和讯网2024年10月14日发布:阿里CEO吴泳铭:AI最大的想象力是改变物理世界封面天天见
⭐发布日期:2024年10月14日 | 来源:和讯网
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阿里CEO吴泳铭:AI最大的想象力是改变物理世界封面天天见
从“手机屏幕”到“物理世界”:生成式AI如何重塑未来?
“AI最大的想象力,绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app,而是接管数字世界,改变物理世界。”
阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2024云栖大会上的这番话,犹如一石激起千层浪,将生成式AI的未来图景展现在我们面前。
的确,过去一年多来,生成式AI的迅猛发展令世人惊叹。从ChatGPT的横空出世,到Midjourney、Stable Diffusion等AI绘画工具的火爆,生成式AI以前所未有的速度渗透进我们的生活,改变着我们创作、工作和娱乐的方式。
这一切仅仅是开始。正如吴泳铭所言,生成式AI的终极目标并非局限于手机屏幕,它的真正潜力在于重塑物理世界,为人类社会带来颠覆性的变革。
一、超越“超级App”:生成式AI如何重构物理世界?
过去三十年,互联网浪潮将人与信息、服务和工厂连接起来,创造了前所未有的价值。而如今,生成式AI正以更加深远的方式重塑着这个世界:
1. 自动驾驶:从规则驱动到数据驱动
自动驾驶一直是科技领域的热门话题,但传统的基于规则的算法难以应对复杂的现实路况。而生成式AI的出现,为自动驾驶带来了新的曙光。
以特斯拉为例,其最新研发的自动驾驶系统FSD Beta,正是基于海量驾驶数据的深度学习模型。通过学习人类驾驶员的行为模式,FSD Beta能够在各种复杂路况下做出更精准、安全的驾驶决策。
2. 机器人产业:从自动化到智能化
传统机器人大多只能执行预先编程的简单任务,缺乏灵活性和适应性。而生成式AI赋予了机器人“思考”的能力,使其能够像人类一样学习、推理和解决问题。
例如,波士顿动力公司研发的Atlas机器人,能够在复杂地形行走、跳跃甚至做体操动作,其背后正是深度学习算法的支持。随着生成式AI技术的不断进步,我们将看到更多智能机器人出现在工厂、医院、家庭等各个场景,为人类提供更加高效、便捷的服务。
3. 制造业:从大规模生产到个性化定制
传统的制造业以大规模生产为主,难以满足消费者日益增长的个性化需求。而生成式AI的出现,为制造业带来了新的变革方向。
例如,在服装行业,一些企业开始利用AI设计系统,根据用户的体型、喜好等个性化需求,快速生成服装设计方案,并通过3D打印等技术实现个性化定制生产。
二、从“感知”到“思考”:生成式AI如何提升生产力?
吴泳铭认为,“AI产生的价值,将是移动互联网连接价值的十倍,几十倍。”
这并非空穴来风,生成式AI正在从根本上改变生产力的构成要素:
1. 从“模拟”到“创造”:
过去的人工智能技术,更多是模拟人类的感知能力,例如语音识别、图像识别等。而生成式AI则能够进行“思考”和“创造”,例如生成文本、图像、代码等。
2. 从“人工”到“自动化”:
生成式AI能够将许多原本需要人工完成的任务自动化,例如文案创作、代码编写、设计等,从而极大地提高生产效率。
3. 从“低效”到“高效”:
生成式AI能够帮助人类更高效地获取信息、处理信息和做出决策,例如通过AI助手快速检索资料、分析数据、生成报告等。
三、GPU崛起:算力之争成为AI发展新战场
生成式AI的训练和运行需要强大的算力支持,这也引发了新一轮的算力之争。
吴泳铭指出,“AI时代将是‘GPU AI算力为主,CPU算力为辅’的计算模式。”
GPU (图形处理器) 在并行计算方面具有天然优势,更适合处理AI模型训练和推理所需的庞大数据量。
近年来,随着AI技术的快速发展,全球对GPU算力的需求呈爆炸式增长。英伟达、AMD等芯片巨头纷纷加大GPU研发投入,推出性能更加强大的AI芯片,以争夺AI时代的制高点。
四、机遇与挑战:生成式AI的未来展望
生成式AI的未来充满无限可能,但也面临着诸多挑战:
1. 数据安全与隐私保护:
生成式AI的训练需要海量数据,如何确保数据安全和用户隐私,是一个亟待解决的问题。
2. 算法偏见与伦理风险:
AI模型的训练数据可能存在偏见,导致AI算法产生歧视性结果,如何避免算法偏见,确保AI伦理安全,是一个重要课题。
3. 人才缺口与技术壁垒:
生成式AI的研发需要大量高素质人才,而目前全球AI人才缺口巨大,如何培养更多AI人才,突破技术壁垒,是推动AI发展的关键。
五、拥抱迎接AI新时代
生成式AI的浪潮已经到来,它将深刻地改变我们的生活、工作和思维方式。面对这场技术革命,我们既要看到机遇,也要正视挑战。
正如吴泳铭所说,“世界拥有最统一的语言‘Token’,任何文字、图片、代码、图像、声音、千百年思考都可以是Token。”
在这个万物互联的智能时代,让我们拥抱变化,积极探索生成式AI的无限可能,共同创造更加美好的未来!
关键词:
生成式AI,人工智能,物理世界,自动驾驶,机器人,制造业,GPU,算力,数据安全,算法偏见,伦理风险,人才缺口,技术壁垒
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加藤庆祐
3秒前:一、超越“超级App”:生成式AI如何重构物理世界?
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张文福
6秒前:从“人工”到“自动化”:生成式AI能够将许多原本需要人工完成的任务自动化,例如文案创作、代码编写、设计等,从而极大地提高生产效率。
IP:55.87.9.*
孙建
3秒前:阿里CEO吴泳铭:AI最大的想象力是改变物理世界封面天天见从“手机屏幕”到“物理世界”:生成式AI如何重塑未来?
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