与Zhu Songchun的对话：中国AI的AI叙事与国家财富有

由|有一组SOHU技术|杨金除了剧烈的模特之外，朱·宋朱（Zhu Songchun）不怕成为少数。他认为，科学的本质是使用简单模型来照亮复杂的奇观。例如，杨Zhenning和爱因斯坦等科学家在世界上正在建立的模型中可能只有一个或两个参数。现在，大型型号的参数为10-亿亿甚至十亿美元的公路，这是无法解释的。 “从这个角度来看，这真的很丑陋。”但是他还承认，从工程的角度来看，大型模型可以在某些方面产生更好的结果。她和北京通用人工智能研究所（通用人工智能研究所）和北京大学的一些老师对通用人工智能的系统标准，评级，测试和建筑系统具有挑剔的态度，该系统也适用于大型模型。什么是英特尔ligence？如何将其视为普遍？在此评估系统下，代理不仅需要完成任务，而且需要独立定义任务，这意味着代理不能像其他评估系统那样“排名”。在过去的20年中，排名就像谷仓一样，附有人工智能的历史。他还在数据驱动的数据线上，并长期排名。 2004年，朱·宋简（Zhu Songchun）和全球计算机领域的另一位领先科学家沉江（Shen Xiangyang）在他的家乡Hubei创立了Lianhuashan研究所，以及最早的机构，用于大型大型数据注释。购买排名是目标方式的端到端培训，一般任务是一项无尽的任务，例如训练机器人学习服用杯赛，这很快，但是问题在于它不会通过更改位置，重量变化或稍微改变尺寸来识别它。在敲打无数列表之后，他b埃根（Egan）认为这是一个“位塔”任务。这条路可能是不可能的。 Zhu Songchun目前是北京通用人工智能研究所的院长，北京大学人工智能研究所和情报学院的院长。作为国际计算机技术，统计和应用数学家，并专门从事人工智能，Zhu Songchun已在领先的国际期刊和会议上发表了300多个TheSepaper，解决了基本的“质地是什么”问题。在31、35和39，他在计算机视野领域获得了三次Marl奖。一个爬到顶部的人在探索了所有山脉后，不再爬上山，也不想爬上树木。他想去月球。扩展全文 在2017年，朱·宋简（Zhu Songchun）提出了“小数据和大型活动”的范式，即基本的是“机器的心理开发”代理商可以团结起来建立身体理解，因为它在数据中没有看到。 在这个理论系统下，汤汤人研究所仅使用10张图形卡训练了由价值和原因和效果驱动的“全in”代理。 Btongjian Institute只有一到200张。 到今年，“ Tongtong” S IQ和EQ等于五岁的一个小女孩。他将在一定程度上了解周围环境，拥有自己的个性，成为欺骗者并撒谎。 根据“通用人工智能标准，评级，试验和建筑” 相反，在某些试验中，大型模型可能会通过人类司法检查，并且其在数学，编程和法律等主题上的表现接近人类医生分数的平均得分。医疗测试中的准确率可能超过大多数候选人的医生，这似乎更强。 但是朱·宋简（Zhu Songchun）相信Ai c解决几何问题并可能制成螺钉。这些是专业能力，而不是一般或时尚能力。您做出的答案可以被愚弄，也可以用死记硬背做出或记住。具有认知建筑的普通特工今天可能是天真的，但具有自主性和增长。 他反复打电话给中国开发自己的AI帐户，而不是盲目遵循硅谷模型，积累了权力和数据，并找到自己的路线并进行原始研究。 “我们必须认真对待通用人工智能的问题。这不是一个热门话题。真正的通用人工智能并没有增加，我们仍然需要继续投资。这确实与我们国家的命运有关。” 以下是详细的对话： SOHU技术：我注意到您对大型模型的态度似乎有所变化。 Noong过去，在Yang Zhenning先生的生日的第100次活动中，您说大型模特非常丑陋且难以通往AGI，但有关通用人工智能的最新编辑的标准书也涵盖了大型模型。此外，在大型模型中，Tongjian Institute还开始为一般代理商建立认知和决策系统。这种变化的机会是什么？ Zhu Songchun：当时，我们谈论了科学的美丽，因为对于科学的美，来自20世纪黄金和银时代的整个理性科学，请参阅Yang Zhenning和Einstein。他们在世界上建立的模型中可能只有一个或两个参数。我们当前的型号可以拥有数十亿美元甚至数十亿美元的十亿美元参数。 iSical模型需要解释复杂的现象，它们只有几个参数或参数。从科学的角度来看，最简单的方法是。使用更简单的模型来解释越来越复杂的现象是科学的本质。 大型模型不仅是太大的参数，但也不能清楚地解释。参与深入研究的人不知道该模型中有什么，没有人能解释它。变压器的表达完全无法解释，因此从这个意义上讲，它应该非常丑陋。 但是从工程的角度来看，它可以产生相当不错的结果，我们不能忽略。 SOHU技术：为什么我们应该使用大型模型作为目标审查？中国和美国Modelo的当前测试结果是什么？ Zhu Songchun：我们应该将其用作智能系统之一，因为我们需要将所有（类型的）智能物体进行尝试。其中一些可能会刷函数，而另一些则刷了很多功能。他们中的一些人没有具体的身体，因此我们将为它提供最佳的尝试。从测试结果来看，效果真的不好。 SOHU技术：您之前提到的是UV功能，然后您谈论了CUV。 C指的是什么？ 朱·宋简：这是结构Of，它的大脑有多复杂？例如，有些人看到不同的事物，对吗？假设我将人们看到的一切结合在一起，这就是人类认可的极限。将来，这些机器可能会比每个人看到的能力更多。 它是C，认知架构，其英语是“认知架构”。如果我们谈论C的进化，那将意味着它将看到越来越多的节点。 SOHU技术：外界似乎对我们的小型数据和大型活动范式有一些疑问。 Zhu Songchun：有人说，由于改变了科学方法，您落后了吗？有些人还说您在您的脑海中保守吗？如果数据是表面上的现象，则它是由如何说话和做事的一些吸引力驱动的。如果适合表面对象，则需要许多参数，因为您适合非常高的维空间，但是如果您发现其基本吸引力，则可以解释许多奇迹。 这是骨S谈论追求简化的模型，这就是为什么当我们提及CUV架构时，我们仍然希望继续追求美丽和简单。 SOHU技术：听到此声音时，您会生气吗？ 朱·宋简：无需生气。每个人都有一个不同的起点。大多数问此事的人都是习惯于实验和排名的人。 我们已经使用了20年的行列，而20年来，我们已经养成了一种心态和习惯。这意味着您会给我一个代码，要求我尝试哪些数据，然后尝试查看我是否可以工作。这是一个典型的想法。我只是有趣。回到Sohu看看更多