行业报告 ｜ AIGC发展研究

深度学习进化史:知识变轨 风起云涌

已发生的关键步骤：

• 人工神经网络的诞生
• 反向传播算法的提出
• GPU的使用
• 大数据的出现
• 预训练和迁移学习
• 生成对抗网络 (GAN) 的发明
• 强化学习的成功应用
• 自然语言处理的突破

即将发生的关键步骤：

• 通用人工智能 (AGI) 全维适应
• 模型间的有效沟通与协作 共享协作
• 融合与共生人机共生
• 模型解释性 透明智慧
• 价值同构，道德编
• 模型道德和伦理
• 环境兼容能源和计算效率

　　深度学习模型有望逐步演变为具有更高智能和自主性的新型生命体。大语言模型进化树:迁移学习能力涌现。 "Attentionis All You Need”成为启蒙之光界碑之作。ChatGPT:事实性通过图灵测试。为什么是ChatGPT?答案在于其非线性创新及主流偏离，边缘性技术突破，如黑天鹅和偶然性创新。ChatGPT闭源之后，未公开的可能秘密及数据洪流后的增强学习算法令人期待。维度扩展和神经网络复杂度增加，优化了自我监督学习算法，并对人类反馈进行强化优化，提升模型可解释性。新的全局算法思维和实现，多模态学习算法，更先进的生成对抗网络 (GANs) 算法正在改变我们的世界。chatGPT类软件的研发过程展示了参数扩展、预训练-微调范式、Transformer架构、自回归生成式预训练、模型泛化能力、零样本/少样本学习及多语言支持等关键步骤。GPT5/6/7/8的探索将带来灵智飞升。产品节奏稳健，推理过程关联推测择优输出。理解输入、参数关联、生成回答、选择最适回答等步骤展示了ChatGPT的推理过程。尽管存在高阶推理缺陷，但ChatGPT的感知调谐、跨模态互操作、动态化学习、语境感知及伦理透明等未来增强工作将使其更加智能。带参提示和反向提示展示了多模态内容的生成与理解。已初步具备五种能力，未来需增强五种能力以实现高级别的抽象理解、动态情境感知、多模态协同学习等。涌现新知，自适应变化，知识嵌入、上下文适应等使ChatGPT更具创造性。八大特征展示其非线性、多尺度等特性。人工智能对齐价值学习，鲁棒适应。算力作为产业基石，推动万物造化。跨模态到元宇宙的必经之路展示了通感融合的重要性。两大趋势展示大语言模型的发展，巨大模式追求bigger and smarter，小微模式追求free and smaller。AIGC技术前沿探索，未来是AIGM，AI将改变社会结构和社会心理。AI生命觉醒过程展示其拟人超人特性。AI迭代进行自省自适，超凡蜕变。AI胎教正向引领安全保障，防微杜渐抵御风险。AI托管服务提供贴心管理，如安全监控、能源管理等。AI种族展示线性增长与指数增长的混合现象。人智协同完善机制，高效合作。人智交互感知拓维，行动增效。具身型AI与智能家居、智能制造等展示AI的广泛应用。AI能否超越人脑极限？是否会与人类为敌？脑波共鸣、基因革新等描述未来人机融生的形态。AI是否形成独立的文化与信仰？语言理论生态圈的出现令人期待。AI接管人类社会的可能性引发思考。新闻传播学实验探讨AI在新闻传播中的新问题，构建公平、包容和真实的新闻环境。