從ChatGPT 看人工智能與能源科技革命
發(fā)布時(shí)間：2023-03-28
【賽普瑞電氣】當(dāng)下，有這樣兩股浪潮勢(shì)頭正盛。
一股是數(shù)字化浪潮。依托“大模型+大數(shù)據(jù)+強(qiáng)算力”而生的ChatGPT，引發(fā)全球?qū)νㄓ萌斯ぶ悄艿年P(guān)注。根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的預(yù)測(cè)，2025年前，人工智能市場(chǎng)將保持兩位數(shù)增長(zhǎng)。語(yǔ)言、聲音和視覺(jué)技術(shù)以及多模態(tài)解決方案將徹底改變“人類效率”。
另一股是能源科技革命浪潮。在全球氣候變化加劇和能源綠色轉(zhuǎn)型的背景下，增加綠色電力成為各國(guó)能源轉(zhuǎn)型的一項(xiàng)策略，新信息技術(shù)革命則成為推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展的助推力。在國(guó)內(nèi)，構(gòu)建以綠色低碳、柔性靈活、互動(dòng)融合、智能高效為特點(diǎn)的新型電力系統(tǒng)成為綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵舉措。
中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》提出，將“推動(dòng)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融、教育、醫(yī)療、交通、能源等重點(diǎn)領(lǐng)域，加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用”。可以想見(jiàn)，數(shù)字浪潮和綠色浪潮的疊加將激蕩出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
數(shù)字化和能源科技革命兩股浪潮的疊加，不僅要改變電力、石油等傳統(tǒng)能源行業(yè)，而且有望被新能源、儲(chǔ)能等領(lǐng)域關(guān)注和應(yīng)用。下一步，更多疊加或?qū)⒊霈F(xiàn)，更大的乘數(shù)效應(yīng)將被釋放。
要讓疊加實(shí)現(xiàn)，首先要有合適的模型。
中國(guó)工程院院士、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)咨詢委員會(huì)主任鄔賀銓認(rèn)為，要進(jìn)入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，背后的模型就要改變，這不是博覽群書(shū)就能做到的，還需要利用到很多行業(yè)的知識(shí)。問(wèn)題在于，一方面從事人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)的企業(yè)不了解產(chǎn)業(yè)需求;另一方面，實(shí)體產(chǎn)業(yè)的專家尚無(wú)法開(kāi)發(fā)類似ChatGPT的大模型。
國(guó)網(wǎng)智能電網(wǎng)研究院計(jì)算及應(yīng)用研究所所長(zhǎng)周飛認(rèn)為，產(chǎn)生這種問(wèn)題的根源在于算法框架。“我們用的模型都是開(kāi)源的，包括引入百度的飛槳框架做了一些工作。我們?cè)陂_(kāi)源的框架下做了一些有電力特色的算法和模型研究，但沒(méi)有辦法從架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)就實(shí)現(xiàn)為電力行業(yè)量身定制的效果。”他說(shuō)。
當(dāng)下，能源行業(yè)和IT行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始尋求合作，在大模型的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)升級(jí)，為數(shù)實(shí)融合尋找可行的路徑。百度智能云AI和大數(shù)據(jù)平臺(tái)總經(jīng)理忻舟表示，如果可以獲取并注入電力語(yǔ)料，讓模型擁有電力基礎(chǔ)知識(shí)，再經(jīng)過(guò)少量精心標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，模型就可能產(chǎn)生處理電力系統(tǒng)特定任務(wù)的能力。
嘗試突破多模態(tài)技術(shù)也是專家提出的解決思路。包括電力在內(nèi)的傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)中，大部分情況下都是正常運(yùn)行，出現(xiàn)異常故障的情況很少。異常行為、突發(fā)狀況都是典型的小樣本，難以被大模型使用。針對(duì)這種小樣本問(wèn)題，中科院計(jì)算所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員王瑞平建議，可以引入多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)，如DeepMind開(kāi)發(fā)的視覺(jué)語(yǔ)言小樣本模型Flamingo，可以連接強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)和語(yǔ)言模型、處理任意交錯(cuò)的視覺(jué)和文本數(shù)據(jù)序列、無(wú)縫攝取圖像或視頻作為輸入，僅使用少量注釋示例即可構(gòu)建可以快速適應(yīng)眾多任務(wù)的模型。
其次，要做好數(shù)據(jù)治理。
模型越大，準(zhǔn)確率越高。大模型將AI從感知維度提升到理解維度，除了模型要合適，還需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。吳文峻指出，大模型非常依賴數(shù)據(jù)，但不是從網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)后進(jìn)行簡(jiǎn)單匯集就行，還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，才能更好地訓(xùn)練大模型。這意味著，如何打造優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)也是一個(gè)重要的問(wèn)題。未來(lái)在一些領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)支撐性的模型，要想構(gòu)造訓(xùn)練這類模型，就需要在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面做很多扎實(shí)的工作，包括共享數(shù)據(jù)、隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)清洗、質(zhì)量管理等，只有把數(shù)據(jù)治理好，才有可能打造面向不同領(lǐng)域的大模型。
南瑞集團(tuán)南瑞研究院新技術(shù)應(yīng)用研發(fā)中心副總工程師陸繼翔則認(rèn)為，現(xiàn)有預(yù)訓(xùn)練大模型搭配特定場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練和微調(diào)，就能達(dá)到很好的效果。這就好比一個(gè)普通的足球運(yùn)動(dòng)員，已經(jīng)具備運(yùn)球和搶斷等基本素質(zhì)，然后再專門(mén)進(jìn)行射門(mén)和抓機(jī)會(huì)等訓(xùn)練，就能成為一個(gè)前鋒。他同時(shí)建議，要做好模型的輕量化，因?yàn)槲覀冃枰袑I(yè)的數(shù)據(jù)調(diào)用預(yù)訓(xùn)練好的模型，以生成更專業(yè)、更小、更細(xì)分的應(yīng)用。
再次，要整合算力資源。
大模型需要強(qiáng)大算力支撐，根據(jù)OpenAI的研究，AI訓(xùn)練所需算力呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，且增長(zhǎng)速度將超越硬件的摩爾定律。但當(dāng)前，能源電力領(lǐng)域的算力資源較為分散，周飛指出，國(guó)家電網(wǎng)公司已經(jīng)建立了三大電力先進(jìn)智能計(jì)算平臺(tái)，但還不足以支撐類GPT算力的算法需要，因此加強(qiáng)整合算力資源非常必要。
除了整合自身資源，借助統(tǒng)一平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)算力也是未來(lái)的可選項(xiàng)。2月底，國(guó)內(nèi)首個(gè)一體化算力交易調(diào)度平臺(tái)——東數(shù)西算一體化算力服務(wù)平臺(tái)正式上線。平臺(tái)整合了寧夏地區(qū)零散算力資源，以支撐國(guó)內(nèi)人工智能運(yùn)算平臺(tái)急需的大算力服務(wù)。但業(yè)內(nèi)人士提醒，由于類似的一體化算力服務(wù)平臺(tái)在市場(chǎng)中尚無(wú)成型的標(biāo)準(zhǔn)可依，平臺(tái)建設(shè)還需要解決“標(biāo)準(zhǔn)化算力接口”等問(wèn)題，這也是能源行業(yè)在借助外力時(shí)需要關(guān)注的地方。
最后，要擁有開(kāi)放的心態(tài)。
在人工智能與能源行業(yè)的融合過(guò)程中，打破經(jīng)驗(yàn)主義，形成鼓勵(lì)創(chuàng)新的機(jī)制也非常重要。忻舟認(rèn)為，經(jīng)驗(yàn)是知識(shí)的組成部分，但經(jīng)驗(yàn)往往會(huì)局限創(chuàng)新能力。在推進(jìn)數(shù)字技術(shù)和電力行業(yè)融合的過(guò)程中，雙方都需要用更寬容的心態(tài)，形成允許試錯(cuò)的文化，以打破藩籬，讓數(shù)實(shí)融合有更好的落地效果。
在適合的模型、專業(yè)的數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的算力和開(kāi)放的心態(tài)的共同作用下，我們或?qū)⒖吹侥茉纯萍几锩屯ㄓ萌斯ぶ悄艿娜诤蠎?yīng)用。正如鄔賀銓所說(shuō)，我國(guó)信息化發(fā)展處于最好的歷史機(jī)遇期。無(wú)論是第一次工業(yè)革命，還是第二次工業(yè)革命，都是從面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開(kāi)始的，至今還服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，以信息化為代表的第三次工業(yè)革命，則是從面向消費(fèi)應(yīng)用開(kāi)始的。在他看來(lái)，數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合是第三次工業(yè)革命的核心，也是新經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵。數(shù)實(shí)融合之路面臨很多挑戰(zhàn)，但這條新賽道也將是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新機(jī)遇。
近日，在《能源評(píng)論》雜志與國(guó)網(wǎng)智能電網(wǎng)研究院計(jì)算及應(yīng)用研究所聯(lián)合舉辦的學(xué)術(shù)沙龍上，各方專家深入研討人工智能與能源變革相關(guān)話題：在新一輪人工智能技術(shù)熱潮興起之際，能源電力與人工智能有哪些新的合作契機(jī)?人工智能在能源行業(yè)的應(yīng)用又有哪些問(wèn)題亟待解決?不同場(chǎng)景的人工智能和產(chǎn)業(yè)生態(tài)應(yīng)如何演進(jìn)?
01
ChatGPT與大模型
周飛：我們正處在人工智能技術(shù)變革的進(jìn)程中。ChatGPT作為一個(gè)現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用和人工智能新范式的代表，將對(duì)大幅度提升生產(chǎn)力發(fā)揮重要作用，其標(biāo)桿意義可以與個(gè)人電腦、互聯(lián)網(wǎng)的誕生相提并論。
吳春鵬：ChatGPT最大的意義是在大數(shù)據(jù)、大模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合認(rèn)知游戲策略加強(qiáng)加深人機(jī)智慧協(xié)同，讓人們更好地應(yīng)用人工智能，實(shí)現(xiàn)破圈效應(yīng)。
吳文峻：這種“暴力計(jì)算”模式成就了ChatGPT，但從本質(zhì)上看，這來(lái)自算力的提高和模型工程化方法的極致優(yōu)化。歸根到底，算力的提升讓ChatGPT這類語(yǔ)言大模型的規(guī)模超過(guò)閾值，其語(yǔ)言能力就有質(zhì)的飛躍，即實(shí)現(xiàn)了“相變”。有人把現(xiàn)階段深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究過(guò)程形象比作煉丹，其中，數(shù)據(jù)是金木水火土等自然元素，算法框架是用來(lái)煉丹的爐子，算力就是煉丹爐下的三昧真火。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究者就好比煉丹師，通過(guò)調(diào)參數(shù)、改數(shù)據(jù)煉出一個(gè)個(gè)新的模型。但這種比喻隱藏著另一層意思，即煉丹式的人工智能研究更適合于學(xué)術(shù)界的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，但是這種煉丹作坊需要很高的成本，才能實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的對(duì)接落地，非常不適用于大規(guī)模的工程應(yīng)用。
忻舟：通常認(rèn)為，人工智能模型的參數(shù)規(guī)模超過(guò)1億就是大模型。原來(lái)的范式是要針對(duì)一個(gè)問(wèn)題開(kāi)發(fā)一個(gè)模型，新范式就是基于大模型，通過(guò)某種算法把大量的知識(shí)、先進(jìn)的能力導(dǎo)入模型參數(shù)，依靠少量的數(shù)據(jù)激發(fā)其完成具體的任務(wù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)在線上應(yīng)用后，再回流至模型形成閉環(huán)，進(jìn)而持續(xù)提升模型的智能水平。
02
能源電力應(yīng)用有哪些
朱紅：以電力規(guī)劃為例，可以用人工智能技術(shù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)，主動(dòng)發(fā)掘電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，優(yōu)化電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)閾值，設(shè)計(jì)相應(yīng)的仿真方案，真正做到規(guī)劃設(shè)計(jì)有依據(jù)，而且還可以進(jìn)行演算確認(rèn)規(guī)劃結(jié)果的可靠性，進(jìn)一步迭代提升規(guī)劃有效性，使得規(guī)劃由專家經(jīng)驗(yàn)向科學(xué)決策轉(zhuǎn)變。
郭銳：ChatGPT會(huì)較大幅度提升機(jī)器人的人機(jī)交互能力，未來(lái)將從以下四個(gè)方面發(fā)展：一是機(jī)器人的自主智能系統(tǒng)，二是仿生機(jī)器人，三是機(jī)器人類人靈巧作業(yè)、技能學(xué)習(xí)與知識(shí)增強(qiáng)，四是機(jī)器人交互與人機(jī)共融技術(shù)。
陸繼翔：ChatGPT就是一個(gè)平臺(tái)，可以調(diào)用為專業(yè)應(yīng)用的接口，比如在調(diào)度里面通過(guò)智能分析做內(nèi)容處理，最后映射到系統(tǒng)里面。同時(shí)可以生成更專業(yè)、更小、更細(xì)分的應(yīng)用，做到輕量化應(yīng)用。
徐博倫：電網(wǎng)儲(chǔ)能必須依靠人工智能的輔助才能有效地參與電力系統(tǒng)運(yùn)行與電力市場(chǎng)。做負(fù)荷預(yù)測(cè)的時(shí)候不能只強(qiáng)調(diào)負(fù)荷的準(zhǔn)確度，還要強(qiáng)調(diào)負(fù)荷誤差在系統(tǒng)調(diào)度中的影響，因?yàn)樨?fù)荷峰值預(yù)測(cè)錯(cuò)了，會(huì)極大影響電力系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。
03
如何與行業(yè)深度耦合
趙永生：人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用還面臨三個(gè)方面的問(wèn)題：一是小樣本學(xué)習(xí)的問(wèn)題。因?yàn)殡娏I(yè)務(wù)中發(fā)生故障和缺陷案例較少，這些場(chǎng)景具有一定的離散性，屬于比較典型的小樣本學(xué)習(xí)類別。二是多模態(tài)融合的問(wèn)題。電力應(yīng)用中存在很多聲音、圖像以及文本等多模態(tài)融合場(chǎng)景，目前還沒(méi)有有效的技術(shù)突破。三是驗(yàn)證評(píng)價(jià)問(wèn)題。目前，行業(yè)內(nèi)尚未建立統(tǒng)一的驗(yàn)證評(píng)價(jià)機(jī)制，存在模型和樣本質(zhì)量良莠不齊問(wèn)題，尚未形成內(nèi)外部協(xié)同發(fā)展的良好生態(tài)。推動(dòng)解決了上述問(wèn)題，才能把人工智能技術(shù)應(yīng)用推向深入。
周飛：ChatGPT應(yīng)用于電力至少要邁過(guò)三道坎：首先，如果要應(yīng)用于電力認(rèn)知推理，需要高質(zhì)量的電力知識(shí)庫(kù)，突破電力專業(yè)術(shù)語(yǔ)環(huán)境中的邏輯推理難題。其次，要具備實(shí)時(shí)在線處理能力，還有很大挑戰(zhàn)。最后，需要與電力認(rèn)知大模型采用的雙向預(yù)測(cè)模式優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提升人機(jī)對(duì)話中知識(shí)的精準(zhǔn)提取和邏輯合理表達(dá)能力。
王瑞平：怎么把通用的大模型適配到專業(yè)的領(lǐng)域，是面向垂直領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)需要考慮的問(wèn)題。以ChatGPT為例，對(duì)一般的知識(shí)，問(wèn)答錯(cuò)誤無(wú)傷大雅，但是對(duì)于重要的行業(yè)應(yīng)用，比如醫(yī)療、安防、電力行業(yè)，準(zhǔn)確性和精準(zhǔn)度就很重要。這就需要把電力行業(yè)口口相傳的知識(shí)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，反饋給模型，進(jìn)而提高模型精度。
忻舟：對(duì)人工智能企業(yè)而言，需要在保障安全的前提下將技術(shù)交付給用戶，讓它發(fā)揮價(jià)值。對(duì)電力企業(yè)而言，需要出臺(tái)新的激勵(lì)政策，避免讓經(jīng)驗(yàn)影響創(chuàng)新能力提升。一方面，要從企業(yè)文化層面鼓勵(lì)創(chuàng)新試錯(cuò);另一方面，也要鼓勵(lì)員工找到問(wèn)題，找到能把業(yè)務(wù)抽象成當(dāng)前最新技術(shù)可以解決的模式和橋梁，并對(duì)提出這樣好問(wèn)題的員工給予激勵(lì)。
吳杰：人工智能是建設(shè)新型電力系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐技術(shù)。針對(duì)電網(wǎng)有很多場(chǎng)景難以窮舉的問(wèn)題，可以通過(guò)“非正常即異常”的技術(shù)手段擴(kuò)展識(shí)別范圍，比如識(shí)別輸電線上可能會(huì)有絲巾、廢棄氣球等影響安全的物體，并將邊緣站點(diǎn)分析的結(jié)果和故障樣本數(shù)據(jù)上送。
04
擁抱人工智能新時(shí)代
吳文峻：以Transformer為基礎(chǔ)模型架構(gòu)的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)，有可能徹底把“煉丹式”的人工智能研究變成一個(gè)工業(yè)化時(shí)代的人工智能應(yīng)用推廣。毫無(wú)疑問(wèn)，我們站在了一個(gè)人工智能發(fā)展的十字路口上，正在從過(guò)去極盡復(fù)雜邁向“大道至簡(jiǎn)”，也讓更多專用領(lǐng)域可以更容易地實(shí)現(xiàn)與人工智能的融合應(yīng)用。此外，還要探索創(chuàng)新性思路，讓人工智能利用自身強(qiáng)大的數(shù)據(jù)歸納和分析能力去學(xué)習(xí)電力系統(tǒng)的規(guī)律和原理，得出面向模型生態(tài)的新研究范式。在大模型預(yù)訓(xùn)練方式上，不采取現(xiàn)在的絕對(duì)集中方式，而是走集中和分布相結(jié)合的路線，依靠不同行業(yè)的專業(yè)信息，將小模型自主聚合成大模型。
周飛：目前，人工智能技術(shù)輸出的結(jié)果不具有可解釋性，很難說(shuō)清其中的邏輯關(guān)系。因此，除了大參數(shù)量、大數(shù)據(jù)量和大計(jì)算量，未來(lái)還要引入大知識(shí)量的概念，強(qiáng)調(diào)認(rèn)知的作用，包括發(fā)現(xiàn)、理解、加工、生成等環(huán)節(jié)。未來(lái)能源電力領(lǐng)域的人工智能技術(shù)不僅是依靠數(shù)學(xué)模型、靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，還要具有邏輯推理能力，并以專業(yè)知識(shí)作為知識(shí)圖譜，像人一樣具有自己的世界觀、方法論和邏輯體系。
原文來(lái)自：《能源評(píng)論》作者：張?jiān)皆?王偉，由開(kāi)關(guān)柜除濕器廠家陜西賽普瑞電氣分享！