中國工程院院士與DeepSeek過了一招 AI發(fā)展路徑新思考(2)

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2025-03-03 09:44:52 上觀

第3波人工智能興起后,，美國政府,、AI龍頭企業(yè)和投資界認(rèn)為高算力是發(fā)展人工智能的關(guān)鍵。特朗普簽署法案啟動星際之門計劃,，投資5000億美元打造基礎(chǔ)設(shè)施,。然而，DeepSeek的成功揭示了真相,，即推理模型開發(fā)比想象中簡單,，各行各業(yè)都能參與。初生牛犢不怕虎的中國科技工作者戳破了紙老虎,，展示了其實力,。

2020年，OpenAI發(fā)表論文提出規(guī)模法則,，認(rèn)為增加模型規(guī)模,、數(shù)據(jù)量和計算資源可以顯著提升性能。但規(guī)模法則并非科學(xué)定律,，而是經(jīng)驗歸納,。近幾年大模型訓(xùn)練效果表明，要獲得線性增長需高指數(shù)性增加投入,，這種模式難以持久,。理查德·薩頓指出，雖然規(guī)模法則有效,，但它不是解決所有問題的萬能鑰匙,，AI系統(tǒng)還需具備持續(xù)學(xué)習(xí),、適應(yīng)環(huán)境等能力。

DeepSeek的出現(xiàn)迫使AI界重新思考技術(shù)路線：是繼續(xù)追求高算力還是在算法優(yōu)化上下功夫,？DeepSeek標(biāo)志著從外延式發(fā)展階段轉(zhuǎn)向集約化系統(tǒng)優(yōu)化階段,。盡管成功并未否定算力的重要性，但綠色發(fā)展和降低能耗成為重要目標(biāo),。

通用人工智能是一個模糊概念,，OpenAI追求的是多個領(lǐng)域處理復(fù)雜問題的能力。莫拉維克悖論指出,，復(fù)雜問題易解而簡單問題難解,。因此，學(xué)術(shù)界更關(guān)注智能系統(tǒng)的持續(xù)學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)能力,。實現(xiàn)通用智能是漸進(jìn)過程,，不會因某項技術(shù)突然到來。

DeepSeek和OpenAI都以通用人工智能為目標(biāo),，但路徑不同,。OpenAI通過擴大模型規(guī)模希望先做出通用基礎(chǔ)模型再蒸餾出垂直模型。DeepSeek則走“由專到通”的道路,，通過模型算法和工程優(yōu)化探索受限資源下的通用智能。未來可能是通專融合,，形成智能時代產(chǎn)業(yè)新生態(tài),。

科技界公認(rèn)圖靈是人工智能奠基人，他提出了計算模擬人類智能的假說,。迄今為止,，人工智能成果離不開計算，但高算力是否本質(zhì)需求值得深思,。人腦高效低功耗是因為分布式模擬計算,。深度學(xué)習(xí)奠基人辛頓提出“凡人計算”，采用與人腦相同的存算一體模擬計算方式,，追求高算效和高能效,，這是正確方向。

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