吴霁虹教授：LNM模型与LLM模型，技术路线不同应用功效不同

本篇文章3993字，读完约10分钟

2024年9月9日上午,在珠海首个大模型应用高地“模数空间”的启动仪式上,吴霁虹教授主题分享了《通往AGI的未来:LNM大数值决策超脑™模型赋能千行百业》,不仅是对未来人工智能做了前瞻性预见,也对大模型的挑战和机会做了深入的解析,其观点犹如为经济阵痛期打开了一扇充满希望的未来之门,也为新质生产力发展指出了很多可行的路径。

模数空间是珠海市政府集技术研发、模型应用、数据交易、算力服务、展示交流为一体的创新,已引入大模型36个,为百行千业赋能。吴霁虹教授及团队创建的算法洞见也是被引进的公司之一。吴霁虹教授是全球战略与创新管理学者,人工智能商业化专家,原伯克利加州大学哈兹商学院讲席教授、智库-伯克利加州大学中美战略合作研究中心创始人。

下面是吴霁虹教授的演讲全文

演讲正文:

各位领导、各位朋友早上好!

非常荣幸在模数空间开业之时,与大家分享AGI的未来和LNM大数值决策超脑™模型的应用。

未来是今天选择的结果、而不是能力

首先很荣幸见证模数空间的诞生,这是陈勇书记、志豪市长、伟辉常委和珠海各级领导们不懈的创新;不要小看一个小空间,就像当年不要小看硅谷一个弹丸之地一样,希望这个小空间让模型、算法、算力、数据等等各类新要素像变魔法一样,驱动新质生产力应用发展。

我今天分享的内容包括AI未来大趋势,机会挑战。我先分享一个背景。2015年5月,奥特曼来中国参加我的新书《众创时代》发布会,当时我们对未来AI创新进行探讨,12月他加入OpenAI,花了八年的时间,创造人类历史上最伟大的技术之一:ChatGPT。

也正是这次会面,坚定了我们做决策超脑模型的选择。做语言模型我是做不过奥特曼,但做LNM大数值决策模型我们有很大的优势和机会。为此花两年的时间研究人工智能的未来地图,花6年时间完成了LNM大数值决策超脑™模型的构建 。

我坚信未来永远是选择的结果,因为有了选择就知道在哪里建立能力,因此选择决定了今天我们是谁,也就有了今天与大家的分享。我先说说未来大趋势。

未来最确定的事之一是AGI

先进的技术一直在改变世界,看看1000年前,最富有的国外也不如今天老百姓富裕,有高铁、飞机、空调、手机、还有机器人服务等。未来,万变不变的是:AI会加速这个改变世界的进程。这个AI是什么呢?最确定和让人向往的,就是AGI-通用人工智能。

有科学家说,AGI将会让今天像1000前的黑暗时刻;我问过这几个AI大咖,AGI未来是怎样的?Russell教授,我曾经在伯克利的同事,他说AGI将给世界带来GDP10倍以上的增长;ChatGPT的创始人Altman说,AGI将为人类的创造力提供巨大的能量倍增器;未来学家Kurzwell说,如果通过图灵测试,AGI会让你分不清谁是机器谁是人;未来AI的首席科学家Sanderson说,AGI是让人类进入4.0人类的AI,让人类更美好。我和他们都是一样的乐观派,我认为AGI将彻底让人类从低维升级为高维智能人。

通往AGI要做什么?需要多久?

那么,通往AGI要做什么、需要多久?全球顶尖的Gartner机构每年都会回答这个问题。就拿我们开始构建LNM大数值模型的2017年开始看,到2024年,Gartner每年滚动预测技术成熟度曲线,非常细致地描述了未来人工智能的发展趋势。图的信息有点多,但从中至少有三个重要的信息:

1、每年AGI一直在曲线上,而且需要的时间都在10年以上;

2、LLM大语言基础模型在2022年的曲线上爬到顶峰,到了2024年,大语言模型已在曲线上过巅峰向下跌落;

3、新兴的决策相关的AI在2022年开始出现,并意示在未来5年10年的趋势上;直到2023年决策类AI技术开始涌现;再到24年,全面爬升在曲线的创新驱动力初期,发展时间大多数是2—5年,5—10年。

这意味着AI决策辅助系统的LNM大数值模型来到爆发的前夜:其包含的决策AI、因果AI、模拟AI、数据AI、多智能体AI等模块和内容,全部在曲线之列。红色箭头就是LNM大数值决策模型的模块和内容。而且,全球范围内AI决策辅助的市场也从2017年的数千亿美元,增长到数万亿美元。

未来大势以来,还等什么呢?

做AI引领者面临的挑战,你选择了什么?

通往AGI的大趋势上,机会与挑战并存。首先,我们面临的最大的挑战是认知局限。

· 很长一段时间,媒体和大众认为,只有一个深度神经网络学习才是AI

· 只有大语言模型才能通往AGI,

· 只有LLM是大模型

· 网上查不到的就不是大模型

· 等等

事实上,AGI不是一个AI,AGI也不一定有大专家,Gartner也不一定能预测到底有多少个新兴AI在铸造AGI,否则在2017年它就应该能预测到有很多人在研究的决策AI,而不是2023年才全面涌现。人类历史上的创造,都是在大众没有注意到的地方发生的,就看你选择了没有。

这是我说的认知局限的挑战

第二个大挑战是:创新行动的局限

这里有一幅我画的油画。一位中央美院的专家非常喜欢,还特别到我家来希望和我切磋是如何创作出这么好的作品。当时他问我你用了什么高级材料的神笔画的这幅画? 我拿画笔给他看,他第一句话就说:你用的笔不对啊!但他忘记是慕画而来。

你看,我们误区是:只有大学教科书才对;只有权威说的才对。

创新行动的局限让我们丢失了对现在与未来的判断,只好跟风、随流,导致错过大好时机。

为什么通往AGI是每一个人机会

通往AGI是每一个人的机会。有几个很重要的原因:

首先,大多数人工智能的创新者都不在学校了,他们都下场了,我也跟着下场了。

谁能在现实世界做成创新,谁就是专家。

其次,大家都在创新,如果选择不同、方法不同,成果就不同;谁的成果好,谁的成果有可持续性,谁就是赢家。

比如,AI工程化的创新,传统方法和创新方法不同,得到的创新结果就会不一样。反而是,在创新的场子里,原来是专家的一不小心可能就会落伍,这是我对自己的警醒。

因此,从今天开始,任何一个人参与创新AGI,都是高楼大厦平地起,一点也都不晚。 但重要的是要选择正确。

最重要的是,今天的机会,必须跳出框框。

在我的研究中,通往AGI至少需要15类AI家族构建。LLM大语言模型和NLLM多模态模型是其中之一。我们团队正是在这个大机会中,找到了自己的位置,发明的全球领先的LNM大数值决策模型,100%完全原生态、100%自主知识产权,填补世界空白,也填补国内空白。

LNM大数值决策模型解决新增生产力核心问题

LNM大数值决策模型融合了多算法、多引擎、多模型、多场景、跨学科,是“模型之母”,能自动生成模型,通过自动生成AI预测、预警、优化、仿真等能力和任务,解决数据变价值、数据变能力、数据变资产的难题,可赋能千行百业。

我们举例来说。提问同一个问题,看看LNM大数值模型与LLM大语言模型的区别。

我们向LLM大语言模型和LNM大数值模型问同一个问题

“预测一下铁矿石下个月的价格”

大语言模型语句描述很工整,而大数值模型直接给出预测涨跌的数值

再问:“预测比亚迪的股价”

大语言模型描述了最新信息,而大数值模型直接给出40天每天涨跌的概率数值

再问:“评估一下比亚迪的商业价值”

大语言模型的语言组织能力很强,而大数值模型直接给出八大维度的价值数值,还对比行业平均数值和整个市场数值。

总之,LNM大数值模型强大的逻辑推理能力直接运算出数值答案,LLM大语言模型用强大的文字组织能力输出文字描述。LLM大语言模型是不是有点像一个会想象的文科生,而LNM大数值模型像一个懂逻辑运算的理科生,而且LNM没有幻觉、没有价值观、没有意识形态,很安全。

LNM之所以完全不同的底座和技术路线,它源于IDSS-AI决策辅助系统,可追溯到上个世纪50年代计算智能和决策科学的诞生,发展成今天的认知智能和跨学科智能决策科学,经历了70多年。

而且,LNM成为构建AGI是个金钥匙,因为它专门解决的问题是数据如何变价值、变能力、变资产,这正是新质生产力发展的核心,LNM将成为必不可缺的工具和利剑。

我们非常荣幸,在中央网信办公审通过的1434个模型算法备案中,LNM是唯一一个大数值决策模型算法,其他都是语言、音视频模型。虽然选择了不同的技术路径,我很幸运团队能与奥特曼一起殊途同归,参与到最前沿的AGI发展的大道上。

无论什么模型,最终只有赋能新质生产力发展,才有价值。伟辉书记给我们提出的如何LNM赋能发展20个垂类模型的应用,这是一项非常有价值的目标。我们已经在路上。

例如,LNM赋能智能水务

水是人类生命之源,水务的痛点很多,包括供水、排水、污水处理、管网管理等等,AI水务决策辅助系统可以通过AI预警、预测、仿真、优化等能力,为水务行业带来降本、增效的新质生产力发展;

基于珠海地图,LNM可赋能动态跟踪预警珠海水务各种报警服务,包括水泵、水压、洪水、管网等问题的报警;AI还可以进行各种环境指标的预测,并进行问题诊断和改进建议;

基于客户状况,AI可评估用户特征,发现异常用户用水,预测需求,匹配供应;基于珠海城市经济发展和人口发展,预测供水需求,优化投资水务建议等等。

时间关系就不一一介绍LNM在其他行业的应用。

造福人类离不开发明创新者,我们团队的核心成员,全部是AI决策领域的领军人物,他们也是持续的创新者;造福人类,也离不开院士、科学家,离不开辛勤劳作的工程师们;我们与全社会一起,倡导和推动LNM的安全、可控、造福人类。

同时,我们的行动是通过合作、合资、共创、分利的模式,发展LNM在市场和产业的应用。欢迎各界朋友一起合作同参与人类实现AGI赋能人类的宏伟事业。

再次感谢珠海政府各位领导,选择将LNM-大数值模型引进模数空间,我们会将这个选择转化为实现新质生产力的现在和未来。