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AI数据耗尽后怎么办?商汤徐立:需与物理世界深度链接

   时间:2025-07-27 12:24:56 来源:21世纪经济报道编辑:快讯团队 IP:北京 发表评论无障碍通道
 

在探讨人工智能(AI)未来发展方向的热烈讨论中,2025世界人工智能大会(WAIC)主论坛成为了一个思想碰撞的舞台。商汤科技的首席执行官徐立,在会上发表了一场引人深思的演讲,题为《人工智能:从感知到交互的十年之旅》。

徐立首先探讨了智能的本质,指出人类智能的核心在于与物理世界的不断互动。与此相对,机器智能长久以来受限于人类所能提供的知识范围。他提到,虽然2011至2012年间,CNN和ResNet等深度学习算法引领了感知智能的飞跃,但这些模型高度依赖人工标注数据,泛化能力存在局限。

随后,徐立将话题转向自然语言处理领域的突破。他强调,2017至2018年间兴起的Transformer架构,使AI能够从自然语言中汲取知识。特别是GPT-3模型,其处理的文本量相当于人类十万年的创作总和,这一高知识密度成就了模型强大的泛化和通用能力,为通用AI的发展奠定了关键基础。

然而,徐立也指出了当前的危机:自然语言数据可能在2027至2028年间耗尽,而视觉数据尽管丰富,却难以有效提炼为知识。他解释,数据的产生速度远不及算力的增长,造成了模型数据需求的“倒挂”现象。面对这一挑战,徐立提出,AI的下一步进化需借鉴人类的学习方式——通过与物理世界的互动来获得认知。

徐立进一步指出,当前机器人和具身智能的发展面临高质量数据采集的巨大需求。他认为,人类智能的进化是基于与物理世界的持续互动,而非仅仅依赖语言或视觉输入。因此,AI的未来发展必须解决“主动交互数据稀缺”的难题。他提到,真实环境的交互成本高昂,传统模拟器虽然是一种解决方案,但存在“模拟与现实差距”,生成的数据难以直接应用于现实场景。

为了克服这一挑战,徐立介绍了商汤科技推出的“开悟”世界模型。他解释,“开悟”不仅是一个视频生成模型,更重要的是,它考虑了时间和空间的一致性,能够为AI训练提供高质量的模拟数据。徐立认为,结合强大的现实世界理解模型和深度3D理解模型,将有效提升AI与现实世界的交互能力。

徐立最后表示,他期待与业界同仁共同见证AI发展的三个阶段:首先,感知世界;其次,更好地理解世界并生成世界;最终,通过与现实硬件的交互来改变世界。这一愿景不仅揭示了AI未来的发展方向,也为人工智能领域的研究者和实践者提供了宝贵的思考。

 
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