2022年末、ChatGPTに代表される「生成AI」がAI業界で絶えず爆発する活気に満ちた瞬間を正式に開きました。詳細については、[Rongyun Global Internet Communication Cloud] をフォローしてください
大規模モデルの可能性についての傅勝氏と朱暁湖氏の激しい議論はまだ解消されていないが、メタ社はオープンソース標準を作成することでOpenAIによって築かれた技術的障壁に対処しようとして、オープンソースの商用モデルを発表した。大型模型の時代。
業界は非常に熱くなっており、そのパターンは急速に変化していますが、この交差点に到達するまでの事前注文の取り組みには数十年かかりました。
知恵が現れるとき
1956 年、マッカーシー、ミンスキー、ロチェスター、シャノン、およびその他の人工知能の創始者は、「人工知能ダートマス サマーキャンプ」を開催し、プログラマブル コンピューター、プログラミング言語、ニューラル ネットワーク、機械学習において夏に向けて協力する準備を整えました。そういった問題をもとに作られました。
ダートマスのサマーキャンプ参加者、出典: DT Finance
当時は星が輝いていた輝かしい時代で、サマーキャンプの参加者全員が後に AI 分類の分野で達人となり、何世代もの若者に参加を促すきっかけとなりました。
それ以来、この業界は、新しい研究の発表と結果の欠如によってもたらされた熱狂によって引き起こされる寒い冬に揺れを繰り返し、また、独自の活路を見つけるために、コネクショニズム、シンボリズム、およびアクティビズムの3つの技術的パスを進化させてきました。 。
コネクショニスト学派は、人間の脳は複雑な計算と記憶を達成するためにニューロンで構成されるニューラルネットワークに依存していると考えています。したがって、ニューロンを最小の情報処理単位として捉え、ニューロンの動作プロセスを計算モデルに単純化することで、機械は人間の脳の動作をシミュレートすることができます。
象徴学派は、コンピュータが人間の脳の思考モードを推定できるようにするには、論理的推論の法則に依存する必要があると考えています。人間の活動を記述するすべての知識をコンピューターに注ぎ込むことができれば、人間の思考の模倣と予測が実現できます。
アクティビズムの学派では、機械に人間の行動を模倣させ、フィードバックを通じて自己進化を達成させる傾向があります。
3 つの学校は競争や制圧で浮き沈みがあり、人工知能の分野でのあらゆる騒動もあらゆる階層から肯定的な反応を呼び起こすでしょう。
初期の段階では、知的ゲームは知能の具体的な表現として認識されていたため、コンピューターにチェスをさせて人間に勝つことは、人工知能の分野において常に重要なテーマの 1 つでした。1957 年に科学者たちは「10 年以内にコンピューターがチェスで人間に勝つだろう」と予測し、IBM の「ディープ ブルー」が実現したのは 1997 年になってからでした。
「ディープ ブルー」は、シンボリズム ラインの代表的な成果として、コンピューターの徹底的な計算能力とその突破できない境界を示しています。
過去 10 年間、コネクショニズムのニューラル ネットワーク学派が人工知能をリードしてきました。
人工知能熱の最後の波は 2016 年に起こり、DeepMind の AlphaGo が世界囲碁チャンピオンのイ・セドルを破りました。2018年、上海で開催された「世界人工知能会議（WAIC 2018）」では、工業、農業、医療分野における人工知能の応用が主役となった。
今後数年間で、さまざまな動的データや監視ビデオが点滅する巨大スクリーンが人工知能展示会の標準構成となり、セキュリティ保護などの「スマートシティ」プロジェクトも人工知能企業の商業化の重要なシナリオとなっています。
WAIC 2020、出典：WAIC公式ウェブサイト
AI開発の歴史を振り返ると、最初の30年間は業界が比較的混沌とした段階にあり、優秀な人材が大量に出現し、自由な発想が徐々に実現し、基礎となる理論研究でブレークスルーが見られました。 1980 年代、コンピューター ビジョンと自然言語処理、認知科学、機械学習、ロボット工学などの主要な分野は分化と発展を始め、過去 10 年間でさまざまな分野が統合の傾向を示しました。
出典：Jiazi Guangnian「2023年中国AIGC市場調査報告書」
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GPT-4 のリリースにより、競合はマルチモーダルな一般大型モデル、業界垂直大型モデル、およびその上のさまざまなアプリケーションに直接アップグレードされました。
チャンスは誰のものですか
わずか 2 か月で、ChatGPT ユーザーの数は 1 億人を超えました。
「インターネット後期段階における唯一の真の命題」であるAIGCに対する業界の認識は急速に収束を完了し、大企業は軍拡競争の警笛を鳴らし、ベンチャーキャピタルコミュニティはほとんど興奮しなかった。
現在、大昌学校、起業家学校、アカデミー学校のプレイヤーが全員ポーカー テーブルに座っています。
発言権をめぐる新たな競争が始まったが、勝者がすぐに決まる分野ではない。
少し前の Qiji Creation Forum イベントで、Lu Qi 氏は、OpenAI の ChatGPT によってマークされる新たな変曲点が到来していると提案しました。「モデル」の知識はあらゆる場所に存在し、「将来、おそらく唯一の価値は人間自身の洞察力になるでしょう。」
最後の変曲点に対応して、PC の普及によってもたらされた情報は遍在しています。これは、構造化された機会のポータルが開きつつあることを意味します。
出典: Lu Qi「新しいパラダイム、新しい時代、新しい機会」
Lu Qi のスピーチには、新しい時代と新しい機会についてのさらなる共有も含まれています。[Rongyun Global Internet Communication Cloud] に移動して、[AIGC] に返信して、PPT を一緒に学びましょう~
業界の沸騰と OpenAI などの大規模モデルの商業化の試みにより、商業化プロセスが加速され、参入者の意欲が高まっています。
全体として、この機会の波には、コンピューティング能力、プラットフォーム、アルゴリズムの 3 つの主要な部分が含まれており、アルゴリズム層もベース層、中間層、アプリケーション層に区別され、それぞれの方向に破壊的な機会が存在します。
出典：Jiazi Guangnian「2023年中国AIGC市場調査報告書」
そのうち、アルゴリズム層には競争力の 80% 以上が集中しています。
Baidu、Ali、Tencentなどが独自の大型モデルを発表しており、今年7月に上海で開催された人工知能世界会議（WAIC 2023）では30モデル以上が展示され、さらに多くの企業のモデルが展示された。研究開発中です。
ただし、大型モデルの機会スペースについては、業界で多くの議論が行われているトピックでもあります。現在では、「一般的な大型モデルがすべてを飲み込もうとしている」「OpenAIが世界を支配する」という当初のパニックは解消されています。
まず、数千億のパラメータを持ち、多くのリソースを消費する汎用の大規模モデルは、一般に公開文献やネットワーク情報に基づいてトレーニングされており、専門知識や業界データの蓄積が不足しており、特定のシナリオではうまく機能しません。
第 2 に、商業利用をサポートするオープンソース モデルが増えているため、ある段階でモデルによって達成された成果が堀になることはありません。
以前は、一部の企業は大規模モデルのトレーニングに公開データ セットを使用し、支払いポイントとして商用サポートを使用していました。オープンソースモデルの商用化により、ビジネスのこの部分は基本的になくなり、自社開発モデルの意義はさらに小さくなりました。
大規模言語モデルのレイアウト タイムライン、オープン ソースとして黄色でマーク 出典
: 「大規模言語モデルの調査」
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ただし、特定のシナリオに対応した業界の大規模モデル、特定分野のワークフローに焦点を当て、対象を絞ったトレーニング用に独自のデータセットに依存することは、より実用的な重要性を反映しています。
貴重なノウハウはおそらくインターネット上に存在しないため、業界リソースを蓄積した起業家にとってはそこにチャンスがあるのです。
今年6月のQiji Chuangtanのデータによると、最終的に起業家キャンプに認められた60件のプロジェクトのうち、39件の大規模モデルプロジェクトが65％を占め、そのほぼすべてが垂直型大規模モデルアプリケーションの開発を中心に展開していた。
また、現時点で大手メーカーがリリースしている製品から判断すると、Cエンドの製品が下位モデルと同時にリリースされることも、今回のモバイルインターネット時代とは異なる製品の特徴となっている。上位層のアプリケーション革新から分離する必要はありません。
Cエンドを正面に向けた大型モデルは、データフライホイールをより有効に活用して好循環を形成します。例えば、Midjourney ではユーザーからのフィードバックをコアプロセスに組み込み、ユーザーによる作品の生成と審査を通じて反復的なメカニズムを形成することで、プロダクトがスパイラルし続けます。
市場における膨大なチャンスは未知数ですが、私たちは AI 起業家のどの段階にいるのでしょうか? モバイル インターネット時代を一巡して全体を振り返ると、モバイル インターネットの最も黄金期となる 10 年は 2010 年から 2020 年であり、その前半は巨大企業が誕生する集中期間です。
AI業界と比べると、古いものから新しいものへの新たな移行が始まっていますが、まだ始まったばかりです。
次の記事では、さまざまな業界やシナリオにおけるAIGCのエンパワーメント探索の事例を分解して共有しますので、 詳細については[Rongyun Global Internet Communication Cloud]にご注目ください〜