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大会活动 | 沙龙分享-深度学习后,人工智能如何发展?

以下文章来源于腾讯科协,作者腾讯科协

自新冠肺炎疫情发生以来,以人工智能为代表的新兴科技,在疫情监测分析、人员物资管控、医疗救治、药品研发等方面发挥了重要的支撑与保障作用。疫情防控中表现优异的人工智能技术,能否为疫后全球经济复苏开出科技良方?

我国智能控制专家、IEEE fellow蔡自兴教授首先做了“加速人工智能建设 助推经济产业发展”的主旨报告,分别从人工智能核心技术及其地位、人工智能新基建是强国工程、人工智能助推实体经济发展和中美人工智能的合作与竞争四个方面,介绍了人工智能与实体经济融合的策略。

中国科学院计算技术研究所研究员山世光作了“AI时代的软硬智件基础设施”的专题报告。山世光指出了我国人工智能当前存在的一些问题,算力建设重复、基础软件研发投入少、研究人才数量不足,国产自主深度学习框架的研发没有形成企业界的合力。山世光认为,当前人工智能最主要的工具——深度学习已是后继乏力,不足以支撑AI继续升级。他建议,应该加强基础智件体系的研究,建立国家级的知识中心;在这方面,尽快抢占人工智能研发平台和工具的先机。

会上,李国杰院士指出,人工智能和大数据实际上是一对双胞胎,人工智能复兴主要是靠数据智能或者计算智能,缺乏高质量数据会成为人工智能发展的瓶颈。他举例说,疫情期间的健康码解决了最刚性的需求,但智能含量并不高。如果再往健康码里注入些智能,比如行为轨迹,比如何时和确诊者有接触、接触多久,做得好了,就能提升传播扩散途径检测、病毒源头追溯能力,大大减轻疫情防控工作人员的负担,而这些都需要高质量的标注数据。因此,发展数字经济,人工智能要高度重视“软基建”,大力共建共享人工智能基础数据平台、人工智能训练平台和软硬工具链,充分利用搭载国产芯片的高质量人工智能训练平台,推动人工智能训练的共享,形成公共服务体系。李院士特别强调,人工智能产业主要是技术与产业的融合,是用人工智能技术解决行业问题,让行业+人工智能,而不是人工智能+行业。企业要把人工智能当成求解的方法,它不是‘老大’。人工智能应该是蛋糕上的奶酪,要把蛋糕看得更重一些。

作为国内企业人工智能研发主力军,我司AI Lab机器学习中心总监黄俊洲认为,目前很多行业还没有准备好深度学习所需要的数据,此时应当从算法上研发类似迁移学习和自学习等新的方法论,同时积累经验与行业新的知识进行结合。

还有来自中科院自动化所、计算所、战略院、科技企业的多位专家就人工智能的基础技术研发、应用方向、产业融合分别发表了各自意见。大家一致认为,公共AI算力、开放平台、知识中心等人工智能新型基础设施建设,除了助力技术落地、加速技术突破之外,也应在促进不同群体共享发展方面发挥重要作用;应改善中小企业和创业者创新条件,改进欠发达地区智能化基础设施,使智能化变革走向包容发展、共享发展;让中低端的传统行业以最低的代价实现智能化的升级改造,是未来人工智能发展的重要方向。

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