人工智能领域下的一个新趋势，与脑机智能相关的科学研究从上世纪便已开始。时至今日，脑机智能的研究仍然具备无限可能，吴朝晖院士表示，脑机智能将以新的智能性，引领我们下一阶段的科学发展。
具体到相关领域，吴朝晖院士介绍，脑机智能在数字经济、医疗、互联网等诸多领域，都拥有广阔前景。以电、光、磁、声等多手段综合的脑机信息交互手段，可以开创未来脑机设备与仪器的崭新产业。同时，在脑机智能的逐步发展过程中，它所带来的增强效应，将渐渐由最基础的行为能力深入到感知乃至高级认知功能，这为未来的智能机器人研究开辟了新途径。
最为关键的是，脑机智能的成果将为民生健康带来重要保障。它能提供全新科技，有望为全国千万级以上的残障、老年失能者的神经康复，以及数以亿计的神经/精神脑疾病精准脑机干预提供解决预案。比如，为临床神经疾病的诊疗，研制出一套混合智能系统；通过侵入式设备，对大脑疾病进行闭环调控。
全国各地人工智能大模型人才欠缺
“从全球已发布的大模型分布来看，中国和美国大幅领先，超过全球总数的80%。美国近年来一直排名第一，中国从2020年起进入快速发展期，目前与美国保持同步增长态势。”中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘说。
她带领团队编写的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国14个省市和地区在开展大模型研发，第一梯队是北京、广东、浙江、上海；北京的大模型最多，已发布38个。从模型领域发布来看，自然语言处理是最为活跃的领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。从研发主体发布来看，高校、科研机构、企业等创新主体都在积极研发大模型，但学术界与产业界的联合研发案例较少。
这份报告的人才地图显示，北京、江苏、广东、上海是大模型研发人才较多的省市。人工智能和大模型论文作者统计表明，大模型学者指数排名国内前四的是：北京、江苏、广东、上海；人工智能学者指数的排名中，上海位列第三，高于广东。“我国的大模型人才总量是稀缺的。”赵志耘指出，“这个领域的门槛比较高，需要高素质AI人才，目前国内各地的人才数量都不充足。”
报告的开源影响力地图显示，国内已有超过半数的大模型实现开源，北京、广东、上海在开源数量和影响力上均排名前三。高校和科研机构是开源主力，清华大学的ChatGLM-6B、复旦大学的MOSS、百度的文心系列大模型在开源影响力上位居三甲。
来源：全国高校人工智能与大数据创新联盟
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