类ChatGPT大模型发展、应用和前景

生成式人工智能技术自ChatGPT发布以来，不断突破瓶颈，吸引了资本规模投入、多领域革命和政府重点关注。本文首先分析了大模型的发展动态、应用现状和前景，然后从以下3个方面对大模型相关技术进行了简要介绍：1）概述了大模型相关构造技术，包括构造流程、研究现状和优化技术；2）总结了3类当前主流图像—文本的大模型多模态技术；3）介绍了根据评估方式不同而划分的3类大模型评估基准。参数优化与数据集构建是大模型产品普及与技术迭代的核心问题；多模态能力是大模型重要发展方向之一；设立评估基准是比较与约束大模型的关键方法。此外，本文还讨论了现有相关技术面临的挑战与未来可能的发展方向。现阶段的大模型产品已有强大的理解能力和创造能力，在教育、医疗和金融等领域已展现出广阔的应用前景。但同时，它们也存在训练部署困难、专业知识不足和安全隐患等问题。因此，完善参数优化、优质数据集构建、多模态等技术，并建立统一、全面、便捷的评估基准，将成为大模型突破现有局限的关键。     

ChatGPT逻辑解构及带来的机遇和风险

ChatGPT内容生成型人工智能的出现,使人工智能进入到通用化时代。在技术原理上,ChatGPT通过构建超大型语言模型,使其初步具备了生成对话的能力,又通过人工反馈强化学习进行微调,使其最终成为能够与人类流畅对话的超级人工智能。从整体上看,ChatGPT能够释放生产力、推动产业转型升级、丰富互联网内容,与此同时,ChatGPT的大规模应用也会引起失业、网络安全、法律纠纷等诸多问题。作为一项新技术,ChatGPT具有无可比拟的技术优势与应用前景,因此,应当正确认识其风险,促进新一代人工智能技术的健康发展。     

技术可供性视域下ChatGPT在元宇宙中的应用与法律规制

ChatGPT对元宇宙的建设而言具有很大的潜力和变革力,在语言交流、用户体验、信息处理等方面产生了新的可供性。但ChatGPT并不是一种完全智能化的技术,其在伦理方面也带来了诸多新的挑战。另外,在数据隐私保护、知识产权保障、虚拟经济监管、责任归属界定等方面也对未来法治提出了新的要求。在新型空间内,人机协同将是未来长期的社会解决方案,只有对人机关系、伦理问题和法律规制更加全面和深入思考,才能为未来的元宇宙建设提供理论借鉴。     

ChatGPT应用前景的简析

目前,ChatGPT能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等一些任务,但执行过程中仍存在一定的误差性。随着ChatGPT对知识的深入研究,以及其训练规模、认知程度的提升,完全可以代替现有的搜索引擎,解决搜不准、搜不全的问题。随着ChatGPT自主学习能力的增强,其势必会在思想意识领域有所突破,必将突破图灵测试系统的限制,从而产生自我意识。如果对ChatGPT内容不能有效地监管,势必会使使用者产生错误的思想或想法。一旦发现ChatGPT出现问题,应给予快速的纠正或对ChatGPT进行快速重构。     

ChatGPT大模型技术发展与应用

通过回顾深度学习、语言模型、语义表示和预训练技术的发展历程,全面解析了ChatGPT的技术渊源和演进路线。在语言模型方面,从早期的N-gram统计方法逐步演进到神经网络语言模型,通过对机器翻译技术的研究和影响也催生了Transformer的出现,继而又推动了神经网络语言模型的发展。在语义表示和预训练技术发展方面,从早期的TF-IDF、pLSA和LDA等统计方法发展到Word2Vec等基于神经网络的词向量表示,继而发展到ELMo、BERT和GPT-2等预训练语言模型,预训练框架日益成熟,为模型提供了丰富的语义知识。GPT-3的出现揭示了大语言模型的潜力,但依然存在幻觉问题,如生成不可控、知识谬误及逻辑推理能力差等。为了缓解这些问题,ChatGPT通过指令学习、监督微调、基于人类反馈的强化学习等方式在GPT-3.5上进一步与人类进行对齐学习,效果不断提升。ChatGPT等大模型的出现,标志着该领域技术进入新的发展阶段,为人机交互以及通用人工智能的发展开辟了新的可能。     

云计算技术在人工智能中的应用

文章主要介绍了云计算技术的特征和云计算实现的关键技术,并阐述了云计算数据中心建设的概况,最后提出一种用于人工智能领域文本相似度比对的云计算框架方案。结果表明,该方案具备良好的可靠性和可扩展性。     

从ChatGPT看AI未来趋势和挑战

在人工智能领域,ChatGPT作为一种重要的技术突破,引起了广泛的关注. 本文将探讨ChatGPT在人工智能发展中的地位及其对未来AI的影响. 首先,介绍了ChatGPT所展现出的优秀对话生成能力,使其几乎可以胜任所有自然语言处理任务,并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各种场景得到应用. 接着,分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方面的局限,并讨论了作为辅助人类工具的ChatGPT明确能力边界和提高能力范围的重要性. 然后,从概念经典表示对“真”定义进行了分析,并从概念三指不等价的角度阐释性了ChatGPT无法区分真假的原因. 在论述AI未来时,从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势,并从感知、认知、情感、行为智能四个层面的关系讨论了长期发展路径. 最后,探讨了ChatGPT作为认知智能的代表,对包括认知成本、教育要求、图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.

     

基于表格的自动问答研究与展望

伴随自然语言处理快速发展,自动问答系统(Question&Answer,QA)受到研究者的广泛关注.基于表格的自动问答(Table QA)实质是在给定自然语言形式的问题文本条件下,利用表格知识库信息进行查询推理得到答案的过程.从语义解析方法角度分析了基于表格知识库的问答模型、算法特点及其相关问题,同时结合人工智能技术的...     

生成式对抗网络研究与应用进展

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改进与扩展的相关研究成果进行总结,并从图像合成、风格迁移等应用领域展开讨论,归纳出GAN的优势与不足,同时对其应用前景进行展望。分析结果表明,GAN的学习能力与可塑性强,改进潜力大,应用范围广,但其发展面临的挑战是训练过程不稳定,且缺乏生成数据质量的客观评价标准。     

人类面部重演方法综述

随着计算机视觉领域图像生成研究的发展,面部重演引起广泛关注,这项技术旨在根据源人脸图像的身份以及驱动信息提供的嘴型、表情和姿态等信息合成新的说话人图像或视频。面部重演具有十分广泛的应用,例如虚拟主播生成、线上授课、游戏形象定制、配音视频中的口型配准以及视频会议压缩等,该项技术发展时间较短,但是涌现了大量研究。然而目前国内外几乎没有重点关注面部重演的综述,面部重演的研究概述只是在深度伪造检测综述中以深度伪造的内容出现。鉴于此,本文对面部重演领域的发展进行梳理和总结。本文从面部重演模型入手,对面部重演存在的问题、模型的分类以及驱动人脸特征表达进行阐述,列举并介绍了训练面部重演模型常用的数据集及评估模型的评价指标,对面部重演近年研究工作进行归纳、分析与比较,最后对面部重演的演化趋势、当前挑战、未来发展方向、危害及应对策略进行了总结和展望。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

概述了大数据和人工智能（Artificial Intelligence,AI）的基本概念,详细探讨了其在网络技术中的优势,如大数据时代下人工智能改进了神经网络功能、提高了信息安全管理水平。最后提出了一系列应用策略,包括构建智能防火墙以及增强问题解决能力等。分析了大数据时代下AI在计算机网络技术中的潜力,为未来的研究提供了启示。     

类ChatGPT技术嵌入政务服务网的应用场景、风险隐患与实施建议

政务服务网是企业和用户在线办理政务事项的统一平台。文章结合类ChatGPT人工智能的技术原理、运行条件、能力范围以及安全风险,分析在政务服务网不同的功能场景下嵌入类ChatGPT技术的必要性、可行性、安全性,并提出政务服务网嵌入类ChatGPT技术的安全隐患和实施建议,对建设数字政府和提高政府治理水平具有重要意义。     

自然语言处理中的深度学习分析方法及应用

人工智能设备在进行自然语言处理时,需要通过神经网络的方式进行特征自学习,随着技术发展,自学习在特征提取和选择上有了长足突破。本文在对人工智能深度学习分析方法进行研究中,对当前阶段的人工智能自学习方式进行了充分论述,借助于前馈神经网络和递归神经网络的论述,总结人工智能在自然语言处理中的深度学习方法。随后,借助对深度神经网络模型的建设,对深度学习分析方法的应用方式进行阐述。     

基于AI识别和物联网的住宅安防系统

采用住宅安防系统是构建安全、舒适居住环境的重要策略。近年来,随着住宅智能安防系统需求的增多,以及人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术、物联网技术等相关技术的深入应用,开发基于AI识别和物联网的住宅安防系统已成为当前的研究重点。笔者首先分析了住宅安防系统开发与应用的关键技术,其次分析了基于AI识别和物联网的住宅安防系统的设计思路,以期为相关研究提供借鉴。     

文档智能: 数据集、模型和应用

文档智能是指通过计算机进行自动阅读、理解以及分析商业文档的过程,是自然语言处理和计算机视觉交叉领域的一个重要研究方向。近年来,深度学习技术的普及极大地推动了文档智能领域的发展,以文档版面分析、文档信息抽取、文档视觉问答以及文档图像分类等为代表的文档智能任务均有显著的性能提升。该文对于早期基于启发式规则的文档分析技术、基于统计机器学习的算法以及近年来基于深度学习和预训练的方法进行简要介绍,并展望了文档智能技术的未来发展方向。     

基于AI技术在医学影像处理的应用

随着信息技术的飞速发展,AI技术在各个领域都得到了广泛研究并应用,更在一些领域打破了当下困惑,突破了瓶颈。将AI技术与医学影像处理结合是一项非常具有前景的项目。基于AI技术在医学影像领域的应用具备很多种可能。当下社会,癌症逐渐成为中共公民的致命杀手。最常见的诊断模式就是放射科医生根据CT影像诊断。但是以目前的条件,并不能保证患者在早期发现癌症,故而错失了最佳治疗时机。我们需要一种能够发现早期癌症并诊断的方法。正文主要介绍了AI技术与医学影像处理技术的发展历史及发展近况,研究目的及意义。通过AI技术建立影像识别模型从而引入医学影像处理技术中分析其发展前景。现如今人工智能已成为了当下的热门课题。深度学习的提出不仅拓展了AI技术的整体范围,还突破了当下许多技术难题。本文以肺部疾病为例,应用深度学习技术,探讨基于AI技术在医学影像处理的应用,从而达到促进医疗水平进步的目的。     

中国医学影像人工智能20年回顾和展望

在过去20年里,医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也取得卓越成就,并且在全世界范围内的贡献比例仍在逐步提高。为了记录和总结国内同行的科研成果,本文对中国医学影像人工智能过去20年的发展历程进行回顾和展望。重点分析了国内同行在公认的医学影像人工智能领域的国际顶级刊物Medical Image Analysis(MedIA)和IEEE Transactions on Medical Imaging(TMI)以及顶级会议Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention(MICCAI)发表的论文,定量统计了论文发表数量、作者身份、发表单位、作者合作链、关键词和被引次数等信息。同时总结了近20年中国医学影像人工智能发展进程中的重要事件,包括举办的医学影像人工智能知名国际和国内会议、《中国医学影像AI白皮书》的发布以及国内同行在COVID-19(corona virus disease 2019)期间的贡献,最后展望了中国医学影像人工智能领域未来的发展趋势。上述统计结果系统...     

可解释人工智能在气象预报中的应用和展望

本研究探讨了可解释的人工智能在现代气象预报服务业务中的应用和展望。目前,AI技术在强对流监测、临近预报等方面提高了准确性,但仍存在训练数据集不完备、不平衡和模型解释性不足等问题。未来,可解释的人工智能将成为重要发展方向,提高预测模型可靠性和可信度,其与数值预报融合将成为另一趋势,提供更准确、可靠的天气预报。研究应关注解释性AI模型开发应用以及AI技术与传统数值预报融合方法,以推进可解释的人工智能在气象预报服务业务中的应用和发展。     

深度学习在现代医疗领域中的应用

深度学习作为人工智能领域最为活跃的研究分支,近年来在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得丰硕成果.同时,深度学习在医疗领域中的应用也逐渐成为研究热点,并且在医学图像和信号处理、计算机辅助检测与诊断、临床决策支持、医疗信息挖掘和检索等方面取得了一些成功,展现出了极大的应用前景.本文在介绍深度学习原理和常用深度神经...