基础智能:从联邦智能到基于TAO的智能系统联邦

摘要

从早期使用数学工具探索神经活动机理,到采用人工神经网络模型模拟人类智能,再到基于深度网络解决特定问题,人工智能历经80年发展,当前已进入大模型时代,其特点是立足基础大模型、服务广大社会群体。基础大模型的发展面临一系列挑战:一是大模型训练所必需的数据,质与量有待提高;二是高端算力设备受限制,模型训练高电耗、高碳排放带来环境问题;三是大模型的社会化带来歧视与偏见、虚假信息传播、隐私侵犯、影响就业等社会发展问题。在当今去全球化的国际形势下,为克服以上挑战,健全包含联邦数据、联邦控制、联邦管理和联邦服务的联邦生态系统,构建基于区块链保真(trustable+reliable+usable+effective/efficient,TRUE)和去中心化自治组织和分布式自治运营(DAO)的智能系统联邦,发展基于TAO(TRUE DAO)的基础智能(foundation intelligence,FI),为大模型时代人工智能的发展提供必要和有力的支撑。