2024 年最热门的人工智能趋势

通用人工智能的探索：
- 概念与意义：通用人工智能是指具备与人类同等智能水平，能够在各种复杂任务中自主学习、理解、推理和决策的人工智能系统。如果得以实现，将能够广泛应用于各个领域，解决人类目前面临的许多复杂问题，推动科学技术的巨大进步。
- 实践例子：OpenAI 正在训练下一代人工智能“Q*”，其智能不依赖于人类活动的数据，且有能力修改自身代码以适应更复杂的学习任务。一旦成功，它可以用于解决如寻找外星人与地外宜居星系、人工核聚变控制、纳米或超导材料筛选、抗癌药研发等科学难题。这些问题通常需要人类研究员花费数十年甚至更长时间去探索，而通用人工智能在虚拟世界中拥有几乎无限的时间和精力，有可能成为人类研究员的有力替代。
合成数据助力人工智能训练：
- 概念与意义：数据是人工智能训练的基础，但高质量数据的获取往往存在困难。合成数据是利用机器学习模型根据数学和统计科学原理合成的，模仿真实数据的数据。它可以打破数据瓶颈，为人工智能提供更多样化、高质量的训练数据，从而提高模型的性能和泛化能力。
- 实践例子：在自动驾驶领域，合成数据可以模拟各种复杂的交通场景，如不同的天气条件、路况、车辆行为等，帮助自动驾驶系统更好地学习和应对各种情况。通过合成数据的训练，自动驾驶汽车可以更准确地识别道路标志、行人、其他车辆等，提高行驶的安全性和可靠性。
量子计算机与人工智能的结合：
- 概念与意义：量子计算机具有强大的并行计算能力，能够在短时间内处理大量的复杂计算任务。将量子计算机应用于人工智能领域，可以极大地提高人工智能算法的运行速度和效率，加速模型的训练和优化过程，为人工智能的发展带来新的机遇。
- 实践例子：一些科研机构和企业已经开始探索量子计算在人工智能中的应用。例如，在药物研发领域，量子计算可以帮助分析药物分子的结构和性质，加速药物筛选和设计过程。通过量子计算和人工智能的结合，能够更快地找到具有潜在疗效的药物分子，缩短药物研发的周期和成本。
人工智能在各行业的深度融合与应用拓展：
- 医疗领域：
  - 概念与意义：人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力，可以提高医疗诊断的准确性和效率，辅助医生进行疾病预测、治疗方案制定等，为患者提供更好的医疗服务。
  - 实践例子：谷歌 DeepMind 团队发布的全新诊断对话式 AI 通过了图灵测试，能够与患者进行对话并提供诊断建议。科大讯飞在全国 400 多个县区布局 AI + 医疗，累计给出 6.9 亿次辅助诊断，修正了大量基层医生的不合格诊断及处方，提升了基层医疗的质量。此外，AI 还可以通过视网膜图像进行疾病检测，对未标注的图像进行自我学习，诊断眼疾和系统性疾病；在癌症研究方面，帮助发现疾病的隐藏模式，制订个性化治疗方案，并预测治疗效果。
- 教育领域：
  - 概念与意义：人工智能可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习路径和教学内容，实现因材施教。同时，它还可以辅助教师进行教学管理、作业批改、答疑辅导等工作，减轻教师的工作负担，提高教育教学的质量和效率。
  - 实践例子：网易有道的“子曰”教育大模型被用于提供个性化辅导，满足学生不同的学习需求，如查词翻译、作文指导、口语练习、语法精讲等。学而思的九章大模型在数学解题和讲题方面表现优秀，为学生提供个性化的学习体验。猿力科技展示了其自研大模型支撑的教育产品“全家桶”，包括飞象星球、猿编程、小猿学练机、海豚 AI 学等。
- 金融领域：
  - 概念与意义：生成式 AI 可以充当金融机构的有价值助手，提出实时响应建议并满足客户多样需求。它能够分析大量的金融数据，如市场趋势、客户反馈、竞争对手数据等，为金融机构的投资决策、风险管理、产品开发等提供支持。
  - 实践例子：度小满、蚂蚁集团等金融科技公司先后发布了金融大模型，工商银行在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用；农业银行发布的 ChatABC 重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力；平安银行探索自研 BankGPT 平台，研究构建大模型在个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地。
- 交通领域：
  - 概念与意义：人工智能可以优化交通流量管理，提高交通运输的效率和安全性。例如，通过对交通数据的实时分析和预测，智能交通系统可以实现交通信号的优化控制、路况的实时监测和预警、路径规划等功能。
  - 实践例子：在 2024 世界人工智能大会上亮相的“智捷易行”无人驾驶巴士，可以通过 AI 大模型采集附近乘客下单的需求，即时计算出最优接驳线路，进而调度车辆行驶。上海市陆续开放嘉定、金桥等示范区自动驾驶测试道路，打造智能出行服务生态。
具身智能的发展：
- 概念与意义：具身智能是人工智能在物理世界的进一步延伸，指可以感知、理解物理世界并与其形成互动的智能系统。具身智能机器人不仅具备多模态感知和理解能力，能够与人类自然互动，还可以在复杂环境中自主决策和行动，具有广阔的应用前景。
- 实践例子：传统大模型可以协助机器人处理决策、任务拆解和常识理解等慢通道反应任务，但在实时性和稳定性要求较高的规划与控制任务上表现不足。具身智能小脑模型可以通过多模型投票等集成学习方法，结合机器人本体结构与环境特性选择合理的模型控制算法，确保机器人在理解自身本体约束的前提下，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作。
人工智能的伦理和监管：
- 概念与意义：随着人工智能的广泛应用，其伦理和安全问题日益突出，如算法偏见、数据隐私、人工智能武器等。建立人工智能的伦理和监管体系，制定明确的标准和规范，确保人工智能的发展符合人类的利益和价值观，是人工智能可持续发展的重要保障。
- 实践例子：各国**和国际组织纷纷加强对人工智能的监管。例如，欧盟发布了人工智能伦理准则，要求人工智能系统必须符合人类的价值观和伦理标准；中国也在加强对人工智能的立法和监管，保障人工智能的安全和可靠应用。同时，一些企业也在积极探索人工智能的伦理和安全问题，如建立人工智能伦理审查机制、开发可解释性的人工智能模型等。