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原標題：淺談人工智能的趨勢和展望
關鍵字：模型,人類,數據,能力,任務
文章來源：人工智能學家
內容字數：25974字

內容摘要：

桑基韜 北京交通大學教授
目錄
引言
趨勢一：從專用到通用-預訓練大模型和智能代理
（1）預訓練語言模型
（2）視覺和多模態預訓練
（3）預訓練模型的應用
（4）AI Agent
趨勢二：從能力對齊到價值對齊-可信與對齊（1）可信：小模型時代的價值對齊（2）大模型時代的價值對齊趨勢三：從設計目標到學習目標-預訓練+強化學習（1）預訓練獲得基礎能力，強化學習進行價值對齊（2）預訓練模仿人類，強化學習超越人類展望（1）“真”多模態：從微調回歸預訓練（2）系統一 vs. 系統二（3）基于交互的理解和學習（4）超級智能 vs 超級對齊
引言
1956年的達特茅斯會議將“人工智能”定義為“使機器能夠模擬人類進行感知、認知、決策、執行的一系列人工程序或系統”。這一定義催生了模仿人類智能的兩種思路-邏輯演繹和歸納總結，它們分別啟發了人工智能發展的兩個重要階段：（1）1960至1990年，以邏輯為基礎、側重知識表達與推理的知識工程方法；（2）1990年之后，以概率為基礎、強調模型構建、學習和計算的機器學習方法。
知識工程：邏輯演繹 vs. 機器學習：歸納總結
經過30多年的發展，機器學習方法大致經歷了

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構