聊天机器人ChatGPT“出圈”
专家：“情感”已成为人工智能发展瓶颈
任福继（受访者供图）
任福继在海科会现场作分享。
鉴赏古诗、写程序、做策划、打辩论、做高考试卷……这个AI似乎“无所不能”。近日，OpenAI发布的对话型人工智能ChatGPT迅速“出圈”，比起网红前辈AlphaGo专注于围棋领域，ChatGPT以其“百科全书”般的功能，让人们实打实体验到了人工智能的厉害。
在不少人惊呼又要失业的同时，一个问题也摆在人们面前：人工智能今天已如此“全能”，未来发展方向在何方？发展瓶颈又是什么？
12月10日，第二十届中国西部海外高新科技人才洽谈会（简称“海科会”）在成都开幕。海科会现场，日本工程院院士、欧盟科学院院士、中国人工智能学会名誉副理事长、电子科技大学讲座教授任福继接受了封面新闻记者专访，谈了如今人工智能发展的瓶颈和他对聊天机器人的看法。
人工智能“越聪明”背后
是越发难以承受的训练代价
任福继表示，现在的人工智能主要是数据驱动，通过大数据深度学习确实在很多领域取得了丰硕成果，但如今也遇到了非常大的瓶颈。“现在的人工智能有智能没智慧，有智商没情商，大数据小规律，知其然不知其所以然等。”
任福继进一步解释，当今人工智能有三个要素——数据、算力、算法。以算力为例，机器学习要训练数据，2010年前，训练数据所需要的算力基本上符合摩尔定律，每20月翻1倍；2010年初，机器学习需要的算力6个月翻1倍；2015年开始，机器学习训练算力增加10-100倍。
“我们大概统计了下，2022年机器训练所需算力已是2010年的100亿倍。”任福继说，“所以数据驱动的人工智能，它的理论红利已经消耗殆尽，必须要有新的研究范式。”
公开报道印证了任福继的说法，ChatGPT的前身为OpenAI此前的语言模型GPT-3，而GPT-3也经历了从1代到3代的演化，其算法模型并没有太大改变，优化主要来自算力增加：参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。
从这点出发，我们得到了一个喜忧参半的局面：喜的是，依靠海量算力“暴力”学习，让AI掌握几乎所有人类知识内容，从而越来越聪明的路似乎可行；忧的是，这样做的代价正越来越大，并会逐步变得难以承受。
人工智能新范式
“情感”或成为新突破口
针对人工智能目前面临的瓶颈，任福继提出了先进智能的研究范式。他表示，先进智能是把70年来的人工智能、上亿年进化史的自然智能和30年来的情感计算融合研究的新范式，它能克服很大部分人工智能遇到的瓶颈。
据了解，情感计算的概念最初由Rosalin Picard在1995年提出，意在获得与情感相关，从情感中产生以及会影响情感的信息。随着智慧城市对人类生活产生越来越大的影响，识别人类与机器交互过程中的情感已经成为一项重要需求。与此同时，情感计算在商业化应用场景中衍生出了情感人工智能的分支，利用人工智能、生物传感和深度学习技术实现感知，追踪和识别人类的情感和情感状态。在教育、娱乐、自动驾驶、工作环境下的情感状态检测等领域，情感人工智能的商业应用正在快速增长。
为什么先进智能要把情感计算单独拿出来强调？任福继认为，人工智能现在遇到的瓶颈就是没有情感，一个冷冰冰的机器很难进入人类的家庭，进入千家万户。
“以前在人工智能领域，情感被认为是研究不了的，但我们现在新的方向就是先进智能，认为情感是可以研究的。”任福继说，“情感计算是人类的刚需，比如护理、幼儿陪护、健康医疗等，都需要有情感计算的先进智能机器人。比如老年人护理，肯定需要情感陪伴；还有小孩教育，没有情感参与也很容易枯燥。”
难点在于情感机制研究
希望未来聊天机器人有情感
任福继表示，要让机器人有“情感”，难点在于人类对情感的机制和机理了解不足，这在短期还不太容易实现突破，但在工程应用还是有一些方法。“我们可以通过人工智能感知捕捉人类面部表情，知道你现在的情感状况，然后让机器人做出对应反馈，虽然机器人还没有真正意识到情感，但可以让人们感到情感交互。”任福继说。
据了解，现在科学家认为人工智能聊天机器人只是通过“深度学习”、模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息，而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义，所以并没有“情感”。
任福继进一步表示，现在大部分聊天机器人基本没有情感，希望以后聊天要有情感交互。“比如我在说一件很悲伤的事情，聊天机器人能意识到并安慰，然后再交流下去。如果是取得成绩或有喜事，应该赞扬几句。但现在绝大多数聊天机器人还无法感知到人类的情感状态。”任福继说。