人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。監(jiān)管難度大， [11] 它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。 [2] 2021年9月25日，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

高數(shù)考不好，不知道是多少人的噩夢。如果說你高數(shù)考得還不如AI好，是不是就更難以接受了?

隨著高考成績公布，AI“做題家”再度引發(fā)熱議。不久前，浪潮“源1.0”大模型模仿魯迅、金庸文風(fēng)成功挑戰(zhàn)最難高考作文，并出色完成了文言文閱讀，歷史、地理等科目考題。其實，“做題”只是AI大模型的小試牛刀。AI大模型的真正考場在落地應(yīng)用。因為直面長尾場景和AI開發(fā)高門檻等痛點，大模型被視為解決AI落地難的一劑良方。過去兩年內(nèi)大模型雨后春筍般涌現(xiàn)，有實力的科技企業(yè)紛紛推出自家的大模型，參數(shù)、數(shù)據(jù)集的規(guī)模也不斷攀升。然而，大模型雖好但面臨落地應(yīng)用難題，成為產(chǎn)業(yè)界共同的挑戰(zhàn)。當(dāng)下，易用性、開放性成為大模型新一輪PK的考場，不妨看看浪潮“源1.0”大模型交出了怎樣的答卷。

大模型在今天成為產(chǎn)業(yè)熱點絕非偶然。可以說，它的出現(xiàn)為困境中的AI產(chǎn)業(yè)化推開了一扇門。

在大模型出現(xiàn)之前，人工智能模型的通用性不高，一個模型僅專用于特定領(lǐng)域，即“一個模型一個場景”，換個場景就要從0開始重新開發(fā)。而且，傳統(tǒng)的AI模型開發(fā)成本高，周期長，迭代慢，無法適配企業(yè)敏捷創(chuàng)新的業(yè)務(wù)需求。隨著AI技術(shù)從高頻主流場景到低頻長尾場景的滲透，場景碎片化與“手工作坊式”開發(fā)的矛盾日益加劇，對AI技術(shù)提出了挑戰(zhàn)，也限制了AI的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。

大模型提供了一種“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的全新模式，可以大大提高模型的泛化能力，提高AI的通用求解能力。而且，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的大模型可以讓研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)“不必從0做起，而是可以在大模型的基礎(chǔ)上，從60、或者從90開始做到100”?！按竽Ｐ妥钪匾膬?yōu)勢是進(jìn)入大規(guī)模可復(fù)制的工業(yè)落地階段，只需小樣本的學(xué)習(xí)也能達(dá)到比以前更好的效果，且模型參數(shù)規(guī)模越大這種優(yōu)勢越明顯，這能大大降低各類用戶的開發(fā)使用成本?！崩顺毙畔I軟件研發(fā)總監(jiān)吳韶華表示。正是由于出色的泛化能力，大模型被譽(yù)為智能時代的算法基礎(chǔ)設(shè)施。正如發(fā)電廠和高速公路一樣，大模型將成為各行各業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的底座和創(chuàng)新的源頭。

目前，在探索大模型落地的道路上，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)做了很多嘗試。其中，輕量化做場景適配以及開源開放，已成為行業(yè)共識的兩大趨勢。目前，兩個方向都做得好的企業(yè)并不多，浪潮是其中之一。沒錯，來自O(shè)penAI的Codex已經(jīng)在MIT的7門高數(shù)課程題目中正確率達(dá)到81.1%，妥妥的MIT本科生水平。課程范圍從初級微積分到微分方程、概率論、線性代數(shù)都有，題目形式除了計算、甚至還有畫圖。

“僅”得81分，對AI的期待也太高了吧現(xiàn)在，谷歌那邊又傳來了最新大消息：不止數(shù)學(xué)，我們的AI甚至在整個理工科上，都已經(jīng)拿到最高分啦!看來在培養(yǎng)“AI做題家”這件事上，科技巨頭們已經(jīng)卷出了新高度。

谷歌這個最新AI做題家，參加了四門考試。數(shù)學(xué)競賽考試MATH，以往只有三屆IMO金牌得主才拿過90分，普通的計算機(jī)博士甚至只能拿到40分左右。至于別的AI做題家們，以前最好成績只有6.9分……但這一次，谷歌新AI卻刷到了50分，比計算機(jī)博士還高。綜合考試MMLU-STEM，內(nèi)含數(shù)理化生、電子工程和計算機(jī)科學(xué)，題目難度達(dá)到高中甚至大學(xué)水平。

這一次，谷歌AI“滿血版”，也都拿到了做題家中的最高分，直接將分?jǐn)?shù)拉高了20分左右。谷歌這個最新AI做題家，參加了四門考試。數(shù)學(xué)競賽考試MATH，以往只有三屆IMO金牌得主才拿過90分，普通的計算機(jī)博士甚至只能拿到40分左右。

7月7日消息，國際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner近日公布《云AI開發(fā)者服務(wù)關(guān)鍵能力報告》，阿里語言AI技術(shù)獲得四個項目的最高分，總分排名全球第二。這是該報告誕生以來，中國企業(yè)在此領(lǐng)域取得的最好成績。

Gartner報告圍繞語言AI、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺三大維度，對谷歌、亞馬遜AWS、微軟、阿里巴巴等全球云AI服務(wù)廠商進(jìn)行評估排名。最終，阿里在語音識別、自然語言生成/語音合成、語言理解/處理、文本分析四項評分中獲得第一，總分位居第二。

Gartner認(rèn)為，到2025年，70%的新應(yīng)用將集成AI模型，云AI服務(wù)可降低AI應(yīng)用的開發(fā)門檻。語言AI作為人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)，過去幾年已擁有諸多技術(shù)突破，尤其是以Bert、Transformer為代表的預(yù)訓(xùn)練模型結(jié)構(gòu)將相關(guān)研究推向了高潮，加速了人工智能領(lǐng)域從感知智能走向認(rèn)知智能的進(jìn)程。

作為最早投入預(yù)訓(xùn)練語言模型研究的團(tuán)隊之一，達(dá)摩院在阿里云的基礎(chǔ)設(shè)施之上，研發(fā)了深度語言大模型體系A(chǔ)liceMind，包括通用預(yù)訓(xùn)練模型StructBERT、多語言預(yù)訓(xùn)練模型VECO、超大中文預(yù)訓(xùn)練模型PLUG等，具備閱讀、寫作、翻譯、問答、搜索、摘要生成、對話等多種能力，該技術(shù)體系先后斬獲35個冠軍，并面向全球開發(fā)者開源。

在智能語音方面，達(dá)摩院基于自研SAN-M網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和SCAMA流式端到端語音識別框架構(gòu)建的系統(tǒng)，可滿足不同場景對延時和準(zhǔn)確率的要求，在提升計算效率、降低服務(wù)成本的同時，將高難度場景中的語音識別錯誤率降低近三成;新一代語音合成技術(shù)SAMBERT在情感、韻律、音質(zhì)等多個維度優(yōu)化建模，可生成生動、富有表現(xiàn)力的語音。

目前，達(dá)摩院在語言AI領(lǐng)域已有300多篇論文被國際頂會收錄，研究成果應(yīng)用于醫(yī)療、電商、電力、法律等領(lǐng)域。以跨境電商為例，國貨出海，首先要跨過語言關(guān)，阿里巴巴國際站有7成買家用英語溝通，3成使用小語種，而96%的國內(nèi)賣家對小語種無能為力，達(dá)摩院的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，能提供214種語言的互譯服務(wù)，每天為國內(nèi)200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。

據(jù)悉，IDC《2021H2中國AI云服務(wù)市場研究報告》，阿里斬獲了語音和語義公共云市場兩項第一，這意味著阿里語言AI的產(chǎn)品技術(shù)實力和市場份額上均位居行業(yè)前列。