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今年以來(lái)，伴隨著ChatGPT的持續(xù)火爆，大模型也進(jìn)入高速發(fā)展期，國(guó)內(nèi)外多家知名科技企業(yè)相繼推出自主研發(fā)的大模型產(chǎn)品。那么大模型的技術(shù)原理是什么呢?

5月18日，受邀參加2023中國(guó)家用電器技術(shù)大會(huì)(CHEATC2023)的中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任陳小平教授分享了他的研究和觀點(diǎn)，他同時(shí)還擔(dān)任中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)人工智能倫理與治理委員會(huì)主委，在本次大會(huì)上陳小平教授發(fā)表了“人工智能的新發(fā)展：從大模型到柔性機(jī)器人”主題演講，介紹了人工智能大模型的技術(shù)原理，以及人工智能在應(yīng)用層面的新技術(shù)趨勢(shì)。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授陳小平

“大模型的根本原理就是在做預(yù)測(cè)”陳小平介紹道，人工智能發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)開啟了第四次浪潮的進(jìn)程，數(shù)據(jù)模型也由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向大訓(xùn)練驅(qū)動(dòng)。和之前三次浪潮不同的是，新階段的人工智能對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)、量和獲取方式都有了全新的要求，最終形成能夠應(yīng)用于大規(guī)模真實(shí)場(chǎng)景的實(shí)例模型。他強(qiáng)調(diào)：“大模型并不是簡(jiǎn)單的一兩種技術(shù)，而是集成大量技術(shù)的智能系統(tǒng)。”

大模型的興起來(lái)源于生成式人工智能，當(dāng)前，生成式人工智能已經(jīng)并不僅是簡(jiǎn)單的進(jìn)行語(yǔ)言和圖像等內(nèi)容的生成，而是基于對(duì)人的自然語(yǔ)言的精準(zhǔn)處理來(lái)完成智能化人機(jī)交互。陳小平表示：“目前階段，我們對(duì)于機(jī)器的語(yǔ)言處理預(yù)期是會(huì)說(shuō)人話、能聽懂人話、能回答問(wèn)題，即使回答不一定正確。其中，基本的要求是說(shuō)話要符合人的語(yǔ)言習(xí)慣。”由于人的語(yǔ)言習(xí)慣沒有科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)但是有經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，那么機(jī)器如何掌握和利用人的語(yǔ)言習(xí)慣呢?陳小平表示：“大模型的基本研究思路和成功秘訣是：從人類大規(guī)模的語(yǔ)料中提取語(yǔ)言痕跡，并用于人機(jī)自然語(yǔ)言的交互之中。”

大模型通過(guò)從人類原始語(yǔ)料中提取包括字、詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等語(yǔ)元，再根據(jù)前后語(yǔ)元的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行語(yǔ)元回看，最終實(shí)現(xiàn)行為的預(yù)測(cè)。原則上，回看的語(yǔ)元數(shù)量越多，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性就更高。“目前大模型回看的語(yǔ)元至少有4000個(gè)，有的甚至可以達(dá)到10萬(wàn)個(gè)。”陳小平講到。大模型技術(shù)體系以預(yù)訓(xùn)練模型為基礎(chǔ)大模型，再通過(guò)專門訓(xùn)練的專用模型配合用戶引導(dǎo)模型來(lái)精準(zhǔn)理解和回答用戶的問(wèn)題。三大模型相互配合，人工智能回答的質(zhì)量可以實(shí)現(xiàn)大幅度提升。

大模型的出現(xiàn)確實(shí)給人工智能帶來(lái)了新的革新方向，但它并不能運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的各個(gè)方面。陳小平認(rèn)為，目前，中國(guó)人工智能亟需攻克的三大方面是智能制造、智慧農(nóng)業(yè)和普惠養(yǎng)老。“攻克這三大戰(zhàn)役，我們?nèi)虻母窬謱?huì)發(fā)生徹底的改變。”另一方面，大模型帶來(lái)巨大變化的同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。比如，大模型在基于對(duì)人的功能進(jìn)行模仿時(shí)，容易被認(rèn)為是帶有了情感和意識(shí)。“這是因?yàn)槿肆?xí)慣性的將自己理解的含義投射到大模型上，認(rèn)為大模型說(shuō)話也帶有含義，但實(shí)際上是沒有的。”陳小平表示，大模型的應(yīng)用還可能會(huì)產(chǎn)生公共安全、就業(yè)和長(zhǎng)期影響。

除大模型外，陳小平教授還在“物理世界中的人工智能”方面帶來(lái)了新的科研成果。目前，我們投入應(yīng)用的人工智能物理形態(tài)主要是剛性機(jī)器人，這種機(jī)器人的重復(fù)精度高，但靈巧性和安全性較低，適用于結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，而在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中需要進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量、建模和計(jì)算，技術(shù)要求較高，目前還不適用于大多數(shù)的行業(yè)。針對(duì)剛性機(jī)器人的這些缺點(diǎn)，陳小平提出了融差性原理，在智能機(jī)器人的操作對(duì)象的精準(zhǔn)測(cè)量不可行、工作環(huán)境和操作對(duì)象的精準(zhǔn)建模不可行、精準(zhǔn)決策不可行這三個(gè)基本假設(shè)之下，研發(fā)了氣動(dòng)蜂巢網(wǎng)絡(luò)軟體手臂。這種手臂在靈活度和負(fù)載能力方面均有良好的表現(xiàn)，并且在有外力干擾和物體進(jìn)行不規(guī)則運(yùn)動(dòng)時(shí)，均能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化控制?？梢灶A(yù)見，這種技術(shù)在家庭服務(wù)、情感交互、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。另一方面，陳小平團(tuán)隊(duì)還將柔性手臂和剛性機(jī)器進(jìn)行了結(jié)合，帶來(lái)了“剛?cè)岷弦皇肿?rdquo;的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在不改程序和硬件參數(shù)、不使用力反饋傳感器的情況下，實(shí)現(xiàn)對(duì)多形態(tài)物品的精準(zhǔn)抓握。

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