本文來自前瞻網(wǎng)。
幾乎所有支持現(xiàn)代人工智能(AI)工具的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于20世紀60年代的活體神經(jīng)元計算模型。但美國西蒙斯基金會熨斗研究所計算神經(jīng)科學中心(CCN)開發(fā)的新模型表明，這種已有數(shù)十年歷史的近似模型，并未捕捉到真實神經(jīng)元所擁有的所有計算能力，并且這種較舊的模型可能會阻礙AI的發(fā)展。研究發(fā)表在新一期《美國國家科學院院刊》上。
CCN模型開發(fā)者認為，單個神經(jīng)元對周圍環(huán)境的控制力遠比以前認為的要大。更新后的神經(jīng)元模型最終可能會產(chǎn)生更強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更好地捕捉人類大腦的力量。
團隊負責人德米特里·奇克洛夫斯基表示，神經(jīng)科學在過去60年中取得了長足進步，我們現(xiàn)在認識到，以前的神經(jīng)元模型還很初級。真實神經(jīng)元比這個過于簡化的模型要復雜得多，也“聰明”得多。
相比之下，新模型將神經(jīng)元視為微小的“控制器”(指能夠根據(jù)收集到的信息來影響周圍環(huán)境的器件)，因為人類腦細胞不僅能被動地傳遞輸入信息，實際上它們還可控制其他神經(jīng)元的狀態(tài)。奇克洛夫斯基認為，這種更為現(xiàn)實的神經(jīng)元控制器模型，可能是提高許多機器學習應(yīng)用性能和效率的重要一步。
圖片來源：西蒙斯基金會
技術(shù)價值觀察
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游為硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)設(shè)備，其中包括芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算服務(wù)等，為人工智能提供數(shù)據(jù)服務(wù)和算力支持;中游是人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)核心，包括通用技術(shù)、算法模型、開發(fā)平臺三個方面，涵蓋了機器感知、自然語言理解、機器學習、圖譜、基礎(chǔ)開源框架等核心技術(shù);下游是人工智能的應(yīng)用產(chǎn)品和場景，涉及交通、醫(yī)療、安防、金融、家居、制造等多個領(lǐng)域。
美國CCN開發(fā)出神經(jīng)元計算新模型，更新后的神經(jīng)元模型最終可能會產(chǎn)生更強大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更好地捕捉人類大腦的力量。因此，從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上看，該技術(shù)處于產(chǎn)業(yè)鏈的中游環(huán)節(jié)。
宏觀市場觀察
——AI大模型是一種新的智能計算范式
超大規(guī)模智能模型，簡稱大模型，是近年興起的一種新的人工智能計算范式。和傳統(tǒng)AI模型相比，大模型的訓練使用了更多的數(shù)據(jù)，具有更好的泛化性，可以應(yīng)用到更廣泛的下游任務(wù)中。按照應(yīng)用場景劃分，AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態(tài)大模型等。業(yè)界典型的自然語言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。視覺大模型也已廣泛應(yīng)用于自動駕駛、智能安防、醫(yī)學影像等領(lǐng)域?；诙嗄B(tài)大模型的以文生圖技術(shù)也迅速發(fā)展，AI內(nèi)容生成(AI Generated Content，AIGC)已成為下一個AI發(fā)展的重點領(lǐng)域。
——全球生成式AI應(yīng)用需求分析
根據(jù)麥肯錫在2023年4月進行的一項調(diào)查，盡管GenAl進入公眾視野并不久,但對這些工具的嘗試性應(yīng)用已經(jīng)相當普遍，受訪者們預(yù)計這些新能力將改變其所在行業(yè)。生成式AI已引起商界人士的興趣：受訪者不分地區(qū)、行業(yè)和資歷等級，人人都在工作中和工作之外嘗試使用生成式AI。79%的受訪者表示，他們至少在工作中或工作之外接觸過生成式AI。22%的受訪者表示，他們會在工作中經(jīng)常使用生成式AI。不同資歷受訪者的生成式AI使用率非常相似，而從行業(yè)和地區(qū)來看，技術(shù)行業(yè)和北美地區(qū)受訪者的生成式AI使用率最高。
——全球生成式AI行業(yè)市場規(guī)模及預(yù)測
隨著ChatGPT的火爆出圈，生成式AI成為各行各業(yè)關(guān)注和熱議的話題。全球科技巨頭和AI廠商紛紛下場，唯恐錯過此番科技盛宴。行業(yè)翹楚和媒體將生成式AI浪潮類比昔日的移動互聯(lián)網(wǎng)機遇，認為它將對全球經(jīng)濟和各個行業(yè)帶來深遠影響，企業(yè)也將迎來重大變革機遇，同時，根據(jù)Bloomberg Intelligence披露的數(shù)據(jù)，2023年全球生成式AI市場整體規(guī)模約為670億美元，預(yù)計2029年及2032年將分別達到7280億美元和1.3萬億美元，2022-2032年復合增長率高達42%。
——中國生成式AI發(fā)展情況
2023年以來，由ChatGPT掀起的人工智能熱潮席卷全球，帶動AI產(chǎn)業(yè)取得了空前發(fā)展。其中，生成式AI(也稱AIGC)這一分支備受投資者和科技巨頭青睞，各類AIGC大模型紛紛面世，收獲了數(shù)億級以上的用戶量，其影響力、應(yīng)用范圍和迭代速度尤為令人矚目。因此，2023年被業(yè)界內(nèi)外譽為“生成式AI元年”。
據(jù)工信部測算數(shù)據(jù)，2023年我國生成式AI的市場規(guī)模約為14.4萬億元;同時，預(yù)計到2035年將突破30萬億元，在全球總市場規(guī)模中占比超過35%，成為全球AI產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)。
從生成式AI在我國各細分領(lǐng)域的采用率來看，制造業(yè)、醫(yī)療健康、電信行業(yè)和零售業(yè)中對生成式AI技術(shù)的采用率有較快增長，但也僅分別達到5%、7%、10%和13%，與人工智能企業(yè)整體平均的采用率(15%)尚有一定差距。究其原因，可能是當前應(yīng)用端尚未真正做到易懂易用，AI成為合格生產(chǎn)力前仍需進行過多調(diào)校、及其他限制。但可以預(yù)見，一旦攻克應(yīng)用端使用效率問題，生成式AI的市場規(guī)模、及其在各行業(yè)的使用率會迎來真正的爆發(fā)期。
生成式人工智能可能會逐漸影響所有行業(yè)，但某些行業(yè)有望優(yōu)先從這項技術(shù)中受益。
——中國10億參數(shù)規(guī)模以上大模型數(shù)量已超100個
生成式人工智能的快速發(fā)展對算力提出了更高、更迫切的需求，全國一體化算力體系建設(shè)的必要性愈益突出。截至2024年3月，中國10億參數(shù)規(guī)模以上大模型數(shù)量已超100個，行業(yè)大模型深度賦能電子信息、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域，形成上百種應(yīng)用模式，賦能千行百業(yè)。
——中國生成式AI行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測
根據(jù)中國工信部對中國生成式AI市場規(guī)模的預(yù)測，2035年將突破30萬億元。2023-2035年年均復合增長率約為7.7%，由此推算得出，預(yù)計2029年中國生成式AI市場規(guī)模約為22萬億元。
中國人工智能技術(shù)賽道熱力圖
根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)熱力圖顯示，與人工智能關(guān)鍵技術(shù)強關(guān)聯(lián)的城市集群主要集中在華南和西北地區(qū)，并且以廣東、陜西省為重點發(fā)展區(qū)域，未來布局人工智能技術(shù)及其他相關(guān)技術(shù)的發(fā)展路徑，極大可能性在于華南、西北地區(qū)優(yōu)先導入，其中可重點關(guān)注廣東省廣州市天河區(qū)、廣東省深圳市福田區(qū)及陜西省西安市雁塔區(qū)所處的人工智能相關(guān)企業(yè)，以及該地方對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資環(huán)境、供給市場的潛力空間。
