6月9-10日日的北京智源大会上，来自AI领域的产学研大咖，发表了精彩的演讲。演讲背后是对人工智能(AI)深层次的阐述和解构，是一场想象盛宴，更是现实技术解码。
其中，图灵奖得主Yann LeCun在题为“走向能够学习、推理和规划的机器”中强调了推理和规划的重要性。他表示，与人类和动物相比，机器学习并非特别出色。过去几十年，产业一直在使用监督学习，但这需要太多的标签。同时，在最近几年我们一直在使用大量的自监督学习。但结果是这些系统有些专门化和脆弱，它们会犯愚蠢的错误，它们并不真正推理或计划，它们只是快速反应。未来十年，AI将朝着如何让机器执行无限步骤的推理链，以及通过将复杂任务分解为子任务序列来规划复杂任务的方向发展。
加州伯克利分校教授Stuart Russell表示，通用人工智能(AGI)还没达到，大语言模型只是其中一块拼图，我们连拼图最终会是什么样子，缺哪些还不确定。他表示，ChatGPT和GPT-4没有在“回答”问题，它们不理解世界。
OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman以视频连线的方式发表了演讲，他认为，人工智能变革正在迅速拓展人类的想象力，未来十年，奥特曼认为AGI将会超过90年代初人类所具备的专业水平，最终可能超过人类体量公司的总体生产力，潜在收益是巨大的。同时，行业必须为开发和部署可能引发的问题负起责任，以建立标准和国际合作为抓手，为全球范围提供更强大的AGI系统安全开发信任。
北京智源人工智能研究院院长黄铁军在大会中提到，要实现通用人工智能(AGI)，有三条技术路线：第一是“大数据+自监督学习+大算力”形成的信息类模型;第二是具身智能，是基于虚拟世界或真实世界、通过强化学习训练出来的具身模型;第三是脑智能，直接“抄自然进化的作业”，复制出数字版本的智能体。
大咖们的前瞻性的发言，从理念和技术双角度诠释了AI发展的可能性。有充满想象的未来，也有需要规避的风险。作为大模型底层实践者的国产GPU公司天数智芯，与此次智源大会有着深度密切的合作。天数智芯也是国内能够支持完成百亿级通用大模型全量训练的通用GPU企业。
对于天数智芯来说，以通用GPU架构为核心的发展思路，能够很好的解决AI强势发展背后的算力问题，公司从训练和推理两个维度全力支撑客户。同时兼具高性价比，并提供通用的全栈式集群解决方案。
硬件和软件的细节来讲：一方面，天数智芯的通用GPU产品天垓、智铠系列具有自主可控、高性能、通用性、灵活性等特点，广泛支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等各种原生框架，支撑了200余种人工智能算法模型稳定运行;另一方面，在合作伙伴的大力支持和共同努力下，天数智芯自主算力集群方案不仅能够有效支持OPT、LLaMa、GPT-2、CPM、GLM等主流AIGC大模型的Pretrain和Finetune，还适配支持了清华、智源、复旦等在内的国内多个研究机构的开源大模型，取得了大模型适配支持阶段性成果。
智源大会在充满想象力的前瞻下，给了AI一个更丰富的前景。未来5年、10年，大模型到底会发展到何种程度，AI到底如何智能下去。天数智芯都会秉承初心，贴近客户，用算力赋能想象力。
参考资料：
《Stuart Russell：我们还没达到AGI，ChatGPT和GPT-4没有在“回答”问题》
《Yann LeCun 教授在北京智源大会上谈人工智能的未来：推理和规划的重要性》
《OpenAI CEO：十年内超强AI系统或将诞生》
《北京智源发布悟道3.0大模型，院长黄铁军：实现AGI有三条路线》
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