关于AGI应用与发展的研究

2024-05-19 14:36时光
电脑知识与技术 2024年7期
关键词:公安系统

时光

摘要:文章通过对AGI软件和硬件目前的发展现状、应用场景以及发展趋势进行阐述。包括AGI软件的原理,以及在生活、军事和公安系统场景的应用和相关技术弊端。同时也描述了AGI机器人的应用场景和相关AGI硬件。最后对人工智能的发展进行了分析与展望。

关键词:通用人工智能;AGI软件;AGI硬件;ChatGPT;公安系统

中图分类号:TP391        文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2024)07-0012-03

开放科学(资源服务)标识码(OSID)

0 引言

人工智能经过近几十年的发展,从开始的机器定理证明和逻辑推理的突破,到对知识库的研究,再到现今发展出的计算机视觉、自然语言处理、机器学习等各个分支领域,其在整个社会发展中取得了大量成果,推动了整个社会生产力的提升[1]。美国OpenAI公司推出的通用型人工智能软件ChatGPT,在与人类交流时具有高度的流畅性和逻辑性,引起了广泛关注。本文将从通用型人工智能,即AGI(Artificial General Intelligence) 的软件和硬件两个方面来分析当前新形态人工智能的应用与发展趋势[2]。

1 AGI软件

1.1 AGI软件原理

新形态人工智能最主要的特点即其表现出的通用智能特征。以往的人工智能比如基于深度学习的大语言模型,处理的都是单一的任务,而通用型人工智能可以处理广泛的无差别的任务。这些任务的处理是基于以往的人工智能各个领域的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、数据挖掘、专家系统、智能机器人等的交叉融合来实现。比如上文提到的ChatGPT软件,其实现包含了多个模型,有传统的BERT、GPT等基于神经网络的模型,也有基于Transformer网络架构的深度学习模型,正是这种技术的融合,使得其实现了部分通用型智能的特征和功能[3] ,如图1所示。

如图1所示,ChatGPT使用了多種技术进行实现。在预训练阶段,ChatGPT通过大规模的无监督学习来学习语言的统计规律和语义关系,其中的Transformer架构中含有多个Encoder和Decoder层,预训练的目标是通过自动回答遮盖了一部分输入文本的问题,来预测被遮盖的部分。这样可以让程序学习到上下文的语义和语法。而在预训练结束后,需要进行微调,ChatGPT会通过有监督学习的方式进行。其使用特定任务的数据集来进行训练,如对话生成、问题回答等。微调的目标是让软件从一个通用的语言模型转换成一个特定任务模型,从而更好地适应特定任务需求。前面提到的Transformer架构具有较好的并行计算能力,能够处理长文本序列,可以有效捕捉上下文信息和语义关系。ChatGPT本身是一个自回归生成模型,它在生成输出时一次生成一个词,这种生成方式可以让ChatGPT生成连贯流畅的文本。Beam Search算法是用来生成多个可能的输出序列,并通过考虑每个序列的概率来选择最优的输出序列,该算法可以提高生成结果的多样性和准确性。另外,ChatGPT对于输入的文本转换为向量表示,通常使用Word Embedding技术表示每个词。这样就可以将文本序列转化为模型可以理解和处理的数值表示。由每一项技术的共同作用使得ChatGPT能够生成流畅、连贯的自然语言文本,并具有一定的语义理解和任务适应能力,部分实现了通用人工智能的功能。

1.2 AGI软件应用场景

目前AGI软件除了ChatGPT,还有百度的文心一言、谷歌的Bard、必应的Copilot等。此类软件可以实现机器翻译、自然语言理解、智能推荐等功能。尤其在在线客服的应用场景中,可以实现快速响应、多语言支持、个性化回答等[4]。AGI软件的背景技术还可以大量应用于军事领域,比如对军方训练中虚拟场景的模拟、情报分析,在同一空域无人机或战机的控制方面具有明显优势。另外,其在公安系统中也有较多应用,可以大大提升警务效率,如图2所示。

由图2所示,AGI软件在公安系统各方面应用广泛。在信息搜集与分析领域,AGI软件可以被用来搜索和分析大量公安信息,如犯罪记录、人员信息、案件资料等。它可以帮助公安快速获取所需信息,并进行关联分析和推理。在情报分析与预测领域,AGI软件可以对收集的情报进行深入分析,并基于模式识别和数据挖掘技术进行预测,例如软件可以基于历史数据和模型训练,分析监控视频中的行为模式,预测潜在的犯罪活动发生的时间和地点。这有助于公安部门制定有效的应对策略,并提高犯罪侦查和预防工作的效率。在舆情检测和处理领域,AGI软件可以检测社交媒体、新闻报道和网络论坛等渠道的舆情信息,并进行情感分析和事件关联分析。这有助于公安部门及时了解公众的关切和态度,及时采取措施进行舆情引导和危机处理。在智能问答和指导领域,AGI软件可以作为公安知识库的智能问答系统,为公安人员提供实时的指导和解答。它可以回答常见的问题,提供法律法规解释,提供操作指南等,帮助公安人员更好地履行职责。在智能语音领域,AGI软件可以用于开发公安领域的智能语音系统,用于辅助警务通讯、语音指令输入、语音报警等。这有助于提高公安人员的响应速度与效率。AGI软件实际使用中需要结合实际使用场景,进行定制和改进,以更好地符合使用需求。

1.3 AGI软件弊端

AGI软件相关技术可以用于网络诈骗或其他非法活动[5],例如近期出现的WormGPT,其基于开源模型LLMgpt-J,可以任意生成各种恶意软件。如图3所示,为使用AGI软件生成的Web Scraping小程序,它可以抓取并筛选出与自己目标相关的信息,并针对特定事件进行舆论炒作,造成一定影响。AGI软件使得编写程序变得更加容易,降低了犯罪门槛。

AGI软件虽然具有部分通用人工智能的特征,但它是一个基于大量文本数据进行预测的模型,在涉及道德、法律等问题时,并不能做出合理判断。而且这类技术基于预先的训练模型,无法即时学习和适应新信息,当用户提出的问题是关于当前事件或最新动态时,AGI软件无法给出准确答案,所以它也缺乏一定的实时性。另外,因为AGI软件是一种通用型软件,是为了解决各种不同任务和问题而设计的,这会导致软件缺乏特定领域的专业知识和特长。对于AGI软件的生成结果,由于其决策过程的复杂性和难解释性,对许多重要问题,用AGI软件得到结果的可信性降低,影响其使用效率。当然,AGI软件进行训练所需的大量数据集也存在隐私和安全问题。

1.4 AGI软件发展趋势

目前AGI类软件具有相对完善的自然语言处理能力。未来随着模型规模的增加以及相关基础设施的提升,交互会向语音、图像、视频领域发展,形成更高级别的交互模式[6],即多模態交互。AGI作为通用型软件,在未来可能会出现为各种领域定制的AGI软件,这些软件的相关模型针对特定领域进行预训练,从而在该领域中提供更专业化、更准确的响应。对于目前的AGI软件在处理长篇对话时可能会出现理解上下文的困难,未来的AGI软件会更好地理解上下文,形成更连贯和一致性的响应。AGI软件未来可能会加入个性化元素,使得它能够根据用户的偏好和历史对话来生成更个性化的响应。另外,针对上文提到的AGI软件决策解释性问题,未来的软件可能会提供更好的解释性,让用户可以更好地了解其决策过程,增加可信性。对于用户隐私保护和降低犯罪门槛问题,AGI软件背后的各大公司已经在行动,相信未来会有更加明确的规范来解决这个问题。

2 AGI硬件

2.1 AGI硬件应用场景

AGI软件的交互会向着多模态的高级模式发展,而当前的硬件并不能满足多维交互模式,需要更高级别的硬件设备,例如MR设备,可以更多地将现实世界数字化,承载虚拟与现实世界的交互场景。另外,AGI机器人发展迅速,加拿大公司Sanctuary AI推出了第六代通用机器人Phoenix,其由人工智能控制系统Carbon进行驱动,目标是通过深度学习算法和大规模数据集的训练,开发具有人类情感和智能的机器人。另外,中国公司傅里叶智能也发布了AGI机器人GR-1,具备很高的商业化能力。

AGI机器人的发展目标是可以具备感知、认知、学习和决策能力,能够与人类进行自然语言交互,适应不同的工作环境和场景需求的智能设备。其应用场景非常广泛,在医疗护理、教育培训、工业生产等领域极具价值[7]。比如目前已经部分实现的在工业生产线上扮演工人的角色,执行重复性、危险性或者高精度的任务,可以通过机器学习和视觉识别,提高生产效率。未来的应用场景中,在医疗机构AGI机器人可以扮演护理的角色,为病人提供测量体温,监测生命体征等护理服务。在教育机构则可以扮演教师的角色,为学生提供个性化辅导等,在其他领域的应用如图4所示。

AGI机器人可以在家庭中扮演助手角色,还可以时刻保护家人安全。在商业领域,AGI机器人可以在商业场所提供各种服务,提升客户体验和服务质量。在社会交流领域,AGI机器人可以与人类进行对话交流,给予一定的陪伴和情感支持。在休闲娱乐领域,其可以提供游戏、音乐等内容,与传统打游戏不同的是,AGI机器人可以以用户的方式参与其中,极大提升用户体验。在农业领域,AGI机器人也可以作为农业助手的角色,提高农业生产效率。此外,其在公安领域也有很多应用,比如安全巡逻和监控,AGI机器人可以配备摄像头和传感器,根据预设的巡逻路线和时间,用于巡逻和监控公共区域,应用AGI软件的训练模型自动识别异常行为和物体,及时报警并提供实时解决方案。另外,对于一些危急情况或者区域,AGI机器人还可以辅助调查与取证,并且提供线索和犯罪模式的分析。AGI机器人还可以在指挥系统等领域发挥重要作用,AGI机器人可以与警方指挥中心进行实时通信,接受指令并传递信息,提供巡逻现场的实时图像和数据。

2.2 AGI硬件弊端和发展趋势

目前AGI机器人还处于发展的初级阶段,除了少数工业领域,并没有大规模的商业化应用,但是对于像MR这种发展比较成熟的设备,虽然其并不能算AGI硬件,但是其具有整合AGI软件,作为AGI软件交互载体的功能。目前已经有公司将AGI软件植入MR设备中,其可以对现实世界进行运算,最终实现类似元宇宙的效果。当MR设备可以实现与现实世界的交互,也就完成了与人的交互,进而可以更容易地改变世界。但是目前AGI机器还无法理解人类情感,对于隐私、安全等问题和AGI软件一样还需要进一步发展。相对于AGI软件的多模态交互,AGI硬件未来也会发展出多元化的交互,更好地理解和响应人类需求。AGI硬件未来将会具备真正的自主学习能力,能够通过不断学习和训练来提高自己的智能水平。另外AGI机器设备还将具备协作共存能力,能够在不同场景下与人类合作完成任务,并能够和其他机器人进行信息交流和共享。AGI硬件设备会向着更加智能化、高效化的方向发展,并且可以帮助人类解决更多的问题,与人类更好地共存。

3 结束语

人工智能是一个由计算机、通信等行业构成的生态系统,是当今世界最具潜力和影响力的技术。除了上文所描述的应用场景,人工智能目前在各个领域都发挥了巨大作用,如自动驾驶、金融科技、物联网等[8]。通用型人工智能的快速发展,使得很多问题得到解决,而AGI的软硬件也变得越来越高效与智能。但人工智能在发展的同时也带来了一些挑战,比如对于个人隐私和数据安全的保护问题,以及传统行业被冲击导致的就业问题等都值得关注。总之,人工智能的发展是一个持续不断的过程,需要人们不断探索与创新,从而为人类创造更美好的未来。

参考文献:

[1] 周军强.人工智能技术发展现状与展望[J].计算机应用文摘, 2023,39(12):201-203.

[2] (美)赫伯特·L.罗埃布莱特.通用人工智能:初心与未来[M].郭斌,译.北京:机械工业出版社,2023.

[3] 陈峥.与AI对话 ChatGPT提示工程揭秘 人工智能[M].北京:电子工业出版社,2023.

[4] 沈阳,ChatGPT.智能对话新篇章:ChatGPT的探索与未来[J].传媒论坛,2023,6(6):3.

[5] 刘旭东,周琳娜,任婷.ChatGPT带来的网络安全风险挑战及应对举措[J].工业信息安全,2023(2):73-78.

[6] SKAVRONSKAYA L,HADINEJAD A H,COTTERELL D.Reversing the threat of artificial intelligence to opportunity:a discussion of ChatGPT in tourism education[J].Journal of Teaching in Travel & Tourism,2023,23(2):253-258.

[7] 张岳平,吴学涛,苗壮,等.一种基于人工智能技术的服务型机器人及控制系统.CN202210862656.9[2023-10-16].

[8] 王智.浅谈人工智能在自动驾驶技术中的应用[J].电脑乐园, 2023(1):25-27.

【通联编辑:唐一东】

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