听说openai要开发硬件，微软要自研大型语言模型（large language model，llm），避免过度依赖openai；facebook除了开源商用llama 2，更推出嵌入自家通信软件messenger、whatsapp、ig的meta ai。google除了持续更新google bard还有什么招数？为何身为google引领人工智能发展的关键人士、deepmind首席执行官说未来ai应用，不必再学下指令，日常对话就能轻松上工？
虽然被openai和微软合作的chatgpt突袭失去先机，但google数次更新google bard后，集成旗下生产力软件及youtube、地图、航班等服务，让世人看见google实力依旧深厚。
所有科技巨头都戮力开发自己的大语言模型，其他大企业忙着训练大语言模型以为自家服务，中小型企业试图调用api软件接口，把对话与生成内容融入现有服务，上班族则用llm改善效率，活用提示词（prompt）解决日常需求。
llm百花齐放当下，将来又会有什么超越chatgpt等的应用？ai如何实践帮助人类？google deepmind首席执行官哈萨比斯（demis hassabis）接受外媒the verge访问时，提出新方向。
他先厘清人工智能有实用性，而非一戳即破的泡沫，接着说chatgpt引发热潮的关键在语言能力，最后分享google应用ai方向，以及他看见的未来应用。
从玩乐到解决真实问题，ai不只会下棋身为deepmind共同创办人，哈萨比斯先拿主攻围棋的alphago和**蛋白质结构的alphafold为ai技术变化例证。
他解释，研发ai应用时，游戏（games）是很好的实验室，因设置算法目标函数时，拿到最多分数或赢得比赛，都是很清楚的目标，deepmind就曾拓展强化学习（reinforcement learning）领域技术时，先把游戏当成实验室，从乒乓球开始再到雅达利（atari）游戏，接着进入有明确规则，且可从每次对弈获经验、知道报酬（reward）的棋盘，也就是打败李世乭一举成名的alphago。
ai不只很会下棋。（source：shutterstock）
若说alphago还只是探索兴趣的游玩之作，那alphafold就绝对是对世界有实质帮助的应用。哈萨比斯指出，从科学家与研究员**看，alphafold对生物学家寻找蛋白质结构真的有用。从下棋到帮忙生物学家，哈萨比斯想强调，ai早就派得上用场，只是一般人们没有实感。
等到chatgpt推出，之所以引发巨量关注，“因语言是人类智能和每日生活的核心”，一般人们都能理解chatgpt是什么、与它互动。对话式生成服务，更从实验室走出跨入日常生活，都能成为日后ai应用的发轫。
未来ai应用，就是说自然语言不必下指令哈萨比斯想象的未来ai应用，将是全方位人工智能助理。我们熟悉的chatgpt或google bard、claude等对话式服务，擅长生成内容的大语言模型会扮演与人互动的接口（interface），以自然语言与人类对话，不用再训练提示工程（prompt engineering）也能听懂指令，就像智能管家。
与人类对话，机器接收任务，接着人工智能助理会调用不同模型。推荐书籍与活动、安排行程甚至直接下订单、帮助日常工作等，都是哈萨比斯想到的场景。每种任务都由细分专家模型负责，处理完后再回传到互动接口，接着回应人类。
人们现在看到google bard种种实验功能，背后流程都是哈萨比斯愿景的简化版。如问google bard航班，同样是理解任务后，调用google flights api，取得数据后整理转为人类易读的**。可预期的是，将来执行任务的模型不单只调用api，真的能规划（plan）、推理（reason）并维持记忆（memory），三项能力正是哈萨比斯预期数年内研发ai者全力以赴投入的项目。
他更大胆预言，“也许几年后，今日所见的聊天机器人都变得微不足道”。
除了勾勒ai应用蓝图，哈萨比斯也分享，google也有把deepmind研发成果用于改善产品与使用体验；还有改善企业经营效率，如deepmind利用alphazero，提升数据中心能源利用率。
从哈萨比斯谈话，我们一瞥顶尖ai科学家如何想象ai应用。当ai学会规划与推理，世界恐怕又要颠覆一次。但未来人工智能如此强大，人类还能保住工作吗？仍是值得深思的议题。
首图**：image by freepik）
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