CHEATC2023|中科大陳小平：從大模型到柔性機器人

      今年以來(lái)，伴隨著(zhù)ChatGPT的持續火爆，大模型也進(jìn)入高速發(fā)展期，國內外多家知名科技企業(yè)相繼推出自主研發(fā)的大模型產(chǎn)品。那么大模型的技術(shù)原理是什么呢?

　　5月18日，受邀參加2023中國家用電器技術(shù)大會(huì )(CHEATC2023)的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)機器人實(shí)驗室主任陳小平教授分享了他的研究和觀(guān)點(diǎn)，他同時(shí)還擔任中國人工智能學(xué)會(huì )人工智能倫理與治理委員會(huì )主委，在本次大會(huì )上陳小平教授發(fā)表了“人工智能的新發(fā)展：從大模型到柔性機器人”主題演講，介紹了人工智能大模型的技術(shù)原理，以及人工智能在應用層面的新技術(shù)趨勢。

　　“大模型的根本原理就是在做預測”陳小平介紹道，人工智能發(fā)展到現在已經(jīng)開(kāi)啟了第四次浪潮的進(jìn)程，數據模型也由大數據驅動(dòng)轉向大訓練驅動(dòng)。和之前三次浪潮不同的是，新階段的人工智能對訓練數據的質(zhì)、量和獲取方式都有了全新的要求，最終形成能夠應用于大規模真實(shí)場(chǎng)景的實(shí)例模型。他強調：“大模型并不是簡(jiǎn)單的一兩種技術(shù)，而是集成大量技術(shù)的智能系統�！�

　　大模型的興起來(lái)源于生成式人工智能，當前，生成式人工智能已經(jīng)并不僅是簡(jiǎn)單的進(jìn)行語(yǔ)言和圖像等內容的生成，而是基于對人的自然語(yǔ)言的精準處理來(lái)完成智能化人機交互。陳小平表示：“目前階段，我們對于機器的語(yǔ)言處理預期是會(huì )說(shuō)人話(huà)、能聽(tīng)懂人話(huà)、能回答問(wèn)題，即使回答不一定正確。其中，基本的要求是說(shuō)話(huà)要符合人的語(yǔ)言習慣�！庇捎谌说恼Z(yǔ)言習慣沒(méi)有科學(xué)標準但是有經(jīng)驗標準，那么機器如何掌握和利用人的語(yǔ)言習慣呢?陳小平表示：“大模型的基本研究思路和成功秘訣是：從人類(lèi)大規模的語(yǔ)料中提取語(yǔ)言痕跡，并用于人機自然語(yǔ)言的交互之中�！�

　　大模型通過(guò)從人類(lèi)原始語(yǔ)料中提取包括字、詞、標點(diǎn)符號等語(yǔ)元，再根據前后語(yǔ)元的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行語(yǔ)元回看，最終實(shí)現行為的預測。原則上，回看的語(yǔ)元數量越多，預測的準確性就更高�！澳壳按竽Ｐ突乜吹恼Z(yǔ)元至少有4000個(gè)，有的甚至可以達到10萬(wàn)個(gè)�！标愋∑街v到。大模型技術(shù)體系以預訓練模型為基礎大模型，再通過(guò)專(zhuān)門(mén)訓練的專(zhuān)用模型配合用戶(hù)引導模型來(lái)精準理解和回答用戶(hù)的問(wèn)題。三大模型相互配合，人工智能回答的質(zhì)量可以實(shí)現大幅度提升。

　　大模型的出現確實(shí)給人工智能帶來(lái)了新的革新方向，但它并不能運用于現實(shí)場(chǎng)景的各個(gè)方面。陳小平認為，目前，中國人工智能亟需攻克的三大方面是智能制造、智慧農業(yè)和普惠養老�！肮タ诉@三大戰役，我們全球的格局將會(huì )發(fā)生徹底的改變�！绷硪环矫�，大模型帶來(lái)巨大變化的同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰。比如，大模型在基于對人的功能進(jìn)行模仿時(shí)，容易被認為是帶有了情感和意識�！斑@是因為人習慣性的將自己理解的含義投射到大模型上，認為大模型說(shuō)話(huà)也帶有含義，但實(shí)際上是沒(méi)有的�！标愋∑奖硎�，大模型的應用還可能會(huì )產(chǎn)生公共安全、就業(yè)和長(cháng)期影響。

　　除大模型外，陳小平教授還在“物理世界中的人工智能”方面帶來(lái)了新的科研成果。目前，我們投入應用的人工智能物理形態(tài)主要是剛性機器人，這種機器人的重復精度高，但靈巧性和安全性較低，適用于結構化的環(huán)境中，而在非結構化的環(huán)境中需要進(jìn)行精準測量、建模和計算，技術(shù)要求較高，目前還不適用于大多數的行業(yè)。針對剛性機器人的這些缺點(diǎn)，陳小平提出了融差性原理，在智能機器人的操作對象的精準測量不可行、工作環(huán)境和操作對象的精準建模不可行、精準決策不可行這三個(gè)基本假設之下，研發(fā)了氣動(dòng)蜂巢網(wǎng)絡(luò )軟體手臂。這種手臂在靈活度和負載能力方面均有良好的表現，并且在有外力干擾和物體進(jìn)行不規則運動(dòng)時(shí)，均能實(shí)現精準化控制�？梢灶A見(jiàn)，這種技術(shù)在家庭服務(wù)、情感交互、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域有廣闊的應用前景。另一方面，陳小平團隊還將柔性手臂和剛性機器進(jìn)行了結合，帶來(lái)了“剛柔合一手爪”的實(shí)驗結果，在不改程序和硬件參數、不使用力反饋傳感器的情況下，實(shí)現對多形態(tài)物品的精準抓握。

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