對自動(dòng)駕駛的認(rèn)識(七)

七、驗(yàn)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(xué)習(xí)大模型的杰弗里.辛頓Jeoffrey.Hinton教授，在發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)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(jià)購買他的深度學(xué)習(xí)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(jī)器（人工智能）是如何工作的，人工智能充滿危險(xiǎn)，將接管人類！由發(fā)明人這樣評價(jià)自己發(fā)明的深度學(xué)習(xí)大模型，應(yīng)讓世人提高對深度學(xué)習(xí)大模型存在危害的認(rèn)識。

當(dāng)前，由于生成式AI的不斷研制成功和產(chǎn)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(yán)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(zhǔn)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(xué)習(xí)大模型研制生成式AI，因在一段時(shí)間內(nèi)在算力和數(shù)據(jù)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(shí)刻，中國應(yīng)如同辛頓教授敢于批判他自己發(fā)明的深度學(xué)習(xí)一樣，也應(yīng)充分認(rèn)識到深度學(xué)習(xí)隱藏的不可解釋和黑箱存在的危害以及用深度學(xué)習(xí)研制的生成式AI隨性能提高也隨之增加巨大能耗的嚴(yán)重問題，要敢于認(rèn)真地對國家和各地方政府過去制定的以深度學(xué)習(xí)為重點(diǎn)的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和政策進(jìn)行審查調(diào)正，不應(yīng)再通過大投入拚算力去競爭發(fā)展生成式AI，在側(cè)重大模型和已研制成的生成式AI在適合的領(lǐng)域應(yīng)用取的經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)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(yàn)證和推廣應(yīng)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(xué)習(xí)有缺陷的人士之一。針對深度學(xué)習(xí)的缺陷，他又獨(dú)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(xué)習(xí)。（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(xué)習(xí)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(shí)，總有人問：為什么看不到有關(guān)論文？顧博士一貫注重申請專利，已獲批的有關(guān)SDL的美國、日本和國內(nèi)專利達(dá)近百項(xiàng)。

現(xiàn)在，應(yīng)用SDL人工智能小模型的完全使用本車算力資源的領(lǐng)先世界的自動(dòng)駕駛人工智能系統(tǒng)控制的車研制成功了，要達(dá)到產(chǎn)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(tuán)隊(duì)的目標(biāo)。顧博士和他的團(tuán)隊(duì)通過這一自動(dòng)駕駛人工智能系統(tǒng)研制成功，已經(jīng)達(dá)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(xué)習(xí)大模型最初樹立的目標(biāo)。如果條件允許，顧博士還想在以下重大的研究和應(yīng)用領(lǐng)域以對抗和超過美國為新目標(biāo)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(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(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(dòng)駕駛超過人駕駛水平的功能時(shí)得到的解決復(fù)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(lǐng)先。

顧博士帶領(lǐng)他的團(tuán)隊(duì)已在以上三方面開始著手研究。希望國家有關(guān)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(yīng)用成果，及時(shí)組織技術(shù)驗(yàn)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！