主要观点总结
近日，在2024年世界科技与发展论坛会议上，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红展望了2024人工智能（AI）十大前沿技术趋势。这些趋势涵盖了小数据和优质数据的重要性、人机对齐、AI使用边界和伦理监督模型、可解释性模型、大规模预训练模型、全模态大模型、人工智能驱动的科学研究、具身智能以及实体人工智能系统和生成式人工智能等。
关键观点总结
关键观点1: AI共性技术趋势强调小数据和优质数据的重要性。
大量的无效数据不仅消耗计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。因此，小数据和优质数据的价值越来越重要，它们能够增强网络可靠性，为通用人工智能的发展提供新的可能。
关键观点2: 人机对齐是确保AI模型与人类意图一致的关键。
只有AI的输出结果与人类价值观相符，才能确保AI模型的行为与人类意图保持一致。在设计奖励机制时，除了考虑效率和效果，还需考虑行为是否符合人类的伦理标准。
关键观点3: AI使用边界和伦理监督模型的重要性。
随着AI系统的合规性、安全性和伦理问题越发突出，建立一个AI监督模型框架尤为必要。其主要目的是通过制定明确的标准和规范，确保所有AI系统在开发和使用过程中遵循既定的原则。
关键观点4: 大规模预训练模型的有效性。
基于海量参数和训练数据的大规模预训练模型能够提高人机交互和推理能力，增强可完成任务的多样性和丰富性。规模定律依然有效，不仅体现在语言模型上，也在多个领域得到了验证。
关键观点5: 全模态大模型的潜力。
全模态大模型可处理多种类型的数据输入，并根据任务需求生成多种类型的输出。引入3D点云数据模态对机器人导航和避障尤为重要。
关键观点6: 人工智能在科学研究中应用的重要性。
使用大模型、生成式技术等提高科学研究的效率和准确性。科学家们可以利用AI技术进行实时的试验监测和调整，快速反馈试验结果，动态优化试验设计和假设。
关键观点7: 具身智能和小脑模型在机器人控制中的作用。
具身智能是人工智能在物理世界的延伸，小脑模型可通过集成学习方法选择合理的模型控制算法，确保机器人在理解自身本体约束的前提下，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作。
关键观点8: 实体人工智能系统的现实应用与前景。
实体人工智能系统赋能于物理世界中的实体对象，使传统设备实现更高水平的智能化操作。人形机器人是这种系统的表现形态之一，具备多模态感知和理解能力，能够在复杂环境中自主决策和行动。
关键观点9: 生成式人工智能和模拟器在游戏及机器人领域的应用。
世界模拟器提供沉浸式的高仿真体验，为教育、娱乐等领域创造更丰富和多样化的游戏世界。在机器人领域，模拟器可用于构建多模态机器人行为数据集和提高机器人本体设计的能力。
文章预览
大家好，我是花哥。 近日，2024年世界科技与发展论坛主题会议“人工智能治理创新为培育科技治理生态构建国际信任基础”在京举办，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红在会议上发布了2024人工智能（AI）十大前沿技术趋势展望。 这十大前沿技术趋势分别为： AI共性技术 01 小数据和优质数据 大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。 02 人机对齐 只有AI的输出结果与人类价值观相符，才能确保AI模型的能力和行为与人类意图保持一
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