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英偉達CEO黃仁勛:AI技術縮小了人類的技術差距,五年內AGI將通過人類測試

前瞻網(wǎng)發(fā)布時間:2024-03-11 14:26:14

  2024年3月初,英偉達CEO黃仁勛在斯坦福大學演講中坦言,因為人工智能,我們縮小了人類的技術差距。他指出,目前大約有1000萬人因為知道如何編程而有了工作,而其他80億人則被遠遠甩在了后面,接下來,如果生成式AI逐漸取代編程,那么編程技能可能會變得不那么有價值。黃仁勛表示,未來,人們將不再需要精通編程,只需通過簡單的交互就能實現(xiàn)復雜的計算任務。這種趨勢不僅將降低技術門檻,讓更多人能夠享受到科技帶來的便利。

  他強調,未來五年內,人工通用智能(AGI)將通過人類測試,在律師考試、醫(yī)學專業(yè)等領域發(fā)揮關鍵作用。他甚至預測,在5年內,AGI將擁有人類般的智能。

  談及AI算力,黃仁勛表示,未來10年里,英偉達將會把深度學習的計算能力再提高100萬倍,讓AI計算機不斷訓練、推理、學習、應用,并持續(xù)改進,以實現(xiàn)超級AI的目標。

  此外,黃仁勛還認為,液冷技術將成為AI算力的下一個趨勢性領域。他指出,這種技術在數(shù)據(jù)中心的規(guī)模計算中具有很大的潛力。

  黃仁勛強調,未來十年,英偉達將面臨來自技術和市場的挑戰(zhàn),同時也需要應對來自工業(yè)、地緣政治和社會層面的挑戰(zhàn)。他希望英偉達能夠通過不懈的努力,成為被歷史以“改變了一切”而聞名的公司。

  人工智能行業(yè)是當今世界最具前景和活力的領域之一。隨著技術的不斷進步,人工智能已經(jīng)滲透到各個行業(yè),為社會帶來了巨大的變革和發(fā)展機遇。從自動駕駛汽車到智能醫(yī)療診斷,從智能家居到金融科技,人工智能正在改變著我們的生活方式和商業(yè)模式。隨著人工智能技術的不斷突破和創(chuàng)新,這個領域還將迎來更多的發(fā)展和突破,為人類社會的進步和發(fā)展注入源源不斷的動力。

  ——歐美國家人工智能行業(yè)投資規(guī)模波動上漲

  歐洲人工智能處于領先地位,近年來,歐洲為推動人工智能的發(fā)展,歐盟制定了跨歐盟范圍的人工智能推進政策、研究和投資計劃,以協(xié)同推進戰(zhàn)略實施,確保在全球范圍內保持競爭力。雖然歐洲人工智能行業(yè)的投資規(guī)模呈上升趨勢,但近幾年投資熱度略有下降,總體保持穩(wěn)定。以2020年為例,歐洲共發(fā)生了40起人工智能相關投資事件,投資金額達39.72億元,顯示出該領域的持續(xù)關注和投資。

  ——中國人工智能應用場景

  根據(jù)IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2022-2023年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》,當前,人工智能在智慧交通、智慧金融、生物識別等領域的應用較為成熟。未來,人工智能在自動駕駛、智慧科研、AIGC等領域的發(fā)展?jié)摿^大,其中自動駕駛是最具發(fā)展?jié)摿Φ膽脠鼍啊W鳛橹稳斯ぶ悄軕玫年P鍵基礎設施,智算中心匯聚數(shù)據(jù)、算力、算法等要素,助力自動駕駛快速發(fā)展。

  ——人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢

  隨著人工智能技術的不斷進步,人工智能已經(jīng)廣泛應用于人們日常生產(chǎn)和生活的各個方面。然而,人工智能風險引起了廣泛關注,因此對于安全可信的人工智能技術的需求已經(jīng)達到了前所未有的高度,推動人工智能的可靠可控發(fā)展成為全球共識。與此同時,隨著傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化進程的加速,將提供海量的數(shù)據(jù)和豐富的應用場景,為人工智能的應用開辟新的空間,使得人工智能與社會各個領域進一步融合。

  人工智能作為引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術和重要驅動力量。無論是ChatGPT的誕生,還是Sora的橫空出世,人工智能正在加速改變各行業(yè)。360集團創(chuàng)始人周鴻祎表示,如今“人工智能+”已成為一種行動,意味著國家將加強頂層設計,加快形成以人工智能為引擎的新質生產(chǎn)力。他指出,中國發(fā)展大模型的一個重要方向應該是借助產(chǎn)業(yè)和場景的優(yōu)勢,將大模型與業(yè)務流程、產(chǎn)品功能相結合,尋求多場景應用、垂直化和產(chǎn)業(yè)化的落地。

  早前,周鴻祎表示,中美在AI上的差距主要在于“確定技術方向”上,一旦方向確定,中國的優(yōu)勢是學習能力很快,中美在AI上的差距應該能在一兩年內追上。他同時表示,2024年或將成為中國在AI領域的“應用之年”,相信今年大模型將在許多企業(yè)的垂直領域大有可為,中國現(xiàn)在要做出一個超過GPT4的通用大模型可能比較難,但在一些垂直領域超過GPT4,是完全有可能的。


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