伦理|城市需要AI“心脏”，伦理治理筑梦AI未来商汤科技|智慧城市|商汤|人工

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【伦理|城市需要AI“心脏”，伦理治理筑梦AI未来】机器人管家、飞行汽车……这是曾出现在《银翼杀手》《机械姬》等科幻电影中的场景。早在数个世纪之前，人们对人工智能就充满了想象。
今天，电影里人们对于人工智能的畅想或许还未完全实现，但实际上，AI已经开始进入我们日常生活中，润物细无声。
尽管普罗大众并不容易感知，但不可否认，在金融、制造、消防等诸多场景中，AI正起到重要的作用。即使在日常生活中， AR导航、智慧城市等，AI已经与我们密切相关。
不过，AI在国内的发展已经从实验室进入到产业阶段，因此当前更迫切的问题，则是如何实现落地，以及实现大规模商业化。
在此背景下，在近日的世界人工智能大会（WAIC）上，商汤科技提出了一个解决方案——新型人工智能基础设施，称为SenseCore 商汤 AI 大装置，集算力、平台、算法能力为一体，聚焦于化解 AI 应用落地中的 “长尾应用” 问题。
这个设备，对AI应用的落地将会带来怎样的作用？
人工智能驶向大模型时代
虽然目前AI融入各行各业已经不再是什么难事，但在应对不同的场景时，需要对AI模型进行不同的训练。AI开发变得更加碎片化。这也由此导致AI开发者的负担越来越重。
因此，能够集成更多能力、更强算力的通用模式的重要性就显而易见了。
自2018年以来，谷歌BERT、OpenAI GPT-3等大规模预训练语言模型逐渐成为NLP界的主流，并且发展迅猛。
2020年6月，OpenAI发布GPT-3，具有1750亿个参数的自然语言深度学习超大模型，是自AlphaGo之后人工智能领域最具突破性的研究成果，能进行原始类比、生成配方、甚至完成基本代码编写。
仅半年后，2021年1月，这一记录被打破了。谷歌研究人员开发出一个新的语言模型Switch Transformer，包含超过 1.6 万亿个参数。
今年4月，华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇博士在演讲中称，未来人工智能将表现出两点趋势，一是神经网络从小模型到大模型的趋势，过去十年，AI算法对算力的需求增长了40万倍。二是人工智能与科学计算的深度融合，在很多领域，包括工业、气象、能源、生物、医学等等，已经看到人工智能对它们的深刻影响。
他认为像GPT-3这样的大模型，是解决AI应用碎片化的一种方式。大模型可以吸收海量的知识，从内部提高模型的泛化能力，可以减少对领域数据标注的依赖。
“现在的应用80%都是在于低频的、长尾的需求，这些需求如果没有统一的人工智能方法去解决的话，面临的就是投入大量的人力、收集巨量的数据，并且还不能解决我们可以引发的小数据、小样本问题。”商汤科技联合创始人、CEO徐立在日前结束的WAIC上如此说到。
现实世界正在经历一场数字化过程，现实世界和虚拟世界的界限正在变得模糊，如何促进现实世界与数字世界进行产生联系，尤为重要。
数字化世界的建立通常需要场景的数据化、要素的结构化、流程的可交互化几个步骤，但当前，80%结构化应用都是低频的、长尾的场景，如果没有通用人工智能，我们面临的就是大量人力投入到单一项目中，且还不能很好解决这些本质上是小数据、小样本的问题。

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但是，技术上如果还聚焦于单一问题过程，就很难在很多通用场景下有很好的泛化能力，导致性能不稳定。面对这一问题，“通用超大规模模型再加上小样本单一场景的细分优化成为解决生产成本和准确率的核心。”