【仪表网 仪表下游】人工智能可以分为几个发展阶段：基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代，以及接下来可能将进入的基于模型的AI时代，这相当于把数据提升为超大规模预训练模型。未来，研究人员可以直接在云模型上进行微调，很多公司甚至不用维护自己的算法研发团队，只需要应用工程师即可。
写小说、和人聊天、设计网页、编写吉他曲谱……号称迄今为止最“全能”的AI模型GPT-3，当然远远不止会这些。作为2020年人工智能领域最惊艳的模型之一，GPT-3无疑把超大规模预训练模型的热度推向了新高。
3月下旬，我国超大规模人工智能模型“悟道1.0”发布，该模型由智源学术副院长、清华大学教授唐杰带领来自清华大学、北京大学、中国人民大学、中国科学院等单位的100余位AI科学家组成联合攻关团队，取得了AI技术突破，形成了超大规模智能模型训练技术体系，训练出包括中文、多模态、认知和蛋白质预测在内的系列超大模型。
人工智能(AI)之模型训练是什么：在人工智能中，面对大量用户输入的数据/素材，如果要在杂乱无章的内容准确、容易地识别，输出我们期待输出的图像/语音，并不是那么容易的。因此算法就显得尤为重要了。算法就是我们所说的模型。
当然，算法的内容，除了核心识别引擎，也包括各种配置参数，例如:语音智能识别的比特率、采样率、音色、音调、音高、音频、抑扬顿挫、方言、噪音等乱七八糟的参数。成熟的识别引擎，核心内容一般不会经常变化的，为实现”识别成功“这一目标，我们只能对配置参数去做调整。对于不同的输入，我们会配置不同参数值，最后在结果统计取一个各方比较均衡、识别率较高的一组参数值，这组参数值，就是我们训练后得到的结果，这就是训练的过程，也叫模型训练。
人工智能根据其应用范围和领域的不同，可以分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能Artificial General Intelligence：强人工智能就是让机器完全像你的朋友一样，能完成人类可以完成的许多事情。它既能听懂你说话(语音识别)，也能看懂你的表情(人脸识别)，而且不仅能做到懂你，还能做出正确的回应，甚至做情感分析，给你做未来规划。这么说吧，强人工智能基本就是一个人了。就像我们在科幻电影里看到的那些和人类打仗的机器人差不多(这么说起来好可怕啊)，只不过还不能像电影里那样进行逻辑思考而已。
弱人工智能Artificial Narrow Intelligence：大致理解了强人工智能，我们就好理解弱人工智能了。如果说强人工智能是“全才”的话，那么弱人工智能就是“专才”。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
资料来源：科技日报、知乎
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