對自動駕駛的認識(七)

七、驗證SDL人工智能小模型的意義

被尊為人工智能教父的發(fā)明深度學習大模型的杰弗里.辛頓Jeoffrey.Hinton教授，在發(fā)現(xiàn)深度學習存在不可解釋、有黑箱等不可克服的缺陷后，曾提出要推倒重來。去年5月，辛頓教授從高價購買他的深度學習公司的谷歌公司多年工作后離職。辛頓教授對媒體講，他后悔終身研究人工智能，因不知機器（人工智能）是如何工作的，人工智能充滿危險，將接管人類！由發(fā)明人這樣評價自己發(fā)明的深度學習大模型，應讓世人提高對深度學習大模型存在危害的認識。

當前，由于生成式AI的不斷研制成功和產生的驚人效果，中國和美國間的科技戰(zhàn)在人工智能上驟然升溫。美國已嚴格限制算力芯片和生成式AI向中國出口，甚至通過法律不準中國人在美國硅谷參與人工智能研究，妄圖卡死中國在人工智能的發(fā)展。

在人工智能發(fā)展上，中國如繼續(xù)采用深度學習大模型研制生成式AI，因在一段時間內在算力和數據上的弱勢，不能改變中美間在人工智能上差距拉大的趨勢。在中國人工智能如何走向的決擇時刻，中國應如同辛頓教授敢于批判他自己發(fā)明的深度學習一樣，也應充分認識到深度學習隱藏的不可解釋和黑箱存在的危害以及用深度學習研制的生成式AI隨性能提高也隨之增加巨大能耗的嚴重問題，要敢于認真地對國家和各地方政府過去制定的以深度學習為重點的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和政策進行審查調正，不應再通過大投入拚算力去競爭發(fā)展生成式AI，在側重大模型和已研制成的生成式AI在適合的領域應用取的經濟效益的同時，應當重視支持和開展低能耗、可解釋的人工智能小模型的研制、驗證和推廣應用工作。

顧澤蒼博士是第一批發(fā)現(xiàn)和發(fā)表文章指出深度學習有缺陷的人士之一。針對深度學習的缺陷，他又獨立發(fā)明出低能耗、可解釋的SDL人工智能小模型，所以最初曾定名為超深度學習。（Super Deep Learning SDL）顧博士發(fā)明的SDL人工智能小模型有理論、可解釋、低能耗，與深度學習大模型相比，有明顯的性能優(yōu)勢。

在介紹顧博士發(fā)明的SDL小模型時，總有人問：為什么看不到有關論文？顧博士一貫注重申請專利，已獲批的有關SDL的美國、日本和國內專利達近百項。

現(xiàn)在，應用SDL人工智能小模型的完全使用本車算力資源的領先世界的自動駕駛人工智能系統(tǒng)控制的車研制成功了，要達到產業(yè)化還需很多資金和工作要做，但這不是顧博士和他的團隊的目標。顧博士和他的團隊通過這一自動駕駛人工智能系統(tǒng)研制成功，已經達到了顯現(xiàn)顧博士發(fā)明的SDL小模型在功能和特性上都優(yōu)于深度學習大模型最初樹立的目標。如果條件允許，顧博士還想在以下重大的研究和應用領域以對抗和超過美國為新目標繼續(xù)努力：

1、通過將SDL模型裝載在小資源的嵌入式系統(tǒng)，廣泛在社會各個應用領域實現(xiàn)人工智能。

2、以低能耗、可解釋的小模型的優(yōu)勢研制出生成式AI，挑戰(zhàn)高能耗大模型研制的生成式AI。

3、用在研制自動駕駛超過人駕駛水平的功能時得到的解決復雜問題的p=np的算法，爭取在研制通用人工智能AGI的國際競賽中領先。

顧博士帶領他的團隊已在以上三方面開始著手研究。希望國家有關部門和單位能重視顧澤蒼博士發(fā)明的低能耗、可解釋的SDL人工智能小模型研究工作和應用成果，及時組織技術驗證。

感謝大家對顧澤蒼博士的創(chuàng)新研究和對我聯(lián)盟工作的支持！