人工智能 (AI) 中的合一

引言

技术和发展日新月异。许多领域和子领域涵盖了新的深度分支，但又偏离了基础领域。因此，为了将不同的领域结合起来，需要进行统一。这在人工智能（AI）领域尤为重要，它包含了多个子领域，试图将各种应用和场景整合到一个整体框架下。这样的框架有很多好处，因为它们可以轻松处理多领域任务。统一已经帮助解决了许多现实世界的问题，这些问题通常需要大量跨多个领域的学习，包括模型之间的公平性和透明度。

碎片化的挑战

早些时候，当AI刚刚起步时，鼓励人们研究AI的应用的各个方面。因此，“碎片化”研究成为新领域和子领域中的普遍做法。今天我们所知的一些碎片包括自然语言处理（NLP）、机器人技术、计算机视觉等等。然而，随着计算能力的普及和工作效率的提高，碎片化在开发实时解决方案时带来了问题。整合领域变得麻烦，导致效率低下，减缓了进展。

另一个挑战是如何处理来自不同领域的不兼容数据。并非所有数据都具有一套通用标准，这使得工作和知识转移变得困难。从那时起，AI模型的主要挑战之一一直是如何获取同质数据集以获得最佳效率，避免因呈现来自不同分布的数据而混淆系统。

统一技术

统一技术的推广旨在使问题解决更加容易。如今，正在开发统一的学习架构，其中最相关的例子是Transformer。Transformer集成了翻译、推理、处理（图像和文本）等领域的各种操作。使用Transformer进行翻译可以统一语言结构，实现有效的语言翻译。Transformer的流水线式架构，经过多次训练和反馈循环，有助于朝着多领域AI模型的统一迈出一步。

另一项技术是知识表示（KR）中的知识图谱。知识图谱有助于以结构化和可访问的方式存储内容，并根据相关性和内容链接不同的信息源。这种结构化链接技术实现了跨领域学习，也称为迁移学习。例如，可以将计算机视觉领域的知识转移到机器人技术中，用于雨水感应系统和防撞机制。

统一的好处

如上文简要介绍，统一具有诸多好处，从协调结构到提高效率。从统一技术的目标来看，很明显正在努力实现知识的整合。因此，这可以减少冗余，并通过在多个任务之间平稳过渡的能力来提高整体效率。因此，统一最显著的好处是实现任务之间的泛化。

总而言之，这些是AI统一的所有好处。

• 协调模型结构
• 提高效率
• 实现知识整合
• 减少冗余
• 用于跨任务的通用应用
• 实现使用更简单的相同数据超集
• 提供可扩展的系统
• 确保不同应用之间更好地互操作
• 推广使用单一架构
• 使用户更信任相似的行为

这些好处清晰且符合逻辑，所有领域、范畴和子范畴都必须实施通用的架构或框架。这带来了许多未来的好处，使得在任何环境中为任何领域设计模型都变得简单。这有助于创建**通用标准**。

统一AI的应用

有了所有这些好处，集成AI系统带来了许多应用。这也被称为统一AI，其中系统使实时任务更易于训练和执行。一些例子包括大型语言模型（LLM），如生成式预训练Transformer（GPT）。ChatGPT等应用常用于聊天机器人设计，通常出现在网站和应用程序中，尤其用于客户支持。

统一AI的应用也延伸到机器人技术，它统一来自多个传感器的输入以给出合理的输出。这些传感器可以是摄像头或LIDAR，并结合了决策算法。这种统一有利于自动驾驶汽车，因为系统需要做出的每一个决策都必须快速准确。它也可能意味着提高半自动系统的安全性和效率，实现更多统一且不再依赖驾驶员。此外，还有许多其他较小的应用，统一了许多区域、范畴和领域。

如何实现统一？

关于单一界面的承诺听起来非常令人畏惧。然而，要实现这一点，必须遵循某些条件，如下所示：

1. 兼容性
2. 一致性
3. 表达性
4. 效率
5. 互操作性

兼容性

这是统一的开端。各种数据项必须对齐并合并到一个架构中，需要兼容的数据结构。因此，只需最小的更改即可实现统一。

一致性

一旦兼容，模型还负责保持大部分数据兼容。这将保留结构并为其提供坚实的基础。

表达性

这个条件类比于人类沟通，使其更容易理解。同样，AI系统的表达能力可以帮助管理其遇到的边缘情况和不确定性。

效率

一旦满足了所有这些条件，就应该注意最大程度地减少向系统传递信息的时间和精力。没有这一点，统一系统将失去相对于碎片化系统的优势。

互操作性

最后，模型应该能够与其他现有组件集成。这被称为互操作性，是实现与其他AI系统无缝集成的重要方面。

这些是一些已用作经验法则的主要条件。然而，数据集来源、触及范围、框架等条件进一步用于分析准备统一系统时的更精细细节。

结论

自计算机能够执行当今复杂的运算以来，AI系统的发展一直在不断增长。虽然这是一个巨大的进步，但将其应用于实时系统和应用程序变得困难；因此，引入了统一的概念。系统的统一鼓励全面发展，并使系统具有可扩展性和效率。

统一的主要问题包括不兼容、数据表示不一致和知识转移效率低下。实现统一的技术包括用于知识型模型的流水线，实现迁移学习以完成视觉任务。统一的好处包括协调的模型构建、减少冗余等等。预计未来的AI系统将 undergo 统一以获得最佳性能。