23日,2023中國(guó)人工智能大會(huì)繼續(xù)進(jìn)行。中外院士、專(zhuān)家學(xué)者、技術(shù)精英等業(yè)界嘉賓齊聚有福之州,聚焦國(guó)內(nèi)外人工智能領(lǐng)域的研究進(jìn)展和學(xué)術(shù)前沿,為人工智能基礎(chǔ)理論突破、關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供新的啟發(fā)和思路,進(jìn)一步引領(lǐng)我國(guó)數(shù)智科技創(chuàng)新趨勢(shì),為數(shù)字中國(guó)建設(shè)注入澎湃新動(dòng)能。
慧覺(jué)遙感
騰沖遙感大模型大有可為
近年來(lái),中國(guó)遙感衛(wèi)星在社會(huì)生產(chǎn)和生活各領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,中國(guó)民用遙感衛(wèi)星系統(tǒng)研制工作取得顯著成績(jī)。
以“遙感技術(shù)可以數(shù)出中國(guó)有多少棵樹(shù)”為例,中國(guó)科學(xué)院院士、國(guó)際歐亞科學(xué)院院士周成虎分析了遙感大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向,介紹了對(duì)地觀測(cè)、衛(wèi)星導(dǎo)航及位置信息服務(wù)等中國(guó)遙感事業(yè)的根本性進(jìn)步。
他提出,隨著遙感大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從視覺(jué)遙感到算覺(jué)遙感、再到慧覺(jué)遙感的技術(shù)升級(jí),遙感正在從經(jīng)典走向智能時(shí)代。如今,如何使計(jì)算機(jī)像人腦一樣去理解地理場(chǎng)景,并在獲得海量遙感大數(shù)據(jù)后進(jìn)行智能化、高質(zhì)量的處理,成為遙感領(lǐng)域的新問(wèn)題。
對(duì)此,周成虎提出搭建騰沖遙感大模型的構(gòu)想。他介紹,融合大數(shù)據(jù)、大知識(shí)和大計(jì)算的慧覺(jué)遙感,能夠把現(xiàn)代大數(shù)據(jù)、人工智能和云計(jì)算技術(shù)等緊密結(jié)合到遙感大數(shù)據(jù)分析中,通過(guò)地理智能學(xué)習(xí)方法和圖譜耦合關(guān)聯(lián)、分區(qū)分層分級(jí)、人機(jī)環(huán)境協(xié)同等思想,實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像場(chǎng)景的理解,建立全空間多粒度的時(shí)空對(duì)象模型,達(dá)到對(duì)全球大模型的自動(dòng)標(biāo)注。
“未來(lái),我們可以通過(guò)人工智能就來(lái)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中所隱含的知識(shí)和規(guī)律,最終改造現(xiàn)有地理信息技術(shù),按需測(cè)量、生產(chǎn)時(shí)空數(shù)據(jù),為農(nóng)業(yè)、環(huán)境、國(guó)土等各行業(yè)提供科學(xué)數(shù)據(jù),也為科研和教育提供實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的地理信息數(shù)據(jù)。”周成虎說(shuō)。
智能決策
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)藍(lán)海
機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能的基礎(chǔ)核心領(lǐng)域之一,下圍棋的AlphaGo、火爆的ChatGPT,背后的關(guān)鍵算法都是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
在歐洲科學(xué)院院士、南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)周志華看來(lái),傳統(tǒng)的以預(yù)測(cè)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)研究方向已經(jīng)飽和。
“在過(guò)去的幾十年里,人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)長(zhǎng)期都在為預(yù)測(cè)服務(wù),目前主要問(wèn)題都已基本解決。但決策對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)而言,是尚待開(kāi)發(fā)的藍(lán)海。”周志華提出,如何幫助人類(lèi)做出決策,將是未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)研究的新方向。
大會(huì)上,周志華分享了自己提出的一個(gè)新概念——“排演”(rehearsal),即在對(duì)于未來(lái)可能發(fā)生的事件作出預(yù)測(cè)的情況下,在腦內(nèi)的假想空間中進(jìn)行模擬決策,并評(píng)估可能采取的行動(dòng)后續(xù)會(huì)產(chǎn)生的結(jié)果。
在他看來(lái),目前的機(jī)器學(xué)習(xí)深度依賴(lài)已有的數(shù)據(jù),即便是大家津津樂(lè)道的ChatGPT也是在現(xiàn)有的語(yǔ)料庫(kù)上搭建的。決策則要求機(jī)器在一種沒(méi)有未來(lái)的數(shù)據(jù)的情況下,根據(jù)預(yù)警在可操作的集合中找出盡可能少的步驟(成本)并讓不發(fā)生的概率高于發(fā)生的可能,從而排演出能夠“改變”未來(lái)的選擇。
“盡管科學(xué)發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重依賴(lài)因果關(guān)系,預(yù)測(cè)依賴(lài)關(guān)聯(lián)關(guān)系,但決策并不依賴(lài)于關(guān)聯(lián)與因果,而是依賴(lài)于影響關(guān)系。”周志華提出,從人類(lèi)決策的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,人工智能的決策也需要數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與知識(shí)推理的深度結(jié)合。而基于概念建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、時(shí)間序列等現(xiàn)在已有的模型,這種研究方向是具備可行性的。
智能制藥
推動(dòng)中國(guó)醫(yī)藥工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
近年來(lái),全球生物醫(yī)藥行業(yè)處于高速發(fā)展階段,以人工智能為主的交叉學(xué)科深入融合到醫(yī)藥工業(yè)中,“AI+醫(yī)藥”的概念也已深入人心。
俄羅斯工程院外籍院士、浙江大學(xué)求是特聘教授劉雪松認(rèn)為,當(dāng)前,生物醫(yī)藥行業(yè)已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的階段,如何結(jié)合人工智能新一代技術(shù)進(jìn)行根本性、革命性的改變,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)?;?、商業(yè)化,并突破國(guó)際市場(chǎng),是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。
“藥企在制藥裝備、自動(dòng)化控制系統(tǒng)和信息化管理系統(tǒng)中所運(yùn)用的數(shù)字化解決方案證明了,智能化、信息化、數(shù)字化的生產(chǎn)體系,能夠有效幫助藥企實(shí)現(xiàn)降本增效、提升管理、數(shù)據(jù)積累等目標(biāo)。”劉雪松預(yù)測(cè),未來(lái),中國(guó)的生物醫(yī)藥行業(yè)將從治病理念向健康理念提升,并逐步往高層次發(fā)展。藥物篩選、分子設(shè)計(jì)、藥物預(yù)測(cè)、藥物安全測(cè)量等持續(xù)加入智慧元素;生物醫(yī)藥工業(yè)發(fā)展也將更加精準(zhǔn)高效。
“希望大家以世界眼光、國(guó)際視角,加強(qiáng)人工智能和生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的合作與交流,共同為我國(guó)從醫(yī)藥大國(guó)向醫(yī)藥強(qiáng)國(guó)發(fā)展聚集‘智慧’力量,真正在生物醫(yī)藥方面發(fā)掘出中國(guó)的一片天地。”劉雪松說(shuō)。(記者 宋亦敏 吳樺真)
責(zé)任編輯:趙睿
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