IT时报记者 郝俊慧
通用人工智能(AGI)何时到来？GPT是通往AGI的正确路径吗？尺度定律会一直见效吗？当AI飓风席卷2024年烈日之下的世界人工智能大会（WAIC）时，关于AI的未来，乐观or悲观并不重要，提出解决问题的路径更符合科学家们的调性。
“通专融合是通往AGI的战略路径。”7月4日，2024世界人工智能大会上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在WAIC 2024科学前沿主论坛上表示，通向AGI的必经之路是ABI，即广义人工智能，周伯文对此给出严格定义：自监督、端对端、从判别式走向生成式，而人工智能发展的现阶段正是ABI。
2016年，AlphaGo击败李世石，第三次人工智能浪潮席卷全球，但发展几年后，人们逐渐发现一个巨大挑战，这些模型不具备泛化能力，只能在专有的任务上表现突出。随着Transformer架构逐渐被接受，大模型泛化能力开始“狂飙”，但专业能力进展却极其缓慢。最典型的例子是，各家大模型都参加了今年高考，虽然语文和英语成绩还不错，但数学却集体不及格。
“强泛化之上的专业能力是AI皇冠上的明珠，通专融合的发展新范式。”周伯文认为，人工智能AGI落地会有一个高价值区域，同时要求模型兼备很强的泛化能力和足够的专业性，“这个区域离原点最近的位置，我们把它叫做通专融合的价值引爆点。”
在这个高价值区域的大模型，专业能力上应超过90%的专业人类，同时具备强泛化能力，即ABI的能力。谁先进入高价值区域，即意味着谁的能力更强，拥有更多的场景和数据飞轮，并因此更早拥有自我进化迭代的能力。
周伯文认为，实现这一目标需要一个完整的技术体系，它包含三层重点工作：一是基础模型层，通过高质量数据的清洗和合成，研发高性能训练框架、高效的模型架构；二是融合协同层，采用多路线协同的算法和技术，让AI能够在复杂环境中做出决策，将复杂任务分解为更易管理的子任务，制定行动计划，并有效地协调多个智能体，以实现群体智能的涌现；三是自主进化与交互层，让AI系统在真实或仿真世界中自主地收集数据、学习并适应环境，最终对世界模型有更深刻的理解并与之交互，完成开放世界任务。
WAIC 2024期间，上海AI实验室发布了一系列最新科研成果，书生通用大模型体系迎来全面升级扩容。继2021年10月发布以来，书生（Intern）历经从单一视觉模型到通用大模型体系，再到通专融合大模型体系的成长历程。
基础模型方面，大语言模型“书生浦语2.5”（InternLM 2.5）具备超长文本窗口和领先推理能力，支持自主规划和在线信息整合，为解决复杂问题提供强大的AI支持；多模态大模型以“书生万象”（InternVL 2.0）升级亮相，支持图像、视频、文本、语音、三维和医疗等多种模态，为首个实现与大语言模型对齐的视觉基础模型，其关键评测指标表现不逊于国际顶尖商业闭源模型。
专用模型方面，“书生风乌”从单一的气象预报模型扩展至气象海洋全方位预报体系，覆盖海陆空多种核心要素，可从短、中、长期多尺度进行全方位天气预报；“书生翼飞”翼型AI生成式系统由上海AI实验室与中国商飞上海飞机设计院（上飞院）联合推出，为全球首个翼型AI生成式系统；“书生瞳真”裸眼3D光场显示系统创新性地将AI技术与光学系统结合，首次实现了无需穿戴设备的超广角全视差裸眼3D成像；具身自主探索方面，发布了“浦源桃源”城市级具身智能仿真平台，构建了“软硬虚实”一体的机器人训练场，有望解决领域内数据匮乏、评测困难的问题。
会上，中国科学技术信息研究所党委书记、中国软科学研究会副理事长赵志耘教授发布《2023全球人工智能创新指数》。从基础支撑、资源与环境、国际合作交流等五大维度出发，构建了三级指标体系，对46个国家的人工智能创新发展和治理情况进行了量化评估。
评估结果显示，中国和美国在全球人工智能创新中继续引领，46个国家形成四个梯队。中美两国在第一梯队中的优势进一步扩大。美国在五个一级指标、14个二级指标中的9个和37个三级指标中的17个排名世界第一。中国在所有一级指标上均排名全球第二，聚集了全球人工智能创新资源和成果的绝大多数。
