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面对人工智能和大模型技术的来临，我们要有三个改变：一是平常心；二是敬畏心；三是创新力。

ChatGPT在带来人工智能商业化契机的同时，也将刺激更多的技术创新。ChatGPT为人机交互注入了新的活力，但要做出真正的“类人”的人工智能应用，其技术还有待提升。因此，ChatGPT一定会带来更深、更多、更宽广的技术创新浪潮，这才是推动社会向前发展的动力，所以各领域的科学家都很重视它。

从ChatGPT到GPT-4经过了一段很长的历史，它是科学研究和技术积累的结果，但ChatGPT还处于初级阶段，目前只能作为工具辅助人类工作不能代替人类，所以从现在开始还会有技术的革新，我们更需要面对。

虽然ChatGPT带来的变革如此迅猛，但它仅是大模型技术，而推动技术产业的更新不仅只有大模型的技术，所以它并不代表人工智能的全部，也不代表人工智能的将来。

ChatGPT、GPT-4之所以能突破，是因为采用了一系列深度学习的新技术，包括无监督学习、有监督学习、多任务学习，以及基于人类反馈的强化学习，所有这些发展是今天的必然结果。尽管ChatGPT取得了不错的进展，但它仍然处于发展初期，依然存在一些技术特点和局限。比如训练时间长、资源消耗高、准确性有待提高、容易存在误导性等问题，因此它还需要不断研究、改进、解决和完善。

面对人工智能和大模型技术的来临，我们要热情拥抱它，我们要有三个变革，用平常的心去对待它，更要有敬畏的心对待它，这样才能把所有问题的负面影响减到最小。同样在教育界，我们需要拥抱它，以平常心和创新的能力去做。

目前，自然语言处理还是不完整、不完善的，因此也是有发展空间和潜力的，况且整个人工智能领域。自然语言处理仍然面临很多风险，这时应对的策略首先应该是心态，心态会决定一切。

从图灵测试到人工智能经历了很多事情，我们要计算、要感知、要认知，从感知到认知还有漫长的路要走，所以说离不开人工智能。人工智能图灵奖获得者在思考如何进行推理，脑科学领域诺贝尔奖获得者在考虑“人如何思考”，生物进化类诺贝尔奖获得者也在考虑“生物是如何优化和进化”的，物理领域诺贝尔奖获得者启发了我们思考人工智能深度学习、深度网络大模型物理本质是什么，所以说下一代人工智能是我们的主题。可解释、鲁棒、安全、自适应、创造性、迁移性，我们怎么去应对这样的挑战才刚刚开始。

深度学习也不是一天就有的，下一代深度学习只实现可解释、可通用还远远不够。这时我们怎么做，基金委最近下发的十大重点培育项目所列题目就表明了下一代该怎么做；机器人领域有工信部等17个部门提出的要求；在场景创新领域，六部委提出了10个场景示范，这些都是国家层面的考虑。所以突破在哪里、问题在哪里，技术我们还需要发展，从这个意义上来讲，从感知到认知涉及方方面面，心理、哲学、语言、人类工程包括神经，我们更需要协同发展。所以，源头创新一定是围绕本质性问题，我们还在路上。（本文节选自《中国人工智能学会通讯》2023年第13卷第4期，作者焦李成为欧洲科学院外籍院士；俄罗斯自然科学院外籍院士；西安电子科技大学杰出教授）

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