电子制造展|带你揭开人工智能的神秘面纱

在人类历史的长河中，技术的进步总是伴随着社会的变革。从蒸汽机到电力，再到互联网，每一次技术革命都非常大地推动了人类文明的发展。今天，我们站在了一个新的技术革命的门槛上——人工智能（AI）的时代。AI不仅仅是一项技术，它是一种全新的思维方式，一种能够模拟、延伸甚至超越人类智能的能力。今天电子制造展 小编就带你来揭开人工智能的神秘面纱。

电子制造展浅谈人工智能的发展

20世纪60年代，人工智能概念被正式提出，随着计算机性能的提升和机器学习算法的发展，人工智能开始应用于实际领域，如专家系统的开发。2006年，深度学习算法被提出，人工智能技术取得了突破性进展，如AlphaGo战胜围棋冠军等，标志着人工智能进入了新的发展阶段。2012年，深度学习算法在语言和视觉识别上实现突破，人工智能商业化高速发展。

当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，主要发达国家把发展人工智能视为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，纷纷出台人工智能规划和相关政策，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

电子制造展浅谈人工智能关键技术

1、神经网络

神经网络是以人的大脑神经网络作为参照物而研究出的一个模型，网络上的每个节点相当于一个神经元，可以记忆、存储、处理一定的信息。

2、Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Google在2017年提出。它采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制允许模型在处理序列数据时关注到不同位置的信息，从而实现对不同位置信息的关注。Transformer的引入主要是为了解决两个问题：高效计算和准确学习句子中长距离的关联关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer具有更高的并行性和计算效率，因此在自然语言处理（NLP）领域得到了广泛应用。

3、强化学习

强化学习（reinforcement learning，RL） 重点讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中很大化它能获得的奖励。强化学习由两部分组成：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作 （action），这个动作也称为决策（decision）。然后这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。

4、大模型

大模型（Large Model）是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得很好的表现。通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等。

2022年11月30日，OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT，其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注，2个月突破1亿用户，国内外随即掀起了一场大模型浪潮，2022年也被誉为大模型元年。

当前，从科技巨头到创业公司都推出了自己的大模型产品。但是，国内大模型仍处研发和迭代的早期阶段， 各个大模型的性能差异及易用性仍在市场检验的过程当中，预计国内大模型领域竞争格局的明晰仍需一定时间。

大模型技术解析

大模型通常采用预训练+微调（Pre-training+Fine-tuning）作为基本的模型方法，以提高模型的通用性、适应性、有用性和安全性。例如，GPT-3先在大规模的文本数据上进行无监督的预训练，学习通用的语言知识和表示，然后在特定的任务数据上进行有监督的微调，学习特定的任务知识和技能。

预训练是大模型的前期阶段，模型在大规模数据集上进行训练，学会语言结构、语法、常识等一般性的信息和知识。这个阶段的模型并不是针对特定任务进行优化，而是学习如何从数据中提取有用的特征。

大模型的第二阶段是微调，模型在特定任务的数据集上进行微调，以适应具体任务的要求。这种预训练与微调的融合，使得大模型在少量任务数据下就能取得出色的表现。

经过大规模预训练的大模型，能够在各种任务中达到更高的准确性、降低应用的开发门槛、增强模型泛化能力等，是AI 领域的一项重大进步。

大模型很早的关注度源于 NLP 领域，随着多模态能力的演进，CV 领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。多模态大模型是一种能同时处理和整合多种感知数据（如文本、图像、音频等）以产生更精准输出的AI架构。

多模态大模型在不同场景中获得巨大的成功，并从各个途径获得进一步的能力提升。一是高质量的图像和文本，越多越好。二是提高分辨率，不需要重新训练或少量训练的情况下，如何提高模型处理图像的尺寸，如果图像太小会丢失很多信息。

人工智能的典型应用

人工智能技术目前应用于各行各业，与人们生活息息相关，常见的有人脸识别、人像比对、语音对话、OCR识别等。在智慧政法、智能制造、智慧医疗等其他行业广泛应用，给人们的生活带来质的提升。

网络信息公司在人工智能领域开展的探索实践

网络信息公司依托“面向社会风险系统治理的‘数字枫桥’关键技术及应用示范”等国家重点研发项目，研发了“数字枫桥”基层治理平台，围绕社会治理大模型提供调解咨询、智能辅助调解、群聊助手等核心功能。后续网络信息公司将持续发力“智治应用”，打造“一站式”矛盾纠纷多元化解平台、“全域”社会治理风险预警平台等智能化产品，更好服务社会治理现代化。

结语

人工智能作为一种强大的技术工具，它的发展潜力是巨大的，同时也伴随着挑战和风险。电子制造展小编觉得，在享受AI带来的便利的同时，也要对可能出现的问题保持警惕，并采取适当的措施来应对。未来的人工智能将如何发展，它将如何塑造我们的世界，这是一个值得所有人关注和思考的问题。

                                   文章来源：物联网智库