开启智力时代的钥匙，是人工智能。“人工智能”这个词我们天天听到，也有很多很各种各样的定义，那么什么是人工智能？我想用最简单的方式来定义它。人工智能就是研究开发具有智能的系统这样的一门技术。为什么我要强调它是一门技术呢？因为现在我们很多对人工智能依然存在偏见，来自对它基本属性的错误认识。就像刚才讲的，人工智能的最基本的目的是研究开发或者是制造智能系统。

人工智能要创造的是不曾存在的事物，越来越强的智能系统。所以人工智能的主要目的是先把这样的具有智能的系统做出来，然后再去研究它背后的奥秘和规律。实际上我们今天看到的很多人工智能系统，它有没有智能？很显然你是可以检测到的。比如阿尔法狗跟人去下棋，它比人强大，这件事是可以检验的。你知不知道阿尔法狗为什么下出那么巧妙的题？它神经网络是怎么想的？它的机制是什么？现在我们还不能完全知道。但是未来当然我们可以去研究它，去探索它，去寻找这样的奥秘，这叫技术科学，就是一门技术发展到一定地步，我们想知道人造这种复杂的事物背后的规律的时候，开始进入科学的阶段。目前人工智能我们首先要明确地说它还是一门技术。人们不需要把它当作什么神秘的东西，它只不过是一个物理的实体跟环境互动过程中产生的一种功能和一种现象。

提起人工智能，当下最热门的词便是深度学习，强化学习，还有类脑智能。深度学习是什么呢？深度学习就是调一个深度神经网络，深度神经网络就是比当年的神经网络更是层数更多。从数据中学，我们今天有海量的数据，互联网有很多数据，我们人类也产生了各种各样的数据，从数据中学这就叫深度学习，用大量数据训练一个用大量的数据去训练一个多层的神经网络。强化学习跟我们刚才讲的行为主义可以说是基本思想完全一致的，强化学习也发展了。强化学习和刚才说的深层神经网络也可以结合完之后，就叫今天的深度强化学习，也或者简化为强化学习，也就是刚才行为主义的那么今天的一个现在的版本。第三种类脑比前面两种思想方法更简单，类脑就是因为神经网络，人工神经网络它的怎么设计，刚才说这网络结构怎么设计，我们很长时间是人摸索的。所以类脑基本的思想就是这样的一个思想。但无论如何采用刚才讲的三种方法，哪一种方法？有一件事少不了智能，一定是从数据，从环境来的，智能不是从任何地方掉下来的。生物自发的一定是环境中的复杂性，被映射为智能，特别是神经网络的一种连接形式了。

所以今天我们说大家已经找到了这样的一条路线之后，训练一个人工智能系统的方法论就很清楚了。我们通常大家说大数据大算力，强算法，为什么要大数据？很简单，智能获取到的数据越多，可能学到的信息越丰富，这是第一个要素。第二个要素为什么要搭载算力？因为智能一定是不断的去调整，不断去试错。第三当然就是算法或者是训练神经网络的那套方法，那个方法基本上现在大家都形成了一个可行的方法，但是它还会有更优化的方法，效率更高的方法，所以算法的探索仍然是要继续下去。但无论如何今天的算法已经可行了，已经能够从大量的数据中训练出智能来了，这是我们人工智能取得的一个巨大的进步。有了这三个要素之后，越来越多的数据，越来越强的算力，越来越好的算法就训练出越来越大的模型，越大的模型，它可能的智能程度越强。

从而我们就要引申谈到数据大模型。什么是大模型？这个词实际上是志愿（智源）研究院在2021年3月份发布我们第一代模型的时候，用的一个词，大模型第一次登上历史舞台，但是国外当时叫预训练模型，也就叫基础模型，英文的，但是大模型这个词这两年开始逐渐的全世界都叫大模型了，但是大模型但是第一个要大对吧？规模要够大，像我刚才讲的现在的模型一般几百亿几千亿上万亿，将来可还会有会更大的参数，这个参数就是刚才说的神经网络连接的数量，今天的模型这么大训练要这么多算力，是不是我们以后别再训那么大模型了，有些人还甚至于说所谓的小模型，其实这个认识是错误的，今天的模型依然不够大，今天的模型还只是起点。只是我们走通路了，几百亿的模型是起点，是产生比较强的智能的一个起点。为什么说几百亿参数或者几百亿连接或者是1万亿连接，咱别说几百就1万亿连接，算不上什么呢？因为我们的对照物，我们的大脑100万亿连接，100万亿神经突触，你今天我们最大的模型才1万亿，它也只有人脑连接的1%，但是1%也已经表现出很不错的能力了，所以大家不要期望短期之内大模型变小，大模型一定会变大。

其实我们任何一个人的通用能力都没有读遍天下所有文字材料的大模型那么通用，我可能讲讲人工智能对吧？讲讲计算机还可以，你问我医学问题，我就只知道一点点了对吧？但是大模型不一样，所有的学科对他来说，他都可以成为很专业的这么一个人员，这是从他的能力，从另外一个我们在2021年的时候做出第一代模型的时候，就在思考这意味着什么？当然首先意味着人掌握了一种能力，能够训练出智能越来越强的模型，这对我们的经济社会对全世界意味着什么？我们认为将来这意味着一个时代，也就是今天我讲的主题，开启智力时代。

因为智力是社会运行的最重要的一个要素。我们今天雇那么多聪明人，花那么多工资干啥？你不就是在用他的智力吗？如果智力可以靠机器，靠这么一个庞大的技术师来提供的话，这个社会肯定是会产生翻天覆地的变化，所以智力是流通的，智力不会封锁在某一个公司或者某个模型里边，智力是全社会将来的来自机器的这种治理，是来自于服务、于全社会的一种能力，所以它的伟大之处可以像工业革命那么伟大，它的无处不在，可以像电力那样，所以我叫它智力革命。

我认为未来的20年，我刚才讲的，我们今天用静态的数据训练一个大模型，然后像个发电地一样的去使用，将来会变化，将来的人工智能一个人工智能体它会无处不在，它像我们一样在感受这个世界，再做出相应的决策和响应。大概我认为20年左右的时候，人工智能的神经网络它的精细程度，精密程度，规模大概能达到人脑的水平，所以它在结构上达到我们的水平，功能上我们能做的它都能做，还有性能上它比我们快多个数量级，这就是超人，这就是超级人工智能。那个时候我们可能面临一个重大的抉择，我们还是不是地球上最聪明的万物之灵长，还是超过我们的人工智能。所以想象那样的一个20年后的世界的话，我们今天应该关心的一件事就是我们一方面要关心人工智能的能力越来越强，给我们带来很多经济社会发展很多便利，很多红利。另外一方面就是它的风险，因为这一次我们让渡的不是体力了，我们让渡的是我们的智力，我们的智力活动越来越被人工智能所接管所替代，如果它全部能替代的时候，又还需要我们干什么？

来源：国传创想