近期，以“生成式AI”（Generative AI）为核心技术的聊天机器人ChatGPT风靡全球。
百度、阿里巴巴、科大讯飞等国内公司都启动了ChatGPT的相关开发，并打造了ChatGPT的中文版。
科大讯飞此前在投资者互动平台上表示，ChatGPT主要涉及自然语言处理相关技术，是认知智能领域的应用之一。
公司在该方向有长期深厚的技术和应用积累。
其还表示，今年12月进一步启动了生成式预训练大模型任务的研究，类ChatGPT技术将于今年5月率先在科大讯飞的AI学习机产品中落地。
近日，科大讯飞副总裁与研究院院长院长、刘聪讨论了什么是ChatGPT，它的优势是什么？将对未来世界产生怎样的颠覆性影响？进一步阐述ChatGPT带来的模式创新和产业变革。
ChatGPT将对未来世界产生哪些重大影响？在刘聪看来，ChatGPT本质上是一个以浮点参数为代表的大型深度神经网络模型，属于深度学习的框架。
ChatGPT的推出是继深度学习引入后的又一次里程碑式的技术革命，将为以自然语言处理为核心的认知智能技术的发展提供新的“历史机遇期”。
此次ChatGPT引起了全球学术界和工业界的热议和关注。
关键原因在于，ChatGPT通过至少在以下五个维度的能力显着提升，实现了初步的“智慧涌现”： 1、海量高价值信息的全在线存储能力； 2. 能够理解任意自然语言输入任务和多轮对话； 3、对复杂逻辑思维链进行推理的能力； 4、多种角色、多种风格的长文本生成和表达能力； 5.实时学习、应用和发展新知识的能力。
另外，由于引入代码作为训练语料，ChatGPT还具备自动编写代码和理解代码的能力。
综合来看，ChatGPT的能力不再局限于单一场景的人机对话，而是同时具备多种能力的通用“对话式AI系统”。
与传统认知智能需要为各个领域的任务定制系统不同，它不仅可以完成多场景、多轮相当自然的人机对话，更重要的是它具有“类人”的自然语言交互学习能力。
新范式能够在多轮交互中以“类人”的方式进行交流、学习和进步，能够独立、快速、不间断地学习各领域的专业知识，达到人类专家的水平。
他进一步表示，ChatGPT的初步突破所带来的当前影响和未来想象是巨大的。
在技??术演进的基础上，以自然语言处理为代表的人工智能算法可能重构互联网和移动互联网的产品形态，并推动教育、医疗、汽车、金融、消费、媒体、服务业的发展。
制造、制造等诸多行业的升级最终会带来相应商业模式的改变。
刘聪认为，未来类ChatGPT模型的持续发展，至少会通过以下四个方面的能力提升来推动产业变革和模式创新：一是改变现有的人机交互模式。
未来，人们可能通过自然对话的方式与智能产品进行交互。
ChatGPT准确理解用户意图，调用系统的各种软件或服务来满足用户需求，提高交互效率和任务成功率。
人机交互模式的这种变化很可能会改变当前APP和其他应用程序的使用方式。
例如，多种功能的软件能力将被整合，甚至会出现具有“统一”能力的超通用APP。
二是改变信息发布和获取模式。
基于认知智能技术，可以实现更高效的信息整合和知识推荐。
以搜索为例。
传统搜索引擎根据关键词匹配内容，用户需要从海量搜索结果中筛选出有用信息。
而ChatGPT支持的Bing则直接给出答案，提高了问答匹配的准确率，大大提高了问答匹配的准确率。
提高用户体验。
信息分发和获取模式的变化将影响流量的分配，改变流量变现的商业模式。
三是创新内容生产模式，提高生产力。
ChatGPT作为AIGC（人工智能生成内容）技术的典型代表，一经推出就被广泛应用于官方文档写作、电子邮件写作、代码编写等领域。
ChatGPT的编程能力将极大扩展普通人利用计算机和互联网进行创新和创造的能力。
能力。
未来，当ChatGPT集成到word、excel、ppt等工具软件中时，将提高内容生产的效率和丰富性，改变人们的工作方式，成为新的全行业生产力工具。
ChatGPT还将以图像、音频、视频等多种形式带动AIGC技术和产业的发展，让AIGC内容既“好看”又“内涵丰富”。
四是加快发展“AI for Science”。
对于科研人员来说，ChatGPT不仅可以协助生成论文摘要和文献综述。
随着他们掌握越来越多的科研数据，未来有可能提供专业的研究建议，甚至主动探索和发现新的理论，带来整个科研范式的改变。
全新变革将“AI for Science”推向新高度。
ChatGPT此次带来的革命将深刻改变当今世界的生产生活方式，重构产业结构，是人工智能领域推动产业乃至社会变革的重大战略机遇。
这是未来军事发展的必争之地。
刘聪，科大讯飞副总裁，研究院院长院长，国家语音与语言信息处理工程研究中心副主任，国家级领军人才。
科大讯飞对于 ChatGPT 有何计划？未来的研发计划是什么？在ChatGPT引发的新一波人工智能技术热潮背景下，科大讯飞依托认知智能国家重点实验室，在核心算法、行业数据、算力支撑、团队建设等方面建立了优势。
在核心算法方面，拥有丰富的Transformer深度神经网络算法经验，该算法已广泛应用于科大讯飞的语音识别、图像文本识别、机器翻译等任务中并达到国际领先水平；他创新性地提出了一种整合知识和大模型的统一方法。
理解框架X-Reasoner有望弥补模糊记忆技术在大型模型中的缺陷。
在认知智能技术领域，获得常识阅读理解挑战赛OpenBookQA等13项世界冠军；开源了通用领域6大类、40多个系列的中文预训练语言模型。
相关模型库月均调用量超过1万次。
在Github平台获得的star数在同类中文预训练语言模型中排名第一，远超第二名。
在数据积累方面，在严格遵守适用法律法规的前提下，经过多年认知智能系统的研发和推广，我们积累了超过50TB的行业语料和超过10亿用户的活跃应用每天互动，为行业提供达到人类专家水平的培训。
认知大模型提供海量的行业文本语料和用户反馈数据，也为基于大模型的创新应用的开发和试点推广提供场景保障。
在算力支撑方面，科大讯飞在总部建设了业界领先的数据中心，为大型模型训练平台的建设奠定了良好的硬件基础。
此外，在工程技术方面，实现了百亿参数大模型推理效率近千倍的加速，为更大规模认知智能大模型技术的经济化、规模化应用提供了可能将来。
刘聪表示：“结合我们多年来在深度学习算法、大模型技术、行业大数据、知识图谱、多模态感知、系统工程技术等方面积累的优势，通过两个多月的系统分析和快速验证，我们非常有信心能够实现与ChatGPT类似的技术进步，在中国认知智能领域达到国际领先水平。
”为了进一步提高大模型在细分行业的实用性，刘聪表示，科大讯飞计划采用“1+N”。
架构，其中“1”为通用认知智能大模型算法开发及高效实训基地平台，“N”为教育、医疗、人机交互、办公、翻译、汽车、工业和其他工业。
型号版本。
例如，通过研究海量医学教材、论文和案例，我们可以实现医学领域专业的对话式AI系统，打造“每个医生的AI诊疗助手、每个人的AI健康助手”。
此外，科大讯飞也非常希望与各界合作伙伴在企业数字化、基于大认知模型的行业内容生产等方面开展深度合作，形成基于行业数据和知识的智能定制解决方案。
我们的技术基础和行业积累携手共赢，能够帮助合作伙伴克服认知智能技术壁垒，提高产品竞争力，实现协同创新，共同加速产业转型升级，推动数字中国建设。
此外，谈及目前资本市场的热潮，刘聪认为，全球资本已经看到了ChatGPT技术突破后，人工智能将为社会带来的重大产业机会。
很多行业都有机会进行深度重构，重构过程中肯定会发生变化。
产生巨大的新商业价值，因此资本市场的兴奋是可以理解的。
但我们一定要踏踏实实做好科研、产品、服务。
最终，我们还是要回到人工智能红利能否实现的三大标准：“是否有看得见、摸得着的真实应用案例？”有没有可以大规模推广应用的产品，有没有可以用统计数据证明的应用效果？只有这些才能经受时间的考验，真正实现人工智能。