6月14日，2024北京智源大會(huì)在京舉行。百度首席技術(shù)官王海峰受邀出席并作主旨演講，對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展作出最新判斷。王海峰認(rèn)為，大模型為通用人工智能帶來曙光，可以從兩個(gè)角度解讀，一是人工智能技術(shù)的通用性，二是能力的全面性。從人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)來看，未來幾年，規(guī)模定律依然有效，大語言模型仍有很大提升空間，多模態(tài)大模型會(huì)越來越好用，智能體技術(shù)逐漸成熟加速應(yīng)用爆發(fā)等。

通用人工智能新視角：技術(shù)通用、能力全面

人工智能是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能。王海峰認(rèn)為，大模型為通用人工智能帶來曙光，可以從兩個(gè)角度解讀，一是人工智能技術(shù)的通用性，二是能力的全面性。

 

人工智能技術(shù)歷經(jīng)幾十年發(fā)展，從早期的人工撰寫規(guī)則，到后來統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但解決不同場(chǎng)景的問題需要不同的算法，演進(jìn)到深度學(xué)習(xí)時(shí)代，算法的通用性大大加強(qiáng)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一套架構(gòu)和技術(shù)可以解決各種問題，再到大模型時(shí)代，除了算法，模型也變得更加通用和統(tǒng)一。

在技術(shù)的通用性方面，大模型在解決不同任務(wù)、語言、模態(tài)、場(chǎng)景的通用性都變得越來越好。以自然語言處理為例，之前有分詞、句法分析、語義匹配、機(jī)器翻譯、問答、對(duì)話、等等很多個(gè)子方向，現(xiàn)在一個(gè)大語言模型就可以解決絕大多數(shù)任務(wù)；語言方面，大模型既可以解決單語言的問題，也可以跨語言，不僅學(xué)習(xí)了人類的自然語言，也學(xué)習(xí)了人工定義的形式語言，架起了從思考到執(zhí)行的橋梁；同時(shí)，大模型也可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的統(tǒng)一建模，廣泛賦能各行各業(yè)應(yīng)用，等等。總體上，人工智能技術(shù)的通用性越來越強(qiáng)。

在能力的全面性方面，理解、生成、邏輯、記憶是人工智能的四項(xiàng)基礎(chǔ)能力，其他各項(xiàng)人工智能的典型能力，無論是創(chuàng)作、解題、代碼，還是規(guī)劃、決策等等，基本上都是這四項(xiàng)基礎(chǔ)能力的綜合運(yùn)用。這四項(xiàng)能力越強(qiáng)，越接近通用人工智能。

文心大模型技術(shù)解讀

文心一言是百度自主研發(fā)的新一代知識(shí)增強(qiáng)大語言模型，基于更強(qiáng)平臺(tái)、更優(yōu)數(shù)據(jù)和更好算法訓(xùn)練，從萬億數(shù)據(jù)和千億知識(shí)中融合學(xué)習(xí)，突破知識(shí)內(nèi)化與外用技術(shù)，具備知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對(duì)話增強(qiáng)的核心技術(shù)，在基礎(chǔ)模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)構(gòu)建與優(yōu)化、對(duì)齊技術(shù)創(chuàng)新、提示優(yōu)化、智能體機(jī)制等方面進(jìn)一步創(chuàng)新突破。

智能體是在基礎(chǔ)模型上，進(jìn)一步進(jìn)行思考增強(qiáng)訓(xùn)練，包括思考過程的有監(jiān)督精調(diào)、行為決策的偏好學(xué)習(xí)、結(jié)果反思的增強(qiáng)學(xué)習(xí)，進(jìn)而得到思考模型。智能體的思考模型可以調(diào)用工具來完成任務(wù)。代碼智能體首先通過思考模型理解用戶需求，經(jīng)過思考，把完成任務(wù)的指令和相關(guān)信息整合成提示，輸入給代碼解釋器；然后，代碼解釋器根據(jù)提示，把自然語言表達(dá)的用戶需求翻譯成代碼并執(zhí)行，相當(dāng)于“用模型寫代碼讓復(fù)雜的任務(wù)變簡(jiǎn)單”。

公開資料顯示，百度自2010年起開始全面布局人工智能,2019年3月推出文心大模型1.0,持續(xù)迭代升級(jí), 去年10月發(fā)布文心大模型4.0。文心大模型的持續(xù)快速進(jìn)化，得益于百度在芯片、框架、模型和應(yīng)用上的全棧布局，尤其是飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和文心的聯(lián)合優(yōu)化。文心大模型的周均訓(xùn)練有效率達(dá)到98.8%，相比一年前文心一言發(fā)布時(shí)，訓(xùn)練效率提升到當(dāng)時(shí)的5.1倍，推理105倍。

人工智能進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)

對(duì)于人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，王海峰認(rèn)為，規(guī)模定律未來若干年仍將有效；大語言模型現(xiàn)在能力很強(qiáng)，還在快速進(jìn)步，未來仍有很大提升空間；多模態(tài)大模型會(huì)越來越好用；智能體技術(shù)會(huì)越來越成熟。人工智能技術(shù)正在加速進(jìn)步，產(chǎn)業(yè)進(jìn)入爆發(fā)期。

王海峰指出，縱觀人類經(jīng)歷的前三次工業(yè)革命，其核心驅(qū)動(dòng)力量機(jī)械技術(shù)、電氣技術(shù)和信息技術(shù)都有很強(qiáng)的通用性，會(huì)應(yīng)用于各行各業(yè)，當(dāng)它們呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化的工業(yè)大生產(chǎn)特征，核心技術(shù)就進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。人工智能基于深度學(xué)習(xí)及大模型工程平臺(tái)，包括算法、數(shù)據(jù)、模型、工具等，也已經(jīng)具備了非常強(qiáng)的通用性，并且具備了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化和自動(dòng)化的特征，所以深度學(xué)習(xí)及大模型工程平臺(tái)推動(dòng)人工智能進(jìn)入到了工業(yè)大生產(chǎn)階段，通用人工智能將加速到來