有时很难区分技术的现实与每天轰炸我们收件箱的炒作和营销信息。例如，在过去五年里，我们可能听到了太多关于元宇宙、区块链和虚拟现实的信息。目前，我们正处于一场关于被滥用的术语“人工智能”的骚动之中，时间将告诉我们这场风暴是否会被视为茶杯居民。
人工智能新闻独家采访了计算智能和科学创新领域最成熟的机构之一Wolfram Research的技术交流与战略总监Jon McLoone，以帮助我们将当前的人工智能概念及其实际用途置于更深层次的背景中。
Jon 在 Wolfram Research 工作了 32 年，担任过各种职务，目前领导欧洲技术服务团队。他是一位受过专业训练的数学家，在数据分析的许多方面都是熟练的实践者，我们在采访开始时请他以电梯游说的形式描述了 Wolfram 的工作。
“我们的价值主张是我们了解计算和 Wolfram 技术。我们根据组织面临的问题量身定制技术。这涉及广泛的领域。因此，我们没有典型的客户。他们的共同点是他们在做一些创新的事情。”
“我们正在解决问题，这类事情需要使用计算和数据科学。我们正在构建一个统一的计算平台，当我们谈论计算时，我们指的是技术计算，如工程计算、数据科学和机器学习。它包括社交网络分析、生物科学、精算科学和金融计算。从抽象上讲，这些都是数学的东西。”
“我们的世界是由所有这些结构化领域组成的，我们花了 30 年时间构建了不同的本体。我们有数学的符号表示，还有图形和网络、文档、视频、图像、音频、时间序列、现实世界中的实体（如城市、河流和山脉）。我的团队正在做一些有趣的事情，让它真正发挥作用！”
“我们只是将人工智能视为另一种计算。多年来，人们开发了不同的算法，有些是几百年前开发的，有些是几十年前开发的。Gen AI 只是这个列表的补充。”
对 2024 年人工智能的预言有时可能过于乐观，因此我们需要对它的能力保持现实态度，并考虑它的优势和不足之处。
“人类智能依然存在，它仍然是战略要素。你不会说，在未来五年内，人工智能将管理我的公司并做出决策。生成式人工智能非常流畅，但不可靠。它的工作是可信的，而不是正确的。特别是当你了解 Wolfram 所做的事情时，它很糟糕，因为它会告诉你你的数学答案会是什么样子。”（《人工智能新闻》斜体部分）
Wolfram Research 在这方面的工作重点是 Jon 所说的“符号 AI”。为了区分生成 AI 和符号 AI，他给我们打了个比方，即模拟投掷球的轨迹。生成 AI 会通过研究数千次这样的投掷来了解球的飞行方式，然后能够描述轨迹。“这种描述是合理的。这种模型数据丰富，但理解能力较差。”
另一方面，对抛出的球的符号表示将涉及抛射运动的微分方程和元素表示：质量、大气粘度、摩擦力和许多其他因素。“然后可以问，‘如果我把球扔到火星上会发生什么？’它会给出准确的答案。它不会失败。”
解决商业（或科学、医学或工程）问题的理想方法是将人类智能、符号推理（Wolfram 语言中体现的）和我们现在称之为将两者连接在一起的人工智能结合起来。人工智能是一种解释含义并充当组件之间接口的伟大技术。
“一些有趣的交叉是，我们将自然语言转化为一些结构化信息，然后可以用来计算。人类语言非常混乱和模糊，而生成式人工智能非常擅长将其映射到某种结构中。一旦你进入了一个结构化的世界，这个世界在语法上是正式的，那么你就可以对它采取行动了。”
最近将“传统”人工智能与 Wolfram 的工作相结合的一个例子涉及医疗记录：
“我们最近做了一个项目，收集了手写、打字和数字化的医疗报告。但这些报告包含文字，而尝试对这些文字进行统计是不可能的。因此，您必须使用生成式人工智能将所有这些文字映射到诸如类别之类的东西：这是可避免的死亡吗？是。不是。这是一个很好的结构化键值对。然后，一旦我们以结构化形式（例如 JSON 或 XML 的一部分，或您选择的任何结构）获得了这些信息，我们就可以进行经典统计，开始说，‘有趋势吗？我们可以预测吗？ COVID 对医院危害有影响吗？’明确的问题，您可以使用均值、中位数和模型等符号化地处理。”
在我们的采访中，乔恩还简要介绍了一个演讲，该演讲以他所在组织的工作为例，即一个假想的花生酱杯制造厂。改变某种成分或改变配方的某些细节可能会产生什么影响，以及这种改变对产品保质期的影响是什么？
“LLM（大型语言模型）会说，‘哦，它们可能只能保存几周，因为花生酱杯通常会在货架上放几个星期。但是，如果使用计算模型，输入配料并进行计算，你就会知道这个东西应该可以保存八周才会坏掉。或者这种变化会对制造过程产生什么影响？计算模型可以连接到制造工厂的数字孪生，并了解‘这会使速度减慢 3%，因此你的生产力将下降 20%，因为它会在这里造成瓶颈。’LLM 非常擅长将你和你的问题与模型、数学、数据科学或数据库联系起来。这真是一场有趣的三方思想交流。”
您可以在 10 月 1 日至 2 日在阿姆斯特丹举行的 TechEx 活动中看到 Wolfram Research 的身影，地点是AI 和大数据板块的 166 号展位。我们无法保证在活动中会有任何与花生酱相关的讨论，但要了解如何利用强大的建模和生成 AI 来解决您的特定问题和困惑，请通过其网站联系该公司。
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