AI前沿：从Gemini到Q*，生成式人工智能研究的新格局

生成式人工智能研究的新格局：从谷歌 Gemini 到 OpenAI Q*

生成式人工智能（AI）领域正在经历一场快速的变革，各种创新技术不断涌现，重塑着研究的重点和应用的方向。一篇来自澳大利亚和新西兰的综述性论文，深入探讨了这一领域的发展前景，特别关注了专家混合（MoE）、多模态学习以及通用人工智能（AGI）的推测性进展。本文将结合该综述论文，探讨生成式AI的现状和未来发展趋势，并分析谷歌的 Gemini 和 OpenAI 备受期待的 Q* 项目等创新技术将如何重塑各个领域的研究重点和应用。

专家混合（MoE）：人工智能的范式转变

专家混合（MoE）架构在大型语言模型（LLM）中的应用，标志着人工智能技术发展的一个关键转折点。这种创新的方法，通过利用多个基于 Transformer 的专家模块进行动态 token 路由，显著提高了建模效率和可扩展性。谷歌的 Switch Transformer 和 Mistral AI 的 Mixtral-8x7B 等先进模型充分展示了 MoE 的优势。

MoE 的主要优势在于其处理大规模参数的能力，从而显著降低了内存占用和计算成本。这种优势是通过跨专业专家的模型并行性实现的，使得训练具有数万亿参数的模型成为可能。这些模型在处理不同的数据分布时表现出更强的专业性，从而增强了它们在少样本学习和其他复杂任务中的能力。

为了更好地理解 MoE 的实际应用，我们可以考虑其在医疗保健领域的应用。例如，基于 MoE 的系统可以用于个性化医疗，其中不同的“专家”模块专门从事患者数据分析的各个方面，包括基因组学、医学成像和电子健康记录。这种方法可以显著提高诊断准确性和治疗个性化水平。同样，在金融领域，MoE 模型可以用于风险评估，不同的专家可以分析不同的财务指标、市场趋势和监管合规因素。

尽管 MoE 具有诸多优势，但也面临着一些挑战，例如动态路由的复杂性、专家不平衡以及概率稀释。这些技术障碍需要复杂的解决方案来充分释放 MoE 的潜力。此外，虽然 MoE 可以提高性能，但它并不能从根本上解决人工智能中的道德一致性问题。MoE 模型的复杂性和专业化可能会模糊决策过程，从而增加了确保道德合规和与人类价值观保持一致的难度。因此，在 MoE 架构不断发展的同时，我们需要持续进行跨学科研究和治理，以确保人工智能与更广泛的社会价值观和道德标准保持一致。

谷歌 Gemini：重新定义多模态的基准

谷歌 Gemini 是一个开创性的多模态会话系统，它超越了传统的基于文本的 LLM，标志着人工智能技术的一个重大转变。Gemini 的架构旨在整合文本、图像、音频和视频等多种数据类型的处理，其独特的多模态编码器、跨模态注意网络和多模态解码器为实现这一目标提供了便利。Gemini 的架构核心是其双编码器结构，该结构具有用于视觉和文本数据的独立编码器，从而实现了复杂的多模态上下文分析。这种架构超越了单编码器系统的能力，使得 Gemini 能够将文本概念与图像区域相关联，并实现对场景的组合理解。此外，Gemini 还整合了结构化知识，并为跨模态智能采用了专门的训练范式，为人工智能树立了新的基准。

根据谷歌的说法，Gemini 通过以下几个关键功能与 ChatGPT-4 区分开来：

• 模态的广度：与主要关注文本、文档、图像和代码的 ChatGPT-4 不同，Gemini 处理的模式范围更广，包括音频和视频。这种广泛的范围使得 Gemini 能够更有效地处理复杂的任务和理解现实世界的环境。
• 性能：Gemini Ultra 在关键的多模态基准测试方面表现出色，尤其是在大规模多任务语言理解（MMLU）方面，它涵盖了科学、法律和医学等多个领域，优于 ChatGPT-4。
• 可扩展性和可访问性：Gemini 有三个定制版本——Ultra、Pro 和 Nano——可以满足从数据中心到设备上任务的一系列应用程序，这是 ChatGPT-4 中所没有的灵活性。
• 代码生成：Gemini 在理解和生成各种编程语言的代码方面的熟练程度更高，提供了超出 ChatGPT-4 能力的实际应用程序。
• 透明度和可解释性：对可解释性的关注使 Gemini 与众不同，因为它为其输出提供了理由，增强了用户对人工智能推理过程的信任和理解。

多模态人工智能系统的开发面临着几个技术障碍，包括创建强大和多样化的数据集、管理可扩展性以及增强用户信任和系统可解释性。由于数据获取和注释问题，数据偏斜和偏差等挑战普遍存在，这需要通过采用数据增强、主动学习和迁移学习等策略进行有效的数据集管理。一个重大的挑战是同时处理各种数据流的计算需求，这需要强大的硬件和多编码器的优化模型架构。此外，还需要先进的算法和多模态注意机制来平衡跨不同输入媒体的注意，并解决模态之间的冲突，尤其是当它们提供矛盾的信息时。由于所需的大量计算资源，有限的高性能硬件可用性加剧了可扩展性问题。因此，完善这些系统的评估指标对于准确评估现实世界任务中的性能至关重要，需要全面的数据集和统一的基准，并通过可解释的人工智能在多模态环境中增强用户信任和系统可解释性。

多模态人工智能系统的扩展带来了好处，但也带来了复杂的道德和社会挑战，这些挑战超出了基于文本的人工智能所面临的挑战。在商业中，多模态 AI 可以通过整合视觉、文本和听觉数据来改变客户参与度。对于自动驾驶汽车，多模态可以通过合成来自各种传感器的数据来增强安全性和导航性，包括视觉、雷达和激光雷达（LIDAR）。尽管如此，DeepFake 技术生成令人信服的逼真视频、音频和图像的能力是多模态中的一个关键问题，因为它带来了错误信息和操纵的风险，严重影响了公众舆论、政治景观和个人声誉，从而损害了数字媒体的真实性，并在社会工程和数字取证中提出了问题。在多模态人工智能中，由于其处理和关联不同数据源的能力，隐私问题被放大，可能导致侵入性监视和分析，这引发了对个人同意和权利的质疑，尤其是当未经个人许可使用的人工智能训练或内容创建。此外，多模态人工智能可以在不同的模态中传播和放大偏见和刻板印象，如果不加以控制，这可能会使歧视和社会不平等永久化，因此必须有效解决算法偏见。

从 AlphaGo 到 Q*：人工智能的飞跃

从以游戏为中心的人工智能 AlphaGo 到概念 Q* 项目的历程，代表了人工智能的一次重大范式转变。AlphaGo 对围棋游戏的精通凸显了深度学习和树搜索算法在定义明确的基于规则环境中的有效性，突显了人工智能在复杂战略和决策中的潜力。然而，据推测，Q* 将超越这些限制，旨在将强化学习的优势（如 AlphaGo 中所示）与 LLM 的知识、自然语言生成（NLG）、创造力和多功能性以及 A* 类寻路算法的战略效率相结合。

这种融合，融合了寻路算法和 LLM，可以使人工智能系统超越棋盘游戏的限制，并通过 Q* 的自然语言处理与人类语言交互，实现细微的交互，标志着向擅长结构化任务和复杂的类人通信和推理的人工智能迈进。此外，Q-学习和 A* 算法的结合将使 Q* 能够优化决策路径并从其交互中学习，随时间的推移，使其更具适应性和智能性。这些技术的结合可能会使人工智能不仅在解决问题方面更高效，而且在方法上更具创造性和洞察力。从 AlphaGo 以游戏为中心的力量到 Q* 的全面潜力，这一推测性的进步说明了人工智能研究的动态和不断发展的本质，并为人工智能应用开辟了可能性，这些应用与人类生活更加融合，能够以更大的自主权和复杂性处理更广泛的任务。

预期中的 Q* 项目将 Q-学习和 A* 算法与 LLM 的创造力相结合，体现了人工智能的突破性一步，有可能超越 Gemini 等最近的创新。Q* 中提出的融合，指向结构化、目标导向的学习与生成式创造性能力的融合，这种结合可以超越 Gemini 现有的成就。虽然 Gemini 代表了多模态人工智能的重大飞跃，它结合了文本、图像、音频和视频等各种形式的数据输入，但据推测，Q* 将带来创造性推理和结构化解决问题的更深刻融合。这将通过将 A* 类算法的精度和效率与 Q-学习的学习适应性、以及 LLM 提供的对人类语言和上下文的复杂理解相结合来实现。这种集成可以使人工智能系统不仅能够处理和分析复杂的多模态数据，而且能够自主地在结构化任务找到方法，同时参与创造性的问题解决和知识生成，反映出人类认知的多方面性质。这一潜在进步的意义是巨大的，表明其应用范围超出了 Gemini 等当前多模态系统的能力。

生成式 AI 和 LLM 研究的分类

下表总结了当前生成式 AI 和 LLM 研究的主要分类：

生成式 AI 的应用领域非常多样化和不断发展，包括已建立和新兴的研究和应用领域。这些领域受到了人工智能技术最新进展和人工智能应用范围不断扩大的显著影响。

会话性 AI：该领域致力于开发能够流畅、自然和上下文感知的人机交互 AI 系统，专注于对话建模、问题回答、用户意图识别和多轮上下文跟踪。在金融和网络安全领域，人工智能的预测分析改变了风险评估和欺诈检测，带来了更安全、更高效的运营。Meena 和 BlenderBot 等大型预训练模型证明了这一领域的进步，显著增强了人工智能交互的同理和反应能力。这些系统不仅提高了用户的参与度和满意度，而且在多轮对话中保持了对话的流畅性，提供了连贯、情境相关和引人入胜的体验。

创造性 AI：这一新领域横跨文本、艺术、音乐等，通过参与艺术内容的生成，包括创意生成、讲故事、诗歌、音乐创作、视觉艺术和创意写作等方面的应用，在包括图像、音频和视频在内的各种形式上突破了人工智能的创造和创新潜力的边界，并在商业上取得了成功，如 MidJourney 和 DALL-E。该领域的挑战包括找到合适的数据表示、算法和评估指标，有效评估和培养创造力。创造性人工智能不仅是自动化和增强艺术过程的工具，也是探索新的艺术表达形式的媒介，能够创造多样的创造性产出。这一领域代表着人工智能参与和贡献创造性努力的能力的重大飞跃，重新定义了技术和艺术的交叉点。