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人工智能要取得成功需要具備三個條件。

首先，它需要高質量、無偏見的數(shù)據(jù)，而且是大量的數(shù)據(jù)。構建神經網(wǎng)絡的研究人員使用的是隨著社會數(shù)字化而出現(xiàn)的大型數(shù)據(jù)集。

用于增強人類程序員能力的 Co-Pilot 會從 GitHub 上共享的數(shù)十億行代碼中獲取數(shù)據(jù)。ChatGPT和其他大型語言模型使用了在線存儲的數(shù)十億個網(wǎng)站和文本文檔。

文本到圖像工具，如Stable Diffusion、dale -2和Midjourney，使用來自數(shù)據(jù)集（如LAION-5B）的圖像-文本對。隨著我們將更多的生活數(shù)字化，并為它們提供替代數(shù)據(jù)源，例如模擬數(shù)據(jù)或來自《我的世界》等游戲設置的數(shù)據(jù)，人工智能模型將繼續(xù)在復雜性和影響力方面發(fā)展。

人工智能還需要計算基礎設施來進行有效的訓練。隨著計算機變得越來越強大，現(xiàn)在需要大量努力和大規(guī)模計算的模型，可能在不久的將來可以在本地處理。例如，Stable Diffusion已經可以在本地計算機上運行，而不是云環(huán)境。

人工智能的第三個需求是改進模型和算法。數(shù)據(jù)驅動的系統(tǒng)在一個又一個曾經被認為是人類認知領域的領域繼續(xù)快速發(fā)展。

然而，隨著我們周圍的世界不斷變化，人工智能系統(tǒng)需要不斷使用新數(shù)據(jù)進行重新訓練。如果沒有這一關鍵步驟，人工智能系統(tǒng)將產生與事實不正確的答案，或者沒有考慮到自訓練以來出現(xiàn)的新信息。

神經網(wǎng)絡并不是人工智能的唯一途徑。人工智能研究中的另一個突出陣營是“符號人工智能” —— 它不是消化龐大的數(shù)據(jù)集，而是依賴于規(guī)則和知識，這些規(guī)則和知識類似于人類形成特定現(xiàn)象的內部符號表示的過程。

但在過去10年里，力量的天平嚴重傾向于數(shù)據(jù)驅動的方法，現(xiàn)代深度學習的“奠基人”最近被授予了圖靈獎，這相當于計算機科學領域的諾貝爾獎。

數(shù)據(jù)、計算和算法構成了人工智能未來的基礎。所有指標都表明，在可預見的未來，這三個方面都將取得快速進展。