参考消息网2月12日报道 俄罗斯《独立报》网站1月16日刊登题为《人工智能即将“活起来”》的文章，作者是阿纳斯塔西娅·巴什卡托娃，内容编译如下：

文字聊天机器人使用的大语言模型不是人工智能发展的顶峰。未来学家的设想之一是，向大动作模型转变。人工智能将通过智能传感器获取信息，学会分析人类和周围世界，甚至借助机器人采取行动。企业和政府应当在制定战略时考虑到这一点。不过，这种假设的前提是，数字基础设施无处不在。

积极投资生成式人工智能应用的公司可能会发现自己成为局外人。它们选择的发展道路即使算不上死胡同，也肯定不是主流。一个新的技术超级周期即将来临，但根本性变化不在于根据文本要求生成内容的人工神经网络。

现在，一幅更复杂的图景开始浮现出细节，那就是人工智能与另外两项技术——智能传感器和生物技术——的结合。其结果是从大语言模型转向大动作模型。未来学家埃米·韦布描绘了这一情景。

韦布认为，大语言模型的问题之一是，其是用公开数据训练出来的，而所有大公司几乎已“舀干”整个互联网。

即使引入由其他人工神经网络、而非人类创建的合成数据来训练人工智能，似乎也无法解决这个问题。毕竟，根据怀疑论者的说法，用合成数据训练的人工智能可能令偏差和错误呈指数级增长。不过，技术乐观派不同意这一说法。他们认为，行业领导者有能力将此类风险降至最低。

但几乎没有人怀疑，还需要用其他东西来“喂养”人工智能才能让其发挥更大作用。从这个意义上说，人类周围的整个世界，包括人类自己，正成为名副其实的信息宝库。

韦布解释说，多数人还没有意识到，传感器无处不在。一个浅显的例子是，智能手机内置了传感器，它可以确定机主的位置(定位功能)和长相(面部识别功能)。除此之外，还有可穿戴设备、增强现实设备、物联网(不仅是家用物联网，还有工业物联网)、智能家居和办公室、智能汽车。埃隆·马斯克正在测试的脑机接口有一天或许也会出现在这份名单上。

韦布预测：“随着我们被越来越多的传感器包围，它们将捕捉并传递更多数量和种类的数据。所以，现在构建和使用大语言模型的公司很快也需要构建大动作模型。如果说大语言模型能预知下一句话要说什么，那么大动作模型就能把复杂任务分解为多个子任务，并预知下一步要做什么。”

如果将这种逻辑推演到极致，那么不排除大动作模型能优化到“独立执行任务”水平的可能性。在英伟达公司1月初举行产品发布会后，这种说法就出现了。英伟达首席执行官黄仁勋描绘了代理式人工智能的广阔前景。

据说，代理式人工智能是一个将人工智能的认知能力与其跟物理或虚拟世界的互动机制结合起来的概念。

它在实践中是什么样？代理式人工智能通过传感器、摄像头、麦克风和软件界面接收来自环境的数据，再用机器学习算法和人工神经网络分析这些数据。根据分析结果，人工智能把任务分解为多个子任务，并选择能够达成自己目的的动作。最后，它借助物理手段(机器人、机械手)或控制流程的特殊程序来执行选定的动作。

韦布还提到另一个重要因素——生物工程。有了它，人工智能才有可能“活起来”。在第一阶段，预计将出现一些特殊的生物制品：医学、药学、生态学和其他乍一看不太相关的行业(比如建筑业)需要的部件甚至有机体。

它们可能是“智能药物”(包括纳米机器人)、人工改造酶(比如可以分解塑料和其他污染物的酶)，也可能是能自主调节温度、光照和通风的新材料——不仅不需要人类参与，也不需要计算机参与。

“活机器”的出现绝对是梦幻般的场景。一篇题为《2024年类器官智能作为新科学领域首次亮相》的文章指出，用实验室培育的组织(如脑细胞和干细胞)创造的生物计算机就是这样的“活机器”。

当然，在憧憬未来的同时，也要时不时回到现实中来。可以断言，未来学家假设的前提是，各地要建立实现上述变化所需的所有数字基础设施。但迄今为止，远非每个居民点都能接入互联网和享受其他文明福利，更不用说在室内、大楼和街道安装智能传感器了。

此外，还有其他一些阻碍，比如在法律审查方面。信息系统专家基里尔·谢米翁解释说，从责任判定的角度看，上述创新“需要严格界定人类的参与度”。

同时，必须完善整个网络防御体系，以保护个人数据隐私。最后，随着信息流的日益增长，成比例地扩大整套信息处理程序需要强大的算力，而这是一笔巨大的开销。

具体到俄罗斯，接受《独立报》采访的专家一致认为，俄罗斯拥有开发大动作模型等代理式人工智能所需的科技基础、经验和潜力，但也面临各种困难。

SL Soft公司产品总监尼古拉·特尔扎斯卡尔指出：“人力财力限制和制裁压力使这一过程变得复杂且耗时。要想在这个领域具备竞争力，我们需要把重点放在战略性举措上：在国内建设普惠性基础设施、落实教育计划，以及推动国家与企业之间的合作。”

这位专家认为，国家应主要与小型技术公司和初创公司合作，因为大企业很可能借此进一步推广自己的封闭生态系统。

他估计，大动作模型最有可能在中低技能劳动力比例和数字化程度较高的经济部门发展起来。

Aqara.ru公司首席执行官德米特里·科热夫尼科夫则说：“考虑文化和社会因素也很重要。社会对新技术的信任度会对其能否被接纳发挥关键作用。”

科热夫尼科夫还指出，智能家居和物联网是代理式人工智能和大动作模型最可能的应用场景。他说：“人工智能可以考虑各种因素，如天气、一天中不同时段的电费、室内外温差等，从而大幅降低供暖和空调开支。”

总之，围绕这个话题的设想很多。至少，正如数据科学专家阿列克谢·卡拉布尔丁所言，人工智能已经有了发挥作用的“行动空间”，这也是“代理”一词的由来。近几个月来，这个词成了全球信息技术公司的“营销傀儡”。这些公司从市场对其产品和技术的持续兴趣中获益匪浅。

不管怎样，使用代理式人工智能集群来完成任务确实能显著提高成效。人工智能专家彼得·奥托茨基说：“这一前景广阔的技术被用于开发‘推理式’人工智能。这种模型可以重新检查自己的答案，执行复杂动作流程，独立编写程序来完成任务。无论如何，它都将是人类专家的助理和帮手，而不是影响组织运作或发展的独立主体。”（编译/贺颖骏）