《机器视觉理论与实战》 课件 第七章 人工智能技术新发展

第七章人工智能技术新发展

本章知识点:人工智能相关技术大语言模型概念大语言模型发展趋势7.1相关技术发展

1.算力（云）云计算平台的兴起：随着云计算技术的成熟和普及，人工智能算法对于大规模计算资源的需求得到满足。各大云服务提供商如阿里、华为等推出了高性能的云计算服务，为人工智能算法的训练和部署提供了强大的计算能力。弹性计算资源：云计算平台的特点之一是弹性计算资源的提供，即根据需求动态调整计算资源。人工智能算法通常需要大量的计算资源进行训练和推理，云计算平台的弹性资源允许用户根据需求调整计算规模，并更加灵活地应对计算需求的变化。3）高性能计算实例：云服务提供商推出了针对人工智能任务优化的高性能计算实例。这些实例通常配备了更高的计算性能、更大的内存容量和更快速的网络连接，以满足对算力的高要求。4）分布式计算和并行处理：人工智能算法通常涉及大量的计算和数据处理，分布式计算和并行处理成为提高算力的重要手段。云计算平台提供了支持分布式计算和并行处理的服务，允许同时利用多台计算节点进行任务的处理，以加速算法的训练和推理过程。5）特定硬件加速：为了满足人工智能算力的需求，一些云服务提供商推出了针对人工智能任务优化的硬件加速方案，例如图形处理器（GPU）和特定的人工智能芯片（如谷歌的TPU）。这些硬件加速技术能够显著提高人工智能算法的计算能力和效率。思考题：谈谈你对算力的理解？2.算法1）深度学习算法的兴起：深度学习算法在人工智能领域取得了巨大突破。通过深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），人工智能系统能够从大规模数据中进行学习和推断。深度学习算法为计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的任务提供了更准确和高效的解决方案。2）预训练和迁移学习：预训练和迁移学习是改善算法性能和加速训练过程的重要方法。通过在大规模数据上预先训练模型，能够使模型具有更好的初始状态，从而更快地收敛和适应新任务。这种迁移学习的方法大大提高了算法的效率和泛化性能。3）模型优化和增强技术：为了进一步提高算法性能，研究人员提出了一系列模型优化和增强技术。这包括网络结构设计的改进、正则化方法的优化、激活函数和损失函数的改进等。通过这些技术的应用，模型的性能能够进一步提升。4）自动机器学习（AutoML）技术：为了降低算法设计和优化的门槛，自动机器学习技术得到了迅速发展。自动机器学习技术可自动执行模型选择、超参数调优和特征工程等任务，大幅减少了开发人员的工作量，并提高了算法的性能和效率。思考题：列举一个你认为是“算法”的例子。3.数据1）开源数据集的增加：近年来，许多开源数据集的数量和规模不断增加。这些数据集涵盖了各个领域，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。例如，ImageNet、COCO、MNIST和WMT等，这些数据集为算法研究和测试提供了丰富的资源。2）数据集的多样性：除了数量和规模的增加，开源数据集在类型和领域的多样性上也得到了提高。数据集涵盖了各种领域的数据，包括图像、文本、语音、视频等不同类型的数据。这样的多样性为研究人员提供了更广泛的测试和验证平台。3）标注和注释数据的改进：为了更好地支持人工智能技术的研究和开发，标注和注释数据的质量和准确性得到了提高。研究人员和社区通过众包和专业标注等方式，对数据进行了更详细和精确的标注，为算法的训练和评估提供了更可靠的基础。4）数据增强技术的应用：数据增强技术在人工智能领域的应用越来越普遍。通过应用数据增强技术，可以通过对原始数据进行旋转、缩放、裁剪、翻转等操作，增加训练数据的多样性和数量，提升模型的鲁棒性和泛化能力。5）公开竞赛和挑战：众多公开竞赛和挑战活动推动了数据集的开发和共享。例如，ImageNet挑战赛、Kaggle竞赛等，这些竞赛为研究人员和开发者提供了一个共同竞争和交流的平台，并鼓励他们分享和改进数据集。思考题：1.你知道“开源”的含义吗？2.你知道哪些开源技术？4.机器人1）感知和导航能力的提升：人工智能技术的发展使得机器人能够更好地感知和理解周围环境。通过使用传感器、计算机视觉和深度学习算法，机器人能够实时感知和识别物体、人脸、语音等，并能够进行导航和路径规划。2）人机交互的改进：人工智能技术的应用使得机器人更好地与人类进行交互。语音识别和自然语言处理算法的进步使得机器人能够理解和回应人类的指令和对话。此外，情感识别和表情分析技术的发展，也使得机器人能够更好地感知和回应人类的情绪和需求。3）自主决策和学习能力的提高：人工智能技术使机器人具备了一定的自主决策和学习能力。机器人能够根据感知到的环境和任务要求，自主制定决策并完成任务。同时，通过机器学习算法，机器人能够从经验中学习和改进自己的行为和策略，不断优化性能。4）应用领域的拓展：人工智能技术使机器人在各个领域得到了广泛应用。例如，在智能家居中，机器人能够通过智能助手功能控制家居设备、提供信息和服务。在生产制造领域，机器人能够完成自动化生产任务，提高生产效率和质量。在医疗和教育领域，机器人能够担当陪伴和辅助角色，为病患和学生提供支持和服务等。5.新产品1）自然语言处理（NLP）产品：基于深度学习的NLP模型如BERT、GPT系列等的出现，带来了许多具有强大文本理解和生成能力的新产品。这些产品应用于聊天机器人、智能助手、情感分析等领域。2）计算机视觉（CV）应用：利用卷积神经网络（CNN）和其他视觉模型，许多新产品在图像识别、物体检测、人脸识别等方面取得了显著进展，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。6）智能家居和物联网设备：AI技术被应用于智能家居产品，使得设备能够实现更高程度的自动化、智能化，提升了用户体验。7）虚拟和增强现实（VR/AR）：AI技术的融合使得VR和AR产品具备了更强大的交互和图像处理能力，推动了这两个领域的发展。8）金融科技（FinTech）：AI在金融领域的应用涵盖了信用评估、风险管理、反欺诈等多个方面，推动了金融科技的发展。思考题：列举你知道的AI新产品。

7.2未来应用领域1.医疗保健：人工智能在医疗领域的应用将会越来越广泛，包括医疗影像诊断、个性化治疗方案设计、健康数据分析等。AI将为医疗保健提供更准确、高效的解决方案。2.自动驾驶和交通：随着自动驾驶技术的不断成熟，未来的交通系统将会更加智能化和安全，大幅减少交通事故。3.教育和个性化学习：个性化教育和学习计划将会受益于AI技术，帮助学生根据自身特点和需求制定最优化的学习路径。4.智慧城市：基于物联网和人工智能的智能城市系统将能够实现资源的高效利用、智能交通、环境监测等功能，提升城市的生活质量。5.环境保护和可持续发展：人工智能技术可以用于优化能源利用、减少污染、提升资源利用效率，为可持续发展做出贡献。6.金融科技：人工智能在金融领域的应用包括风险评估、反欺诈等方面。7.农业和食品产业：人工智能技术可以用于农业领域的精准种植、病虫害监测和预测，以及食品生产过程的优化。8.虚拟和增强现实（VR/AR）：人工智能技术将提升虚拟和增强现实的体验，为教育、娱乐、培训等领域带来更加沉浸式的体验。9.智能家居和物联网：人工智能将使得智能家居设备具备更高的智能化程度，实现更加智能、自动化的生活方式。思考题：谈谈你对人工智能未来应用领域的见解。7.3大语言模型2022年11月30日，OpenAI发布了一款聊天机器人程序——ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它不仅能根据聊天的上下文回答问题，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、写论文等任务，引起了业界广泛关注。

大语言模型名称的由来：2018年，Google的研发团队提出了预训练语言模型BERT2020年，OpenAI发布了GPT-3模型2022年，ChatGPT的问世展示了大语言模型的强大潜能，主要原因在于所有任务都由一个模型完成，在许多任务上，ChatGPT的性能甚至超过了针对单一任务进行训练的有监督算法，这对于人工智能领域具有重大意义，并对自然语言处理研究产生了深远影响。

大语言模型（简称大模型）的定义：1）百度百科：大语言模型，可以理解为使用大量文本数据训练的深度学习模型（通常指一个模型），模型由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建，使用自监督学习方法，通过大量无标注文本进行训练，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

2）IDC：大模型是基于海量多元数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API、工具等形式进行模型零样本、小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。大模型的核心作用是突破数据标注的困境，通过学习海量无标注的数据来做预训练，拓展整体模型前期学习的广度和深度，以此提升大模型的知识水平，从而低成本、高适应性地赋能大模型在后续下游任务中的应用。

大模型的特点和优势：1）良好的通用性、泛化性，可以显著降低人工智能应用门槛

预训练大模型在海量数据的学习训练后，具有良好的通用性和泛化性，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果，同时“预训练+精调”的开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低人工智能应用门槛，成为人工智能走向工程化应用落地的重要手段。

百度文心一言：图7-1文心一言页面图7-2“画幅画”页面图7-3画好的“一只可爱的小花猫”页面图7-4画好的“一只可爱的、手里拿着花儿的小花猫”页面思考题：试着用“文心一言”创作一幅画。

2）深度学习平台为预训练大模型的发展提供技术保障，二者结合夯实了产业智能化基础。

深度学习平台是推动产业智能化转型升级的核心载体（如本书采用的Paddle框架，以及文心一言），为大模型的算法开发、训练、部署提供了保障。大模型加上深度学习平台，贯通了从硬件配置、模型训练、推理部署到场景应用的人工智能全产业链，夯实产业智能化基础，将加速产业智能化升级改造。3）大模型在推动产业智能化升级中已表现出巨大潜力

大模型目前的产业应用包括面向企业提供人工智能中台基座、深度定制支持产品或生产的优化与创新、开放模型服务等。大模型已经在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景变现出巨大的潜力，越来越多的企业开始关注、使用大模型，极大提高了工作效率，大模型展示出了超强的应用潜力。4）未来大模型与真实场景需求匹配将更加紧密

目前中国大模型厂商在模型布局方面较为完善，围绕行业赋能的广度和深度将持续推进，基于大模型的产品建设将不断夯实，大模型技术将走向实际大规模落地。思考题：你觉得大模型还有哪些特点和优势？7.4大语言模型未来发展趋势

1）大小模型协同进化，推动端侧化发展

对于具体应用而言，小模型更加精准高效，利用大模型“泛化、计算”能力，小模型向大模型输入数据，小模型可以更专注于业务，大模型更专注于模型性能，可以达到优势互补、提高精度的效果。2）大模型通用性持续加强，实现人工智能开发统一模式

大模型由于其泛化性、通用性，为人工智能带来了新机遇。通过无标注数据进行自监督学习，从而降低标注数据的人力要求。同时，多模态大模型也逐渐兴起，数据形式差异化问题也将得到解决。未来大模型将进一步致力于构建通用的人工智能底层算法框架，融合多领域模型能力，在不同场景中“自我学习”，通过一个大模型解决产业中各种问题。

3）大模型从科研创新走向产业落地，通过开放的生态持续释放红利

大模型仅需要零样本、小样本学习就可以达到很好的效果，从而降低了人工高智能开发成本，其优势已经越来越受到众多行业的重视，为产业落地带来更多机遇。通过开放、开源的形式，在打造算法、平台、数据开放生态的同时，必将为技术开发者、企业、社会带来更多红利，推动社会不断进步。

从技术角度讲，大模型发端于自然语言处理领域，为了实现“一个模型、多个场景”的目标，训练参数规模从几亿、几十亿上升到了上千亿、万亿，用于训练的数据量也不断增加、呈指数级增长。

当前，大模型凭借其