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大連接是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)

人工智能的概念產(chǎn)生于20世紀50年代，是研究開發(fā)用于模擬、延伸、擴展和學(xué)習(xí)人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

李正茂表示，人工智能的研究目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作，并生產(chǎn)出能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器，其主要研究領(lǐng)域包括機器人、圖像識別、智能語音，以及語言處理和理解、規(guī)劃、決策等，要解決的核心問題是構(gòu)建與人類相似，甚至超越人類的推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體等能力。

20世紀70年代以來，許多國家先后開展人工智能研究，全球人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了幾次大起大落。在發(fā)展過程中，人工智能領(lǐng)域主要形成了三大學(xué)派。

一是符號主義(symbolicism)，又稱為邏輯主義、心理學(xué)派或計算機學(xué)派，主要研究抽象思維，主張用公理和邏輯體系模擬人的思維過程，搭建一套人工智能系統(tǒng)。符號主義者最先提出“人工智能”的概念，并在20世紀80年代取得很大發(fā)展。

二是連接主義(connectionism)，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，主要研究形象思維，主張模仿人類的神經(jīng)元，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機制實現(xiàn)人工智能。連接主義的主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法，被業(yè)界稱為“最普遍的人工智能”。

三是行為主義(actionism)，又稱為進化主義或控制論學(xué)派，包括工程控制論和生物控制論等，主要研究感知思維，早期研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，后來發(fā)展到智能控制和智能機器人系統(tǒng)。

李正茂指出，在上個世紀，符號主義和連接主義此消彼長;直到本世紀初，連接主義的主要技術(shù)之一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以“機器學(xué)習(xí)”(Machine Learning)“深度學(xué)習(xí)”(Deep Learning)為名，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了矚目的成就，連接主義成為人工智能技術(shù)發(fā)展的主流，由此極大地促進了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，先后開創(chuàng)了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型這三個人工智能發(fā)展重要的里程碑。

在簡要追溯人工智能的發(fā)展史之后，李正茂認為，從連接主義到機器學(xué)習(xí)，再到深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法不斷演進，引領(lǐng)著人工智能技術(shù)發(fā)展。而究其本質(zhì)，是網(wǎng)絡(luò)連接，是建立在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)連接上的多層處理，這一概念與電信行業(yè)常說的“大連接”“泛在連接”的概念是一致的。

李正茂表示，從本源上看，電信業(yè)移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等的繁榮，為人工智能連接主義(機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí))技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造了條件，推動了人工智能、云計算等發(fā)展，共同促進全社會實現(xiàn)“大連接”，加速進入萬物互聯(lián)的數(shù)字化、智能化時代。

因此，李正茂認為，大連接是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵

人工智能的核心技術(shù)有計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)及語音識別技術(shù)等，支撐這些技術(shù)發(fā)展的有三大要素：算力、算法和數(shù)據(jù)。李正茂認為大數(shù)據(jù)在其中發(fā)揮了重要作用，是人工智能技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的關(guān)鍵。

移動互聯(lián)時代，全球數(shù)據(jù)量加速增長。2010年左右，全球進入移動互聯(lián)時代，4G和5G業(yè)務(wù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、視頻業(yè)務(wù)等相繼繁榮，共同帶動數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，深入到經(jīng)濟社會生活的方方面面。

據(jù)統(tǒng)計，2011年全球數(shù)據(jù)總量達到1.8ZB，2020年全球數(shù)據(jù)總量達到60ZB，十年間增長了32倍多。而在2021年、2022年兩年間，全球數(shù)據(jù)總量又增長了35.5%，2022年全球數(shù)據(jù)總量達到81.3ZB。

李正茂強調(diào)，高速增長的數(shù)據(jù)總量，奠定了人工智能等新技術(shù)突破的基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)發(fā)展的第二個里程碑“深度學(xué)習(xí)”，正是以大量的數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)，在2012年實現(xiàn)了圖像識別與分類技術(shù)上的突破，并在2016年以人工智能機器人AlphaGo戰(zhàn)勝韓國職業(yè)圍棋棋手李世石為標(biāo)志，登上“深度學(xué)習(xí)”的頂峰。

隨著算法和算力網(wǎng)絡(luò)能力不斷提升，人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用越來越廣泛，大數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)越來越發(fā)揮著關(guān)鍵作用。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)要素是新的生產(chǎn)力。

當(dāng)前，我國正處于數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)探索起步階段，但數(shù)據(jù)要素市場的需求已被激活。

李正茂表示，人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相互促進、共榮共生，一方面，將進一步增強大數(shù)據(jù)的“5V”特性。即增強大數(shù)據(jù)的Volume(海量數(shù)據(jù)規(guī)模)特性、Velocity(高速數(shù)據(jù)處理)特性，成倍擴展大數(shù)據(jù)的Variety(多樣數(shù)據(jù)類型)特性，深入挖掘大數(shù)據(jù)的Value(應(yīng)用價值)特性，并不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強Veracity(真實性)。另一方面，大數(shù)據(jù)“5V”不斷賦能人工智能技術(shù)，催生其實際應(yīng)用場景成熟，促進人工智能技術(shù)大規(guī)模、普適性發(fā)展及應(yīng)用落地，更加智能化地挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的價值，將多樣化的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為有價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，全面支撐數(shù)字經(jīng)濟社會發(fā)展，為人類社會帶來全新的智慧生產(chǎn)模式和生活方式。

因此，李正茂認為，大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。

大模型是人工智能發(fā)展的精髓

2020年5月，美國人工智能研究公司OpenAI發(fā)布語言模型GPT-3，是人類科技史上的里程碑事件。GPT-3證明了一個具有高水平復(fù)雜結(jié)構(gòu)和大量參數(shù)的人工智能大模型可以實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，從而讓大模型的概念得到前所未有的關(guān)注。

2022年11月，OpenAI公司基于GPT-3.5架構(gòu)的大型語言模型，開發(fā)出自然語言處理工具ChatGPT，在兩個月內(nèi)用戶數(shù)超過1億戶，成為歷史上用戶數(shù)增長最快的消費者應(yīng)用，迅速引發(fā)了全球新一輪的人工智能競賽。ChatGPT及一大批類似大模型的發(fā)展，標(biāo)志著信息社會進入了大模型主導(dǎo)的新階段。

李正茂指出，大模型是基于包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電腦科學(xué)、物理學(xué)、工程學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)、人工智能學(xué)等多技術(shù)學(xué)科融合的一次突變。

在此基礎(chǔ)上，人們形成了關(guān)于大模型的一些基本共識。

第一，大模型是大語言模型(Large Language Model，LLM)，也是多模態(tài)模型(Multimodal Model)。

第二，GPT(Generative Pre-trained Transformer，生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型)是大模型的一種形態(tài)，G代表生成性的(generative)，P代表經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練(pre-trained)，T代表變換器(transformer)。

第三，大模型引發(fā)了人工智能生成內(nèi)容(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)技術(shù)的質(zhì)變。因此，人類進入了大模型時代。

李正茂表示，大模型時代對人類社會帶來了三大革命性變化，一是大模型推動弱人工智能向通用人工智能(Artificial general intelligence，AGI)躍升，二是大模型推動生產(chǎn)力從算力向機器智力躍升，三是大模型推動數(shù)字社會向智能社會躍升。從三大變化來看，我們斷言，大模型將帶來前所未有的改變，并不為過。

李正茂認為，大模型引領(lǐng)著人工智能2.0時代發(fā)展。在2.0時代，大模型分工愈來愈明確，并且有兩個發(fā)展方向值得關(guān)注。

一是開源大模型。“百模大戰(zhàn)”中，已經(jīng)形成了以美國“OMG”和中國“BAH”為代表的兩大群體，“OMG”指OpenAI公司的ChatGPT、MetaAI公司的LLaMA、Google公司的Gopher和LaMDA，“BAH”指百度的“文心一言”、阿里的“通義千問”和華為的“盤古”等。其中，MetaAI公司的LLaMA就是開源大模型。開源大模型能夠更加靈活地實現(xiàn)不同應(yīng)用組合，更具有競爭優(yōu)勢。

二是行業(yè)大模型。在通用大模型之外，行業(yè)大模型更具發(fā)展?jié)摿?。與通用大模型相比，行業(yè)大模型具有解決專業(yè)領(lǐng)域問題的能力更強、訓(xùn)練和部署成本更低、升級和迭代更加靈活等優(yōu)點?？梢灶A(yù)見，未來全球大模型的布局，將是十幾個通用大模型，與成百上千個行業(yè)大模型互為補充。

因此，李正茂表示，大模型引領(lǐng)著人工智能2.0發(fā)展，是人工智能發(fā)展的精髓。

電信運營商在人工智能發(fā)展中扮演重要角色

與此同時，大模型的發(fā)展也面臨著較多挑戰(zhàn)。比如，人工智能生成內(nèi)容(AIGC)將對語言學(xué)、符號學(xué)、人類學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、倫理學(xué)和教育學(xué)等廣義思想文化領(lǐng)域產(chǎn)生沖擊，對自然科學(xué)技術(shù)產(chǎn)生全方位沖擊，進而影響到經(jīng)濟形態(tài)、社會結(jié)構(gòu)，甚至?xí)绊憞H關(guān)系等。再比如，大模型對能源的消耗和對環(huán)境的影響，據(jù)估計，目前人工智能的能源消耗約占全球能源消耗的3%，據(jù)此推斷，到2025年，人工智能將消耗15%的全球電力供應(yīng)。顯而易見，大模型等人工智能的快速發(fā)展，需要在政策和技術(shù)等方面提供解決方案。

綜合上述論述，李正茂認為，電信運營商作為大連接的建設(shè)者、大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和大模型的探索實踐者，在人工智能發(fā)展中扮演了重要角色，有基礎(chǔ)、有優(yōu)勢，更有前景。

李正茂指出，對于電信運營商而言，大模型發(fā)展帶來的新機遇顯而易見。

一是將極大地推動算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，要求我們加快算力網(wǎng)絡(luò)和算力資源發(fā)展，優(yōu)化算力網(wǎng)絡(luò)和資源布局。

二是帶來了全新的AI市場，運營商的網(wǎng)絡(luò)連接優(yōu)勢，豐富的用戶數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)，以及5G、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)能力，為AI技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用提供了有利條件，能夠在推動大模型規(guī)?；瘧?yīng)用方面發(fā)揮更大作用。

三是利用AI技術(shù)大幅度提升網(wǎng)絡(luò)智能化能力和服務(wù)智能化能力，降低運營成本，加快推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級等。

基于這些判斷，李正茂強調(diào)，在新的機遇面前，進一步增強對人工智能技術(shù)發(fā)展的理解，提升對大連接、大數(shù)據(jù)和大模型的認知，才能找準定位，探索出更好的發(fā)展方向。

附演講全文：