“解好电力行业的关键问题,有可能会引领下一波AI浪潮。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚2月17日在南方电网总部参加第四届电力调度AI应用大赛时表示。该大赛由南方电网、中国电机工程学会电力系统自动化专委会主办,阿里云承办、阿里达摩院协办。
图:中国工程院院士、阿里云创始人 王坚
王坚认为,纵观AI的发展历程,从Alpha Go、ImageNet到Alpha Fold、ChatGPT,都是通过对某一个问题的攻克,从而带动了人工智能的巨大进步。相信电力行业、工业领域也能找到这样一个问题,这将对社会发展、人类生活带来更大、更切实的影响。
王坚介绍,在1950年代,人类可以想象AI最了不起的事情就是“下棋”。直到深蓝、AlphaGo的出现,AI打败了国际象棋大师,人工智能技术有了很大进步。
几年后,针对“图像识别”这一问题,在AI界又出现了基于深度学习的ImageNet,使得机器对人脸的识别率超过了人类。这又将人工智能带到了新的高度。
近年来出现的Alpha fold,在发现蛋白质结构方面的能力已经超过了一流的科学家,挑战着他们毕生的专业经验。ChatGPT则通过聊天这一场景,为自然语言处理带来了全新的变革。
“人工智能的每次跨越,都是围绕着对某一个问题的攻坚,”王坚说,问题定义得好,可以反过来带动人工智能学科的发展。
王坚指出,工业是用新技术最好的地方。在电力行业、工业领域,我们可以找到比“下棋”更有高度的问题,引领下一波AI浪潮。如果能找到、解好这样一个问题,对推动社会经济发展、人类生活变化,会产生更巨大、更积极的影响。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。