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朱松纯:对AI认知不足或产生“技术投机”的不良氛围

类别:科技 发布时间:2025-04-03 17:54:00 来源:中新经纬

中新经纬4月3日电 题:对AI认知不足或产生“技术投机”的不良氛围

作者 朱松纯 北京大学人工智能研究院、智能学院院长

当下,大模型公司如DeepSeek、Manus等频频成为市场与媒体的关注焦点。随着各种前沿技术不断涌现,各方资本纷纷涌入,几乎形成了“押宝大模型即押宝未来”的共识。然而,AI(人工智能)行业发展背后也存在一定认知偏差。

当前,关于AI的讨论几乎都被大模型能力所占据,而对基础学科、原始创新以及对智能本质的深入研究,关注度却显得不足。这种认知不足可能产生“技术投机”的不良氛围。而对“AI for Science”(人工智能驱动的科学研究)也存在认知的偏差。AI的研究方向主要集中在视觉、语言、机器人等智能感知和行动能力上,而真正的科学研究是依靠Deep Learning for Science,即利用深度学习等工具辅助科学建模和数据分析。如果混淆了这些概念,就容易在科研的方向和资源投入上出现失误。

对AI的认知水平关乎AI创新与战略,认知AI可以从创新层次结构入手。AI的创新可分为五个层次:第一层也即最底层的,是哲学层面,即探讨“智能”的本质,智能的本质是“主观的”,每个人的决策都基于自己对世界的认知与价值体系,这些认识决定了行为。第二层是理论层面,也是建立认知的数学框架,如逻辑学、统计建模、概率计算等。第三层是模型层面,根据框架构建具体模型,如判别模型、生成模型、大模型等。第四层是算法层面,即在具体模型下,开发优化算法,提高计算、推理、训练的效率。第五层是工程与部署层面,把模型落地到硬件、平台,优化存储、计算,形成可用的产品和系统。

然而,目前AI领域的一些创新主要局限于算法或部署层面,缺乏基本的科学框架,如对智能本质、认知建模等方面的原创性突破。美国的AI创新很多集中在最底层的硬件(芯片、架构)、大模型以及算法优化,那么中国AI企业想要弯道超车应在更高的哲学与理论层面实现创新。未来,解决人工智能的核心难题——比如认知建模、智能理论、学习机制等,仍是推动AI发展的核心动力。

应当注意到,最难解决的问题,恰恰在于文科所关心的社会复杂系统,比如人口、政策、文明演化、价值体系。这些问题目前无法建模、无法实验,学界长期靠“口头解释”和“事后分析”。但如今,大规模仿真(模拟)实验和智能体(Agent)建模的能力可能让文科变成一门可实验的科学。AI的真正前沿技术,是通过模拟与建模,让文明、社会、经济与政策等可以进入可验证的科学范畴,而非止步于图像、语音和对话的优化。

当下,我们已经在智能哲学、理论框架、模型构建等方面取得了初步成果,正朝着算法优化和工程部署迈进。接下来,要完成模型的工程化和商业化,与行业、应用深度适配,建立通用智能体工厂等。我们和大模型是共生共荣的关系,大模型为我们提供了基础,我们要在其上构建通用智能体的认知与决策体系。(中新经纬APP)

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责任编辑:孙庆阳

来源:中新经纬

编辑:张嘉怡

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