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本綜述旨在審查生成式人工智能研究的當前趨勢，特別是MoE、多模態和人工智能（AGI）的影響。研究方法包括使用關鍵詞進行結構化文獻搜索，定制識別2017年至2023年期間發表的相關文章。調查結果揭示了三個新興的研究領域——MoE、多模態和AGI，它們將深刻重塑生成式人工智能的研究格局。這項調查采用調查式方法，系統地繪制了一個研究路線圖，綜合并分析了生成式人工智能的當前和新興趨勢。
生成式人工智能的里程碑式發展，從單用途算法到OpenAI的ChatGPT等多模式系統，推動了人工智能領域的變革，并對眾多領域產生了深遠影響。
語言模型經歷了一段變革之旅（圖3），從基礎統計發展到復雜神經網絡，支撐當前LLM，追求更準確地反映人類語言細微差別，推動機器理解和生成界限。然而，能力增強的同時，倫理和安全問題也出現，促使人們重新評估其開發方式和使用目的。
LLM的進步，包括GPT和BERT等模型的開發，為Q的概念化鋪平了道路。具體而言，這些模型所特有的可擴展架構和廣泛的訓練數據是Q提出的能力的基礎。例如，ChatGPT在情境理解和對話人工智能方面的成功為Q的設計原則提供了依據，表明了朝著更復雜、情境感知和自適應語言處理能力發展的軌跡。同樣，像Gemini這樣的多模式系統的出現，能夠整合文本、圖像、音頻和視頻，反映了Q可以擴展的進化路徑，將LLM的多功能性與高級學習和路徑查找算法相結合，以獲得更全面的AI解決方案。
MoE雖然具有優勢，但也面臨技術挑戰，如動態路由復雜性和專家不平衡性。MoE可能提高性能，但不能解決AI倫理對齊問題。MoE的復雜性可能掩蓋決策過程，使得倫理合規性和價值觀對齊更加復雜。雖然MoE的轉變標志著LLM的重大進步，但安全性、倫理對齊和透明度仍是首要關注點。MoE架構先進，但仍需跨學科研究和治理，以確保AI與社會價值觀和道德標準的一致性。
隨著多模態AI的誕生，人工智能發展迎來了變革時代，使機器對多種人類感官輸入和情境數據的解讀與互動方式發生革命性變化。
在AI的快速演進中，Q-star項目的投契能力，通過融合LLM、Q-learning和A（AStar算法），實現了重大突破。本節主要探討了AI系統從游戲中心化到Q*預期廣泛應用的發展路徑。
生成式人工智能領域快速發展，需要全面分類。表1提供了該領域的綜合分類，涵蓋了關鍵研究領域和創新領域，作為理解現狀的基礎框架，幫助應對模型架構、訓練方法、應用領域、倫理影響和新興技術前沿的復雜性。
生成式人工智能模型架構在Transformer、循環神經網絡（RNN）、專家混合模型（MoE）和多模態模型四個關鍵領域取得重大發展。Transformer模型采用注意力機制實現增強的上下文處理，在NLP和計算機視覺領域表現優異。RNN擅長序列建模，在處理語言和時序數據任務中表現突出。MoE模型通過并行性提高效率，能夠處理大量參數，處理復雜任務。多模態模型整合多種感官輸入，如文本、視覺和音頻，全面理解復雜數據集，特別是在醫學成像等領域具有變革性。
生成式人工智能模型的訓練使用了四種關鍵技術：監督學習、無監督學習、強化學習和遷移學習。監督學習使用標記數據集進行準確預測，無監督學習發現未標記數據中的模式，強化學習在決策和自治系統中變得越來越重要，遷移學習強調多功能性和效率，允許模型將從一項任務獲取的知識應用于不同但相關的任務。
人工智能的應用領域廣泛，包括自然語言理解（NLU）、自然語言生成（NLG）、對話式人工智能和創意人工智能。NLU涉及語義分析、命名實體識別、情感分析等，對提高人工智能理解和分析語言的能力至關重要。NLG強調生成連貫、上下文相關的和創造性的文本響應，如聊天機器人、虛擬助手和自動內容創建工具。對話式人工智能致力于開發能夠平滑、自然和上下文感知人機交互的人工智能系統。創意人工智能跨越文本、藝術、音樂等領域，通過參與藝術內容的生成，突破人工智能創意和創新潛力的界限。
隨著人工智能技術發展，道德考慮和法律合規性愈發重要，需開發“道德人工智能框架”，確保系統構建強調道德、公平和透明度。人工智能系統中的偏差緩解是關鍵，包括平衡數據收集、實施算法調整和正則化技術以減少偏差。數據安全方面，需確保數據機密性、遵守同意規范以及防范漏洞。人工智能倫理關注公平、問責和社會影響，需倫理治理框架、多學科合作和技術解決方案。隱私保護方面，需維護數據機密性和完整性，采用匿名化和聯合學習等策略。
自監督學習、元學習和微調等人工智能先進技術增強了模型的自主性、效率和多功能性。自監督學習使用未標記數據訓練模型，減少手動標記工作和模型偏差。元學習讓模型能快速適應新任務和領域，適用于數據驅動的環境。微調根據特定領域或用戶偏好定制預訓練模型，提高準確性和相關性。人類價值調整確保人工智能決策和行動符合社會規范和道德標準。
生成式人工智能的新興趨勢包括多模態學習、交互式和協作式人工智能、AGI開發以及AGI遏制。多模態學習結合語言理解與計算機視覺和音頻處理，實現更豐富的多感官上下文感知。交互式和協作式人工智能旨在增強人工智能模型與人類協作的能力，改善用戶體驗和效率。AGI開發專注于打造具有整體理解和復雜推理能力的人工智能系統，而AGI遏制則關注確保這些系統在道德上符合人類價值觀和社會規范。
MoE模型架構在Transformer語言模型上實現了突破，展示了卓越的可擴展性和效率（圖 4）。Switch Transformer和Mixtra等最新模型證明了基于MoE的設計正在迅速改變跨語言任務的模型規模和性能。
MoE模型是一種神經網絡設計創新，通過稀疏驅動的架構提高可擴展性和效率。它用多個專家網絡的稀疏MoE層替換密集層，每個專家處理特定子集，門控機制動態分配輸入。MoE模型在預訓練速度上優于密集模型，但在微調上面臨挑戰，需要大量內存進行推理。MoE模型可以管理大型數據集，將模型容量放大一千倍以上，計算效率僅略有下降。其關鍵組件是稀疏門控專家混合層，促進每個輸入實例的專家的動態和稀疏激活，保持高計算效率。MoE模型的最新進展凸顯了智能路由的優勢，使它們能夠擴大模型大小，同時保持計算時間常數。MoE模型的核心概念和結構在于其動態路由和專業化能力，為擴展神經網絡并提高其在各種任務中的效率和適應性提供了有前途的途徑。
MoE模型，特別是Mixtral 8x7B，預訓練速度快，但微調困難，需要大量VRAM。最新技術顯著降低訓練成本，最高節省五倍。DeepSpeedMoE優化模型大小和推理，降低3.7倍模型大小，提高7.3倍的延遲和成本效率。分布式MoE訓練和推理，如Lina，通過增強張量劃分優化資源調度，大幅減少訓練和推理時間。這些發展標志著從密集到稀疏的MoE模型轉變，可擴展AI應用。
MoE模型中，負載平衡對于保證專家計算負載均勻分布至關重要，路由器網絡負責選擇專家處理令牌，影響模型穩定性和性能。Zloss正則化技術通過微調門控機制，實現專家間更公平負載分配，提高模型性能，減少訓練時間和計算量。專家容量管理策略通過設置專家處理代幣數量閾值，調節單個專家處理能力，避免瓶頸，確保模型運行高效和精簡，改進訓練過程并提高復雜計算任務性能。
MoE模型的最新發展提高了大規模神經網絡的效率，如DeepSpeed-MoE引入了高級并行模式，優化了延遲和吞吐量，提高了模型效率。MoE模型在多語言任務和編碼等應用中具有多種用途，表現出處理復雜任務的能力。Mixtral和Switch Transformer等模型受益于MoE計算與模型大小的次線性縮放，大幅提高精度。DeepSpeed-MoE包括模型壓縮技術和端到端MoE訓練和推理解決方案，為大規模MoE提供服務。這些創新開辟了人工智能的新方向，用更少的資源訓練和部署更高質量的模型變得更廣泛。
MoE架構的新研究旨在提升性能和效率，優化超參數，突破模型規模限制，保持遷移學習的專業化。自適應稀疏訪問協調專家在推理到開放域對話的任務上合作。對路由機制的持續分析旨在平衡專家負載，減少冗余計算。MoE模型有望在語言、代碼生成、推理和多模式應用方面取得新突破，對教育、醫療保健、財務分析等領域產生深遠影響。
在新興的人工智能領域，令人期待的Q*項目是潛在突破的燈塔，預示著可能重新定義人工智能能力格局的進步（圖5）。
Q*代表了從專業AI到整體AI的轉變，類似于人類智能。它集成了多種神經網絡和機器學習技術，能處理和合成多方面信息。通用適配器和其他模型讓Q*快速學習各領域知識，并適應新數據類型。Q*形成了全面、自適應和多功能的人工智能模型。種智能可能超越人類認知靈活性，對跨學科創新和復雜問題解決有深遠影響。然而，Q*的能力也帶來了復雜的倫理和治理挑戰，需要建立強有力的倫理框架和治理結構來確保負責任和透明的人工智能發展。相應的準數學公式可以表示為：
其中，EGI：“增強通用智能”；NNi：一組多樣化的神經網絡架構；MLTi：各種機器學習技術；L ：這些組件的集成；⊙：神經網絡和機器學習技術之間的功能交互。
Q*是一種自學習和探索能力的重大演變，利用復雜的策略神經網絡處理語言和推理任務，增強自主學習能力。它采用強化學習技術如近端策略優化（PPO），集成神經網絡和尖端搜索算法，實現自主導航和吸收復雜信息。圖神經網絡增強元學習能力，使Q*快速適應新任務和環境，同時保留已學知識。Q*不僅能理解現有數據，還能主動尋求和綜合新知識，有效適應不斷變化的場景，無需頻繁再訓練，實現了前所未有的自主性和效率。相應的準數學公式可以表示為：
其中，ASLE：“高級自學習和探索”；RL：強化學習算法，特別是近端策略優化（PPO）；PNN：策略神經網絡，適用于語言和推理任務；SA：復雜的搜索算法，如樹或 Graph of Thought；GNN：將圖神經網絡納入元學習；×：RL 與 GNN 的跨功能增強。
Q*期望通過高級集成多個神經網絡，如價值神經網絡 (VNN)，實現卓越的人類理解水平。它將深入研究人類交流的微妙之處，并通過先進的自然語言處理算法和技術，如 DeBERTa 等，增強其深度理解能力。這些算法使 Q*不僅能解釋文本，還能理解微妙的社會情感方面，如意圖、情感和潛在含義。結合情感分析和自然語言推理，Q*可以探索社會情感洞察的各個層面，包括同理心、諷刺和態度。這種超越當前語言模型的理解水平將使Q在同理心、上下文感知交互方面表現出色，實現人工智能應用程序中個性化和用戶參與的新梯隊。相應的準數學公式可以表示為：
其中，SHLU：“高級人類水平的理解”；V NN：價值神經網絡，類似于 AlphaGo 等系統中的評估組件；NLP：一組先進的NLP算法；⊕：VNN評估與NLP算法的結合；alg：NLP 集中的各個算法。
Q*的高級常識推理發展將結合復雜邏輯和決策算法，可能融合符號人工智能和概率推理。目標是使Q*具備人類常識理解，縮小人工智能與自然智能差距。Q*可能利用圖形結構世界知識，結合物理和社會引擎。通過大規模知識庫和語義網絡，Q*可以有效應對復雜社會和實際場景，使決策更接近人類期望。相應的準數學公式可以表示為：
其中，ACSR：“高級常識推理”；LogicAI 和ProbAI：分別是符號AI 和概率推理組件；WorldK：圖結構世界知識的整合；⊙：這些要素的綜合運算，進行常識推理。
Q*整合現實世界知識，使用先進形式驗證系統，結合復雜神經網絡和動態學習算法，深入理解現實復雜性，超越傳統AI限制。可能采用數學定理證明技術確保推理準確且有道德基礎，通過道德分類器增強與現實世界交互的可靠性和責任感。相應的準數學公式可以表示為：
其中，ERWKI：“廣泛的現實世界知識整合”；FVS：形式驗證系統；NN：神經網絡架構；LTP：數學定理證明邏輯和事實的有效性；EC：道德分類器的合并；?：知識綜合和道德統一的全面整合。
此外，Q*的推測能力可能重塑就業市場和勞動力動態，其先進功能可自動執行復雜任務，導致工作要求轉變和新技能需求。這要求重新評估勞動力戰略和教育模式，以適應技術環境，確保勞動力能與先進AI系統互動和補充。
AGI是人工智能的革命性飛躍，旨在軟件中體現人類認知能力（圖6）。其發展基于先進的自學習能力，使用策略神經網絡和復雜強化學習技術進行自主適應。思想樹/思維圖等算法與這些網絡的集成，預示著未來AGI能獨立獲取和應用跨領域知識。
AGI預計將改變自學和探索，通過結合PPO等方法，實現自主學習和解決問題的水平，超越當前AI模型對訓練數據的依賴，減少再訓練需求，促進動態適應，對不斷變化的場景響應。
AGI集成多種架構，復制人類認知，通用適配器方法促進信息同化，使AGI成為跨領域執行任務的系統，具有人類智力的適應性。盡管AGI全部功能尚在推測，但先進醫療保健診斷的潛在應用已顯現，人工智能驅動的預測醫學模型突破證明了AGI改變醫療診斷和治療的潛力。?
AGI預計將利用Transformer架構算法，理解人類語言和社會情感的微妙之處，實現復雜、有同理心、上下文感知的交互，潛在應用包括改變人工智能系統通信方式和相互作用。?
符號AI和概率推理的集成，使AGI系統掌握常識，縮小AI與自然智能的差距，增強AGI在現實世界的導航和響應能力，實現與人類思維過程的緊密結合。?
AGI在形式驗證系統指導下，整合現實世界知識，具有準確、有道德的輸出，能與現實世界復雜性進行負責任互動。預計AGI將應對氣候變化等全球挑戰，通過先進數據分析和預測建模，在環境監測、氣候預測和制定可持續解決方案方面發揮關鍵作用，助力全球生態努力。?
AGI的發展既帶來機遇，也面臨挑戰。雖然AGI有望提高創意生產力和創新跨模式生成技術，但數據偏差、計算效率和道德影響等挑戰依然存在。在AGI開發中，需要采取平衡方法，重點關注數據管理、高效系統和社會影響。在AGI發展的背景下，專家警告不要高估當前AI能力，強調AGI理論與實際差距。AGI設想的自主性和認知能力使其區別于現有模型，未來AI系統可跨領域執行任務。道德和技術突破對AGI成為社會變革力量至關重要。預測實現通用AI的時間表仍不確定，但認識到障礙如計算能力限制和復制類人認知的復雜性至關重要。追求通用AI過程中需要持續研究和倫理考慮，確保負責任和認真的發展。
隨著 MoE、多模態和AGI等先進人工智能發展的出現，生成式人工智能研究的格局正在發生重大轉變。本節分析這些發展如何重塑生成人工智能的研究分類。
生成式AI的進步引發了研究領域的變革，為此我們建立了一套標準來評估其影響（如表2）。這套標準深深植根于技術進步與研究重點領域之間的動態相互作用。我們的分析框架是在從新興到過時的梯度尺度上構建的，反映了生成AI研究領域正在重塑的程度。我們將其分為五個不同的類別，進行復雜的評估，同時承認并非所有領域都會受到一致的影響。這種多層次的方法是基于技術顛覆的歷史模式和科學探究的適應性。
本文討論了人工智能發展對科學研究的影響，將研究領域分為五類：新興方向、需要轉變方向的領域、仍然相關、可能變得冗余和本質上無法解決。新興方向基于人工智能發展歷史，揭示新科學之謎和途徑。需要轉變方向的領域需吸收新興AI范式，全面改革傳統方法。仍然相關領域通過解決持久探究或固有適應性，抵御AI創新浪潮。可能變得冗余領域面臨過時，需前瞻性戰略和資源重新分配。本質上無法解決挑戰提醒我們，AI追求受制于人類倫理和文化多樣性的復雜網絡。
本節概述了生成人工智能領域最新進展，如MoE、多模態和AGI，對研究分類的影響。評估了模型架構、學習方法等，揭示了各領域受技術進步影響的程度。考慮了新研究方向、現有領域調整、方法論持續相關性和冗余等因素，概括在表3中。
隨著我們接近以Q*的出現為標志的新時代，生成式 AI 的研究格局正在經歷一場關鍵的轉變。教育部和多模態領域的新興研究重點主要集中于模型架構中的多模態模型、新興趨勢中的多模態學習、AGI領域的多模態模型以及元學習等方面。隨著生成式人工智能的興起，多模態 AI 技術正成為教育課程和技能發展的關鍵。同時，人們越來越需要更新學術課程，以納入全面的人工智能素養，并重點關注多模態人工智能技術。這種教育的演變旨在幫助未來的專業人士做好準備，有效地參與和利用人工智能的進步。AGI的新興研究重點在于強化學習、自然語言理解和生成、對話式人工智能和創意人工智能、偏見緩解以及類人適應性等方面的研究。與AGI的這些發展相一致，人工智能研究資金和投資模式的顯著趨勢顯而易見。這種趨勢反映出人們對通用人工智能日益濃厚的興趣，同時也指導了未來研究的軌跡。
生成式人工智能技術，包括 MoE、多模態和AGI，提出了獨特的計算挑戰。本節探討這些高級人工智能模型固有的處理能力要求、內存使用和可擴展性問題。
1）計算復雜性：生成式人工智能技術，包括 MoE、多模態和AGI，提出了獨特的計算挑戰。本節探討這些高級人工智能模型固有的處理能力要求、內存使用和可擴展性問題。
2）生成式人工智能技術的現實應用示例：生成式人工智能模型在現實場景中的應用展示了其在醫療保健、金融、教育的變革潛力和挑戰。
1) 市場準備情況：評估生成式人工智能技術的市場準備情況涉及分析成本、可訪問性、部署挑戰和用戶采用趨勢。
2）現有行業解決方案：生成式人工智能正在通過提供創新解決方案和改變市場動態來重塑各個行業。
1）技術限制：識別和解決生成人工智能模型的技術限制對于其先進性和可靠性至關重要。
2）增強生成式人工智能實用性的未來研究方向：生成式人工智能的未來研究應側重于解決當前的局限性并擴展其實際應用。
ChatGPT等AI工具的快速商業化和采用，推動了人工智能領域預印本的激增（圖 7），帶來了學術挑戰。這種快速發展導致學術交流出現瓶頸，而由AI工具生成的手稿和預印本已從計算機科學擴展到其他學科，對傳統的同行評審過程和預印本生態系統構成挑戰。當前研究時代，知識呈指數級增長，學術文獻快速擴展，對研究人員進行證據綜合提出挑戰。學術界面臨人工智能研究快速發展帶來的“混亂”，需緊急討論應對策略。需探索新的同行評審和研究傳播模式，如社區驅動審查流程、增強可重復性檢查、出版后審查和糾正，以及整合自動化工具和人工智能輔助審查流程。在快速發展的科研領域，預印本生態系統與傳統同行評審系統相結合是必要的，可以創建一個混合模型（圖8），確保學術嚴謹性和質量保證。
參考文獻：《From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A?Survey of Reshaping the Generative Artificial?Intelligence (AI) Research Landscape》
文章轉自微信公眾號@算法進階