主要观点总结
本文主要讨论了人工智能（AI）的发展历程、现状以及未来趋势。介绍了AI的两条路径、三个阶段、大模型和大文本的重要性，以及深度学习的不安全性等问题。同时，文章还讨论了AI工具的影响和局限性，以及迈向通用人工智能的四个步骤。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能的两条路径和三个阶段
AI的发展经历了行为主义学派和内在主义学派的探索，以及第一代、第二代和第三代人工智能的发展。目前，人工智能面临诸多挑战和问题，需要持续不断的努力。
关键观点2: 大模型和大文本的重要性
目前比较成功的AI工具得益于大模型和大文本的运用。大模型能够实现分类、学习数据关联关系等任务，大文本则让AI工具具备了自我学习和理解的能力。
关键观点3: 深度学习的不安全性
深度学习虽然提高了AI的性能，但也存在不安全性。例如，AI工具容易受到噪声干扰，对图像和声音等信息的识别存在大小、位移等不变性问题。
关键观点4: 迈向通用人工智能的四个步骤
从AI工具迈向通用人工智能需要四个步骤：与人类对齐、多模态生成、与数字世界交互和与客观世界交互。这个过程需要解决很多技术和伦理问题。
关键观点5: AI工具的局限性和影响
AI工具虽然取得了一定的成功，但也存在局限性，如缺乏主动性、输出质量不可控、不可信任等。未来，AI工具更多是作为人类的助手，而不是完全取代人类。
文章预览
人工智能 GhatGPT只是工具 来源 | 信息安全与通信保密杂志社 （转载请注明来源） 编 辑 | 数据君 2024年4月，中国科学院院士、清华大学计算机系教授、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹，做客清华大学“人文清华讲坛”，以《走进“无人区”，探索人工智能之路》为题做了一场演讲。 张钹院士从人工智能的两条路径、人工智能的三个阶段、深度学习的不安全性、迈向通用人工智能的四个步骤、基础模型的三大出路等方面，娓娓道来。 他认为，目前比较成功的AI工具，其强大性主要来源于两个“大”，一是大模型，二是大文本。而从大语言模型迈向通用人工智能需要四个步骤。第一步是跟人类进行交互、与人类对齐，第二步是多模态生成，第三步是与数字世界交互，体现是AI智能体。第四步是与客观世界交互，体现是具身智能。 他认
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