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，在过去五年中，我们可能听到了太多关于元宇宙、区块链和虚拟现实的消息。目前，我们正处于一个关于被滥用的术语“人工智能”的喧嚣之中，时间将证明这场风暴是否会被视为茶杯中的风暴。
人工智能新闻独家采访了Jon McLoone，他是计算智能和科学创新领域最成熟的组织之一Wolfram Research的技术传播与战略总监，帮助我们将当前对人工智能的概念及其实际应用放入更深的背景中。
Jon在Wolfram Research工作了32年，担任过多个职位，目前领导欧洲技术服务团队。作为一名受过数学训练的专业人士，他在数据分析的许多方面都是一位熟练的从业者，我们开始采访时请他用电梯推销的方式描述Wolfram的工作。
“我们的价值主张是我们了解计算和Wolfram技术。我们将我们的技术量身定制以解决组织面临的问题。这涵盖了广泛的领域。因此，我们没有典型的客户。他们的共同点是他们正在做一些创新的事情。”
“我们在解决问题，进行计算和数据科学的工作。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的类型，比如工程计算、数据科学和机器学习。这包括社交网络分析、生物科学、精算科学和金融计算。从抽象的角度来看，这些都是根本上数学的事情。”
“我们的世界是所有这些结构化领域，我们在其中花费了30年构建不同的本体。我们有数学的符号表示，但也有图形和网络、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。我的团队正在做有趣的事情，实际上让它发挥有用的作用！”
“我们将人工智能视为另一种计算。多年来开发了不同的算法，其中一些是几百年前的，有些则是几十年前的。生成性人工智能只是增加了这个列表。”
关于2024年人工智能的声明有时可能过于乐观，因此我们需要对其能力保持现实，并考虑它擅长什么以及在哪些方面表现不佳。
“人类智能仍然是战略要素。在接下来的五年中，你不会说人工智能将管理我的公司并做出决策。生成性人工智能非常流利，但不可靠。它的工作是要看似合理，而不是正确。尤其是当你进入Wolfram所做的事情时，它会告诉你你的数学答案看起来像什么。”（人工智能新闻的斜体。）
在这个背景下，Wolfram Research的工作集中在Jon所称的“符号人工智能”上。为了区分生成性和符号人工智能，他给我们举了一个抛掷球体轨迹建模的类比。生成性人工智能将通过检查成千上万次这样的投掷来学习球的运动，然后能够生成轨迹的描述。“那个描述将是合理的。那种模型数据丰富，但理解能力差。”
另一方面，抛掷球体的符号表示将涉及抛物运动的微分方程和元素的表示：质量、气氛的粘度、摩擦力以及许多其他因素。“然后可以问，‘如果我在火星上投掷这个球会发生什么？’它会给出一些准确的答案。它不会失败。”
解决商业（或科学、医学或工程）问题的理想方式是人类智能、符号推理（以Wolfram语言为典范）以及我们现在所称的人工智能之间的结合。人工智能是一种很好的技术，用于解释意义并充当组件之间的接口。
“一些有趣的交叉点是我们如何将自然语言转化为一些结构化的信息，然后你可以用这些信息进行计算。人类语言非常混乱和模糊，而生成性人工智能非常擅长将其映射到某种结构。一旦你进入一个语法上正式的结构化世界，你就可以在其上进行操作。”
最近一个将“传统”人工智能与Wolfram工作结合的例子涉及医疗记录：
“我们最近做了一个项目，处理手写、打印和数字化的医疗报告。但它们包含单词，试图对这些进行统计是不可能的。因此，你必须使用生成性人工智能部分将所有这些单词映射到诸如类别的东西：这是可避免的死亡吗？是的。不是。这是一个很好的结构化键值对。然后一旦我们将这些信息以结构化形式（例如一段JSON或XML，或你选择的任何结构）获取到手，我们就可以进行经典统计，开始说，‘是否有趋势？我们可以预测吗？COVID对医院伤害有影响吗？’这些是可以用符号方法处理的明确问题，比如均值、中位数和模型。”
在我们的采访中，Jon还简要介绍了一个演示，例子是他组织的工作，一个虚构的花生酱杯制造厂。更换某种成分或改变配方的某些细节对产品保质期的影响是什么？
“大型语言模型（LLMs）会说，‘哦，它们可能会持续几周，因为花生酱杯通常在货架上放几周。但转向一个可以连接到成分的计算模型，你将知道这个东西应该在过期之前持续八周。或者这种变化可能对制造过程产生什么影响？一个计算模型可以连接到你的制造厂的数字双胞胎，并学习，‘这将使事情减慢3%，因此你的生产力将下降20%，因为它在这里造成了瓶颈。’大型语言模型非常擅长将你和你的问题与模型、数学、数据科学或数据库连接起来。这确实是一个有趣的三方思想碰撞。”
你可以在即将于10月1日至2日在阿姆斯特丹举行的TechEx活动中找到Wolfram Research，展位166，属于人工智能与大数据分会。我们不能保证在活动中会有任何与花生酱相关的讨论，但要了解强大的建模和生成性人工智能如何被利用来解决你的特定问题和困惑，请通过其网站联系该公司。
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