人工智能chatgpt原版 ChatGPT火了,成都人工智能赛道创业者怎么看?【下】

AI资讯9个月前发布 fengdao
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的火热也引起了成都人工智能产业创业者的广泛关注!

此前,阿加犀智能科技、超有范儿科技、译讯科技等企业与天虎科技进行了沟通,,本次,晓多科技、考拉悠然、启英泰伦、车包包等企业也介绍了创业者眼中背后AI的大量应用场景,以及引领进入AI大规模商业化时代的可能性。

晓多科技

“将对电商产业产生怎样的变革?”

本次,成都晓多科技有限公司CEO江岭以晓多科技自身业务为触点,分享了生成式AI对电商行业组织发展和企业经营带来的变革。

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晓多科技:GPT作为一个超大型概率模型,可能是历史上人类创造的最复杂系统,1750亿参数,45TB训练数据,相当于1300万本原版的大英百科全书。它的训练过程是人类设计的,但GPT目前展示出来的许多惊艳能力,不是工程师设计出来的,而是“涌现”出来的,这也许是历史上第一次,工程师对于自己创造的东西,需要去探索和发现。

GPT具备极致的语言信息提取和语言组织能力(但不是理解能力),广义来说,编程语言、绘画都是语言(这里特指符号语言),而符号语言是人类固化和传承知识经验、传递复杂、抽象思维的唯一方式,所以语言也是人类知识、经验、智慧的操作系统。GPT在充分训练的领域可以辅助人类做决策,实时补充信息细化需求,从而真正实现”对话即服务“。

尽管GPT足够强大,但是也仍有做不到的事情。比如:

GPT难以增量更新知识和信息、不具备定义问题和提出问题的能力(本质局限),“苹果为什么下落?” VS “熟苹果好吃吗?”

GPT不能脱离人类协同,但能替代很大一部分中低端知识工作

GPT现阶段难以在多个不同专业领域同时专精

……

科技技术的发展不断改变人们的生活和工作方式,也不断影响、颠覆和升级着诸多行业,将目光聚焦于电商行业,AI技术能力又会给组织发展和企业经营带来哪些变化?

未来电商行业人不会变、货也不会因此而变、场有可能变,运营先进的AI技术,融合电商实际经营场景,对外可以大幅提升与消费者的连接能力。例如,能够真正让AI成为连接企业与顾客,不厌其烦与顾客沟通和解决需求的专业顾问;消费品牌也可以打造自己独特个性、有趣、有用的AI聊天机器人;通过AI,企业更加精准、精细地了解顾客的需求……

对内也可以大幅提升效率,组织成为人机协同的智能生命体。例如,AI助手、智能专家知识库能够大幅提升企业组织效率和业务效率;从AI辅助人,到人辅助AI,人围绕AI工作,也能够推动行业内的人机协同。

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考拉悠然

“不能因为生成式AI的进步就开始忽视判别式AI未来的发展。”

成都考拉悠然科技有限公司首席科学家贾可在关注生成式AI后期广阔市场的同时,也提醒人工智能产业创业者:从人工智能代替人力重复性劳动的角度出发,在未来人工智能行业市场应用的中坚力量还将是判别式AI。

考拉悠然:走红的原因离不开技术的进步,它是生成式AI应用的落地发展。众所周知,AI模型可大致分为判别式/分析式AI(/ AI)和生成式AI ( AI)两类。

2016年人工智能大爆发以来,判别式AI已大规模应用,包括图像识别分类、文本情感分析、金融风险控制等,已创造了巨大市场。相比之下,生成式AI的发展稍慢一些,现在生成式AI经过前期技术积累,开始进入应用期,我认为后续市场空间也将十分广阔,包括生成文字、图像、视频、代码、3D模型等等。

但不能因为生成式AI的进步就开始忽视判别式AI未来的发展,个人认为从人工智能代替人力重复性劳动的角度出发,在未来人工智能行业市场应用的中坚力量还将是判别式AI。当然传统判别式AI因受样本量限制或需要特征工程相辅助,从而导致实际应用落地难。我们一直从事判别式AI研究和应用,在这个问题上取得了突破,目前考拉悠然原创的 “注册式AI”,它不需要复杂的训练过程,解决了算法爬坡过程过度依赖算法工程师的问题,可以有效解决传统判别式AI难以落地的难题。

启英泰伦

“对大数据时代是极大的推动,带来的商业价值不言而喻。”

启英泰伦创始人兼CEO何云鹏认为,生成式AI技术展现出来的强大对话、分析、创造能力非常令人惊叹,这项技术和移动互联网结合,会极大影响(提升)人们日常生活和商业方式。并为人工智能赛道的创业者提出了建议。

启英泰伦:生成式AI技术已经发展好几年了。在去年年底发布,2个多月时间已经火遍了大半个科技圈,表现令人惊艳,标志着生成式AI技术达到了可以广泛落地推广的地步了。传统互联网搜索,信息和内容分布呈现碎片化、低效化。而能够在海量信息中,重新组织过滤,呈现给人们更为系统、层次化、和满足人们意图和需求的高价值信息和内容。所以首先会极大提升人们获取知识信息、及初步决策的效率。初期来讲应该对网络搜索业务,教育行业产生较大影响,同时成为一些人们日常的设计创作帮手。长期来讲,更会成为人们商品、服务、信息内容的精准推荐和交易的主要助手。应该说这项技术和移动互联网结合,会极大影响(提升)人们日常生活和商业方式。

实际上,启英泰伦在成立之初就提出了从语音交互,机器人再到守护精灵三步战略。如这样的生成式AI技术,将是实现AI服务机器人、守护精灵的基础技术之一。启英泰伦规划中的守护精灵,横跨现实的设备终端和虚拟的互联网,将是无所不能的智能管家,无所不知的百科全书,是无话不谈的知心朋友,贴心守护的安全卫士。当前启英泰伦已经是边缘侧AI芯片和算法领导型公司,我们在端侧实现了设备实时的语言的感知、理解和对话交互。我们的AI芯片安装在数千万的终端设备上,很快能达到数亿设备的装机量。这些设备将作为一个数据和服务入口。同时,启英泰伦将搭建云计算平台,进一步布局基于多元感知的决策计算和大数据计算,以及前沿的生成式AI技术。将终端AI芯片和云融合起来,就可以帮助企业基于设备应用场景精准提供消费者需要的商品、服务和内容了。这样,终端企业将不再是只卖设备,而可以在卖出设备后,为消费者提供持续的运营服务。

生成式AI技术展现出来的强大对话、分析、创造能力非常令人惊叹,现在很多高校、研究所、企业都在研究生成式技术。单纯的信息、数据并不会呈现价值,真正的价值一定是经过处理、过滤以后得到的有效的信息。过去我们在互联网上搜索信息,效率非常低,而且信息分布在互联网的各个角落,是分散式的、碎片化的分布。而今天的徜徉在整个互联网世界,把碎片化的信息系统地、结构化地、准确呈现在我们面前,相当于是从垃圾中挖到金矿,这对大数据时代是极大的推动,其带来的商业价值不言而喻。

首先就是互联网搜索引擎,他可以让用户快速找到准确、有价值的信息。其次是AI电商:从最开始的百货商场,到移动电商,现在可以过渡到AI电商。当然完全的AI电商距离我们想要的商业化还有一段距离,还需要结合大数据建立用户画像,获取用户喜好个性。这样结合用户画像进行更精准的商品服务和推荐。

对于创业者而言,首先要提升自身研发能力,其次是需思考如何将大模型的AI系统与自家商业产品模式的融合匹配,不能完全自己搞一套。生成式AI大模型最核心需要的是庞大的数据库,和巨大的算力,而这只有像谷歌、百度、微软等大企业才具备的资源。创业者可以和大模型公司进行合作,基于大模型来生成我们所需要的小模型,然后和自身产品相匹配。

车包包

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“可能帮助普通人以最小时间成本获得专业认知。未来的专业知识可能就是常识。”

车包包(北京)聚合技术有限责任公司创始人王茂认为,生成式AI技术对于知识经济领域都有‍很大商业价值。特别是存在一定‍‍专业知识门槛、具有问答场景的消费服务行业。

车包包:“生成式AI”应该是一种大众口语化的说法,即AI- (AIGC),包括生成图像、视频、配音‍和动画,这些内容生成的技术原理与现在正在火爆的有很大不同。

GPT即生成型预训练变换模型 Pre- 。我理解主要是通过自然语言NLP有了底层技术的突破的训练模型。该模型基于架构,即具有自注意力机制,可以捕捉句子中的上下文关系,根据已有文字内容预测下一个单词(目前中文对话结果会弱一些)的概率分布,从而生成人类可以理解近似具有专业能力的文字内容,而且能逻辑较为流畅地进行多轮对话。

有评论认为可以通过图灵测试(如下图)。如果说移动互联网是如同手脚在使用方式上的技术革新,就是来自大脑核心皮层的技术革命,自然应该具有划时代的商业价值和机会。对于互联网“传统模式的”PGC(专业生产内容如爱奇艺)、UGC(用户生产内容如抖音)受限于人工生产的效率和成本,难以满足迅速增长的内容需求及数据挖掘。的出现也匹配了大众广识的人类已经经历和将来经历的四次技术革命,分别是蒸汽技术、电气化技术、信息技术、智能化技术。

(本图来自东吴证券)

为代表的智能技术,实现了根据用户输入文字(或语言),根据上下文的内容自动生成合乎人类逻辑的回答文字。除了在线无目的聊天和有目的聊天获取信息的娱乐,首先的应用领域可能主要在于诸如新闻、文字翻译、广告文案、文学这类文本创作或创意的行业,并一定程度上替代搜索引擎。其次是对大量需要客户在线问答的呼叫中心,即Call 行业带来很大价值。但是,需要对垂直领域的知识定制化,也就是特定场景的数据训练。也就是说其在任意商业应用场景的落地,都需要对产品进行定制。这就给予了垂直细分领域的大数据技术公司提供了更好的商业机会。

结合车包包的汽车故障大数据智能化精准诊断专利技术,如果把故障知识图谱数据训练,可能实现更完美的机器问答式的精准服务。比如,车主自驾旅途中,发现汽车出现故障症状,可以通过语音问答,机器以“大白话”让车主知道爱车问题出在哪里,是否需要立即停车维修,该花多少钱,附近哪家门店最值得选择。

生成式AI对于知识经济领域都有很大商业价值。特别是存在一定专业知识门槛、具有问答场景的消费服务行业。比如汽车全生命周期服务,购买哪个品牌的新能源汽车的质量最适合自己的需求?遇到汽车故障了想知道问题出在哪里?是否需要立即处理?需要花费多少钱?如何进行保险理赔?如何用车最安全?如何购买一辆二手车?可能把专业知识变成常识,普通人无须学习也能相当于一个专家。而每一个应用场景都可能是一个可观的商业模式。

目前,但凡需要“行业知识” 的垂直领域,都有很好的商业机会。在目前热闹非凡的媒体的渲染烘托下,要注意是,它们并不是孙悟空那样,从石头缝里一蹦出来就十八般武艺样样在身。无论还是所有其他AIGC,都需要大量数据训练。如果在某个垂直领域的创业公司,已经建立起了该领域内可商业化的知识图谱及核心算法,通过与结合起来,其商业价值就可能有数量级的放大。

作为创业者,只要确信自己不是盲目乐观,就不要看不起对细分市场的深耕,更不要认为我们自己看不到的需求就是不存在的“刚需”。满足需求的本质是投入产出比。越来越成熟的人工智能技术,就是一个商业放大器。一旦以最小成本建立起了初期的核心竞争力,或许能够帮助你快速满足和创造出一种全新的需求。未来的商业机会,就如同天体物理学已经给出的确定性:我们现在能看到的物理世界,只是整个宇宙物质的不到5%呢!

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