CNET科技资讯网 5月26日 北京消息: 5月26日,在贵阳数博会“机器智能”高峰对话上,全球IT届的多位领军人物就MI(机器智能)与AI(人工智能)的区别展开激烈讨论。
“只要创造出关于动物和人的智能,都可以叫做人工智能。但人与动物不具备的智能,如果机器具备了,那就是机器智能,这是我的理解。”阿里巴巴技术委员会主席王坚说。
王坚举例说,最常见的人工智能就是创造一个聊天机器人,基本上是过去人能做的事情。但是去年我们给杭州装一个城市大脑,那是一个人也不具备的智能,我觉得更适合机器智能。
美国硅谷著名创业家、天使投资人史蒂夫·霍夫曼认为,AI是拿图灵测试作为定义,能与人进行互动通过图灵测试的都是AI。MI会是人机共生的核心点,我希望在有生之年能看到MI无处不在。因为今天我所做的很多决定,如果有MI辅助,我可以作出更好的决定,这让每个人未来可以发挥潜力。“我是写书的,写每一本书的时候要做大量的研究工作,如果有MI帮我收集信息、整理信息,把最相关的信息提取出来,我可以用更短时间写出更有水平的书。”
斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰认为,机器智能不应该认为它是让机器变得像人一样有智慧,应该看成是新一代的自动化。它不是来取代人,它是来辅助人,还会有大量的工作岗位,现在就有很多工作岗位不能靠自动化来取代,这个技术它会改变工作的性质,让我们工作变得更加高效。如果从这个视角来理解,机器智能是自动化的延伸。
北京大数据研究院院长鄂维南认为,机器智能的核心是会学习的机器,它将会把我们带入智能化社会,就像当年造出了会劳动的机器把我们代入了工业化社会一样。
机器智能如此无所不能,是否会取代人类?对此,王坚打了一个有趣的比喻:“我们拿一条狗让它去找毒品的时候从来没有说过我们的鼻子被狗的鼻子给取代了。”他认为,我们要尊重机器在某些方面的能力超越人类。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。