大模型在智慧城市设计与运转中的核心作用-程序员宅基地

技术标签: 人工智能  智慧城市  

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作者:张成文

数字化、智能化产品、应用与创新,很大程度上受限于工具、模型、平台等软硬件基础设施的能力。智慧城市建设的顺利化程度、它最终表现出来的智慧化程度也是这样。

直到ChatGPT为代表的新的智能化生产力这样的基础设施的出现,我们的智慧城市建设就进入发展的拐点。

下面我就从大模型的多轮交互能力与通用能力这两个技术角度阐述一下生成式大模型在智慧城市设计与运转中的核心作用。

一、大模型的多轮交互能力

首先我们看看大模型的多轮交互能力,它可以应用在两个场景,一个是NLI场景,另一个是逻辑交互场景。

1、自然语言交互界面

NLI(Natural Language Interface) 就是自然语言交互界面,如图1所示。所谓大道至简,简单直接的、贴近人类使用习惯的方式可以达到最好的效果,简单即美。百度搜索界面只有一条输入框,就是百度的简单可依赖的理念。大模型输入界面就一个文本输入口,或者就一个语音入口。

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图1 大模型的NLI界面

NLI改变了人机交互的方式,从以机器为核心到以人为核心的转变,“说人话”, “让系统为人所用”。传统的以鼠标、键盘为代表的交互是典型的以机器为核心的代表。大语言模型把“说人话”的 NLI交互方式变得触手可得。

另外,以往的键盘、鼠标输入都是离散输入,不能全面、准确、个性化传达我们的意图,因此只能增加更多的嵌套输入界面来试图全面、准确获取我们的意图,但个性化完全无法通过模板化的、千人一面的菜单与按钮来获得,只能后台堆数据与逻辑来实现猜你所想,这就造成在界面逻辑、后台功能逻辑的设计、开发、维护上的很多的工作量以及效率的低下,以及不高的智能水平。

但很多情况下,用户并不满意这样一个为了获取他们的真实意图而堆叠出的这样庞大的菜单与后台逻辑系统,用户往往无法感到它的智能性,甚至是没有一点智能;用户也不满意系统的使用体验,大量时间消耗在点击、甚至是找想要的输入界面与功能按钮上。用户往往陷入拔剑四顾心茫然、欲渡黄河冰塞川的心境当中。

有了生成式大模型以后,一切都颠覆性改变了,聊你所想,畅你所愿。用户的输入不再是离散的按钮与选择,而是连续的语义表达,真正的真实想法与个性化表达。系统变成一个善解人意的倾听者、以及精准操作的执行者。

通过NLI界面,无限的创意可能,就看你怎么聊了。可以先聊10块钱的。

大模型通过NLI的基本智能内容的输出,使得用户的创意成本、获取知识的成本变得相当低。

面对这样的智能大脑,我们只需要非常充分的发挥想象力,去使用,就可以了。真正实现了创意无限。

2、逻辑交互场景

前面描述了大模型带来的NLI场景。另一个场景是逻辑交互场景。

未来的系统会由多个不同类型、不同领域的大模型构成一个混合的大模型智能体。

系统内部多个大模型之间或者系统之间多个大模型之间的交互就变成智者对话,不再是传统的API调用的大量离散型参数的堆叠,大模型之间的交互也是以自然语句的发送与接收为主,一句话发过去,不行的话,再加上示例,方便对方理解。

二、大模型的通用能力

下面我们看看大模型的通用性。大模型通过海量地学习系统内容以及系统之间交互的基础知识、领域知识、流程控制、决策策略等数据,如图2所示,就可以建立相应的通用感知与通用认知能力。基于大模型的这些通用能力,大模型可以起到多流程控制与中间代理的作用。可以改变系统之间的交互方式,从而实现“跨系统”与“破烟囱”的目标。各个业务系统不再需要人为地去打通,只需要通过大模型统一调用即可。

67e284755ac24ef4201a7162b311de2d.jpeg图2 通用能力是基础大模型的重要特性

三、大模型在智慧城市设计与运转中的核心作用

前面我们分析了大模型的多轮交互能力与通用能力,下面我们来看一下大模型基于这两种能力在智慧城市中的核心作用。

智慧城市的建设场景具有数据复杂、场景复杂、流程复杂的特点,丰富的城市职能,数据、流程、功能、系统的数量已经是海量级别。智慧城市的建设追求的是数据合一、大脑合一,最终实现天人合一。这个可以由城市中心大脑、多个城市区域大脑所构成的城市群脑智能体来实现,从而构成智慧城市的群脑智能形态。每个大脑都由生成式大模型构建,大模型正当其时、恰逢其势、适得其所。

各大脑之间通过多轮交互的方式实现数据传递、信息交互、指令控达。这些大脑都是经过海量数据预训练、指令微调、人类规则反馈强化学习训练过的大模型,每个大模型都是所在领域的通用大模型,它们组成一个高智能模型综合体,协作推动城市智慧化运转。

大模型在智慧城市中的应用应该是演进型的,有多种技术路线分阶段推进,我作为大模型的科研人员与大模型的应用推广者,愿意与大家共同推进大模型在智慧城市的智能应用。谢谢大家!

作者介绍:

张成文,北京邮电大学计算机学院,中国人工智能学会高级会员。主要研究方向:人工智能大模型及应用。中国人工智能产业发展联盟产学研工作组副组长、中国信息协会医健产业分会副秘书长、中国科技产业化促进会数字健康专委会副秘书长、中国教育发展战略学会人工智能与机器人专委会理事、中国智能制造百人会专委等。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

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