《諷刺與幽默》供圖

　　近10年來，以深度學習為主要技術路線的人工智能（AI），從判別（如圖像、文字、語音識別等）到生成（如文本、圖像、視頻、程序等）接連取得突破，DeepSeek、ChatGPT、Sora等應用展示多種技術可能。作為革命性通用技術，人工智能正加速融入人們的日常生活、生產(chǎn)工作和學習研究之中，推動人類經(jīng)濟社會信息化進程邁向智能化的新階段。

　　發(fā)展新階段：從判別到生成，從單模態(tài)到多模態(tài)，從專用到通用

　　人工智能作為近年來科技領域最熱門的話題之一，其實并不是一項新技術。早在1956年，人工智能的概念就在美國達特茅斯學院召開的夏季研討會上被提出。此后經(jīng)歷半個多世紀發(fā)展，都未能實現(xiàn)真正的實用化。2012年，加拿大多倫多大學教授杰弗里·欣頓和他的學生基于機器學習提出的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在圖像識別挑戰(zhàn)賽上取得重大突破，激發(fā)AI領域的又一次發(fā)展熱潮，推動語音識別、圖像識別以及自然語言處理等多個領域快速進步。

　　AI技術不斷迭代升級。特別是2022年前后，生成式人工智能迎來全面爆發(fā)。2022年11月，美國OpenAI公司推出ChatGPT，以更大規(guī)模的模型實現(xiàn)了更強的內(nèi)容生成（AIGC）功能。2024年2月，OpenAI公司推出的文生視頻大模型Sora，推動生成式人工智能從只能理解單一形式信息（比如文字、圖片、音頻等）的單模態(tài)，邁向可以同時理解多種形式信息（比如圖片和文字）的多模態(tài)。與此同時，全球的AI大模型競相超越又各有特長，國外谷歌的雙子座（Gemini）、安索皮克（Anthropic）的克勞德（Claude）、元公司（Meta）的Llama，中國的文心一言、智譜清言、豆包、書生·浦語、星火認知、360智腦、通義千問、混元、Kimi、零一萬物等，形成百花競放的局面。

　　2025年1月，我國人工智能企業(yè)深度求索（DeepSeek）推出新模型DeepSeek—R1，憑借技術創(chuàng)新和商業(yè)化潛力引發(fā)全球矚目。這不僅是因為該模型在自然語言處理方面表現(xiàn)卓越，更為重要的是其在訓練方法上實現(xiàn)了創(chuàng)新，成功降低了同類產(chǎn)品對算力資源的大量需求，顯著降低了使用成本。得益于此，用戶可將R1部署在個人本地設備，實現(xiàn)更為安全且個性化的服務。尤為重要的是，DeepSeek的開源模式為全球創(chuàng)新發(fā)展帶來新機遇，并有可能帶動全行業(yè)在未來形成以開源為主流的發(fā)展路線。

　　從判別到生成，從單模態(tài)到多模態(tài)，從專用到通用，是智能化發(fā)展新階段的重要標志。人工智能以自然語言為基礎的表達方式，正從方方面面滲透進大眾生活。從手機應用、智能音箱等智能助手，到智能網(wǎng)聯(lián)車和智能機器人等具身智能，再到能提供個性化服務的智能體以及更多的AI原生產(chǎn)品和服務，正加速向我們走來。

　　核心驅動力：計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律并做出預測或決策

　　機器學習是指通過數(shù)據(jù)訓練模型，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律并做出預測或決策。作為當下AI發(fā)展的主流技術路線，這條路線讓機器通過學習而不是靠預設規(guī)則來獲得智能，體現(xiàn)了學習是智能形成和發(fā)展的本質(zhì)?？梢哉f，生物智能也好、機器智能也好，都離不開學習，所有的成功和突破都源自學習?！吧碑吘故菢O少數(shù)天才的特質(zhì)，“學而知之”才適用于大多數(shù)人。人類在發(fā)展人工智能時也采用了學習的路線。

　　機器學習主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡作為機器學習的一種具體模型，就是通過模擬人腦的結構和功能來處理數(shù)據(jù)。人類大腦是由神經(jīng)元和突觸構成，神經(jīng)元通過突觸傳遞信號，實現(xiàn)信息處理、學習和記憶等功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬這一結構，利用集成電路芯片組成的電子計算系統(tǒng)，采用人工神經(jīng)元和連接（即模型參數(shù)）代替生物神經(jīng)元和突觸，通過輸入數(shù)據(jù)、調(diào)整權重來學習和預測，構成了AI的物質(zhì)底座。

　　正如人腦層數(shù)越多，處理復雜信息的能力就越強，神經(jīng)網(wǎng)絡也同樣需要更多的層數(shù)，這就需要借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建的深度學習系統(tǒng)即為AI“模型”，這類模型的參數(shù)越多，就意味著模型越大，性能越強。例如，GPT—3模型實現(xiàn)了千億量級參數(shù)，GPT—4模型參數(shù)甚至達萬億量級。

　　簡而言之，機器學習是人工智能的核心驅動力，它通過從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，幫助人類做出預測、判斷和生成所需的內(nèi)容，從而提升任務處理效率，將人力從繁重、重復、低級和危險的勞動中解放出來。2024年的諾貝爾物理學獎頒給了約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓，以表彰他們通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)機器學習的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。展望未來，機器學習通過不斷發(fā)展，必將為人類社會帶來更大驚喜。

　　更廣泛運用：AI智能體可望成為今年發(fā)展應用亮點

　　2025年將是AI走向更廣和更深應用的關鍵之年，AI智能體（或稱AI代理）可望成為今年AI發(fā)展應用的亮點。AI智能體可以說是人工智能技術的集大成者，具備自主性、感知能力、決策能力和行動能力等顯著優(yōu)勢。它能夠通過理解交辦的任務、感知相應的執(zhí)行環(huán)境，進而自主調(diào)用相應的智能模型功能、采取相應的行動，可以廣泛應用于工業(yè)、醫(yī)療、交通、金融和家庭等領域。每個用戶可能有多個AI智能體幫助解決各種需求，它們有的像是秘書，有的像是工匠，有的像是醫(yī)護，有的像是采購員，有的像是清潔工。

　　例如，某公司計劃設計一個活動邀請系統(tǒng)，在將活動時間、地點和主題等信息準確傳達后，AI可自動生成一個智能體“小組長”，負責整體規(guī)劃和調(diào)度。小組長可以召喚多個執(zhí)行不同具體任務的智能體，1號智能體負責活動邀請函的策劃，2號智能體負責設計邀請函中的圖像及文字，3號智能體負責代碼制作和部署網(wǎng)頁，4號智能體負責檢驗差錯，他們就像是一個“工作專班”，成為完成個性化工作的“群體智能”。

　　通過AI智能體，各種AI技術將會被更方便、更廣泛、更有效地應用起來，將在多個領域引發(fā)根本性變革。同時，快速發(fā)展的“科研智能”正在形成科學發(fā)展的新范式，為科技這一第一生產(chǎn)力的發(fā)展賦能，意義深刻而長遠。在這個日新月異的智能時代，學會應用AI技術也將成為多數(shù)人的必備技能，人們需要學會以有效而適當?shù)姆绞竭\用AI助益工作和生活。

　　“兩岸猿聲啼不住，輕舟已過萬重山?！彪S著AI在生命科學、物質(zhì)科學、數(shù)學、工程技術等領域的應用日益廣泛和深入，可以預見，正如歷史上機械動力和電氣技術極大拓展了人類的體力勞動能力一樣，AI正在加速拓展人類的腦力勞動能力，推動生產(chǎn)力實現(xiàn)又一次質(zhì)的飛躍，并對人類社會的發(fā)展進步產(chǎn)生全面而深遠的影響。

　　在AI先進生產(chǎn)力驅動的社會智能化歷史進程面前，人類要把握和主導自身的命運，就必須提升自身的智能化能力，學會駕馭AI。各方應努力讓AI行駛在促進經(jīng)濟繁榮和環(huán)境保護、保護公共利益和個人隱私、遵守法律法規(guī)和倫理良俗、促進公平正義與包容和諧的軌道上，確保AI造福全人類的可持續(xù)發(fā)展。

　?。ㄗ髡邽橹袊乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長）

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