1.3.2　大模型：实现通用人工智能的最佳路径

通向通用人工智能的路径是多元化的，其中，大模型是实现通用人工智能的最佳路径。大模型具有强大的通用性、实用性，能够降低人工智能应用开发门槛，提高模型精度，提高内容生成效率。大模型是人工智能技术的一大突破，成为通用人工智能发展的起点。

以GPT-4为例，除了完成各种语言任务外，GPT-4还可以完成编程、医学、心理学等多个领域的复杂任务。GPT-4在一些领域的表现甚至可以达到人类的水平。GPT-4还可以自动学习各种新内容，不断自我优化，提升自身智慧性。

以往的AI应用难以全面覆盖产业流程，而大模型能够覆盖产业流程的每个环节。以自动驾驶场景为例，在输入层，大模型可以感知环境，生成丰富的实景图片；在输出层，大模型可以重构3D环境、进行路径规划等。大模型能够实现自动驾驶感知决策一体化，做出科学的驾驶行为预判断，提升自动驾驶的可靠性。

大模型正在从单一模态数据输入向多模态数据输入迭代。文本、语音、图像等多模态的联合训练，可以实现不同模态之间的互补。这有助于提升模型的效果和泛化能力，为通用人工智能的发展奠定基础。

多模态大模型能够感知多种模态的数据，具备识别、处理数据的能力，能够根据数据分析结果做出决策或执行决策。多模态大模型具有通用性，但需持续迭代，以拥有更强大的通用能力。

未来，随着大模型的发展，用户与模型的互动将变得更加自然。大模型将不断提升自己的理解能力、推理能力，更好地理解用户的意图并解锁更多技能，输出高质量的内容。通用人工智能将在大模型的支撑下更具智慧。