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人工智能學(xué)術(shù) 正文
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11位科學(xué)家眼中的WAIC:當(dāng)科學(xué)家開始關(guān)注市場

本文作者: 我在思考中 2021-07-19 10:00
導(dǎo)語:“陽春白雪的東西變少了,煙火氣變重了?!?
11位科學(xué)家眼中的WAIC:當(dāng)科學(xué)家開始關(guān)注市場
 AI科技評論報道
“陽春白雪的東西變少了,煙火氣變重了?!?nbsp;
這是今年與會者參加世界人工智能大會(WAIC)最直觀的感受。 
而從科學(xué)家的角度,這種“陽春白雪”和“煙火氣”的碰撞則有著更深的含義。 
在AI從理論研究、應(yīng)用技術(shù)到產(chǎn)業(yè)化推廣的產(chǎn)業(yè)鏈條中,科學(xué)家居于最上游的位置。但近年來,越來越多的科學(xué)家從從學(xué)術(shù)界轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)界。如何從產(chǎn)業(yè)界的角度思考問題,則是他們需要做出的最大改變。
而作為產(chǎn)業(yè)大會的WAIC,正是檢驗這種改變的試金石。
在WAIC,AI科技評論遇到了11位科學(xué)家。他們研究領(lǐng)域各不相同,但有一點相同的是,他們均與產(chǎn)業(yè)緊密相連,要么直接加盟某個企業(yè),要么雖然人還在學(xué)術(shù)界,但與企業(yè)有著密切的合作。
在現(xiàn)場,這11位科學(xué)家分享了他們在WAIC現(xiàn)場的所見所想。在他們看來,

在人工智能領(lǐng)域在大數(shù)據(jù)、大算力、大模型等領(lǐng)域的研究進(jìn)展依然令人印象深刻,但在WAIC上,這種“科技”正在轉(zhuǎn)化為“技術(shù)”,科技公司們也俯下身段,以更接地氣的方式,來講解其技術(shù)對日常生活潛移默化的改變。

大象無形,大音希聲。當(dāng)大數(shù)據(jù)、大算力、大模型為代表的AI發(fā)展到了一定程度,反而使得人們難以察覺這當(dāng)中的變化;而科技公司在AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的下沉、AI與產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步結(jié)合,這也正是在這屆WAIC上,觀眾感覺炫的技術(shù)和應(yīng)用少了的原因。
這也是AI發(fā)展的一個新階段:如果說幾屆WAIC上,AI更多的是一種“自上而下”的驅(qū)動范式,通過酷炫的研究成果,拉動普通用戶對AI的關(guān)注;而這屆WAIC更多的是從應(yīng)用出發(fā)的、“自下而上”的推動方式。

這也給科學(xué)家們提出了新的問題:他們所關(guān)注的,不僅僅是人工智能從感知走向決策在研究方法上的改變,更要關(guān)注這種驅(qū)動范式的轉(zhuǎn)換對他們研究價值評判所造成的影響。當(dāng)科學(xué)家開始關(guān)注市場,他們或許也因此能看到更多的東西——這正是人工智能又一次飛躍的機會。

(以下排名不分先后)


微眾銀行CAIO楊強:科學(xué)家要能說清楚自己做的工作在整個產(chǎn)業(yè)鏈條里面的位置 

相比起學(xué)術(shù)會議,世界人工智能大會有很多新的特點,比方說有很多落地應(yīng)用的案例,而且更強調(diào)這些案例,我覺得這個是一個好處,對于科學(xué)家來說,應(yīng)該更關(guān)心人工智能和實際應(yīng)用的這種交匯,同時,科學(xué)家要能說清楚自己做的工作,在整個產(chǎn)業(yè)鏈條里面的位置,而不是僅僅追求準(zhǔn)確率、錯誤率這樣的比較抽象的指標(biāo)。
我覺得今年世界人工智能智能大會有好幾個亮點都特別有意義,第一個是更加國際化,我們在開幕式就看到很多IJCAI的理事會的成員來自世界各地;另一個亮點就是AI的社會責(zé)任,比方說隱私計算,這次被多次提到并且有專門的track在講,然后呢,還有就是AI的社會責(zé)任也在以不同的panel的形式出現(xiàn),不管是科學(xué)家還是產(chǎn)業(yè)都越來越多地意識到人工智能本身的一些不足,如何來彌補這些不足也成為一個熱點。
還有一個特點是更多的年輕人參加,尤其這一次,IJCAI和上海人工智能協(xié)會包括WAIC上舉辦了一個IJCAI YES的青年學(xué)術(shù)會議,有幾百個年輕的科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)的帶頭人都來參加。同時IJCAI與WAIC深度合作,不僅在WAIC開幕式亮相,還成立了一個永久的辦公室。另外在7月9號還舉辦了一個IJCAI的WAIC的晨跑活動,有WAIC的參與者和領(lǐng)導(dǎo)來參加,這都是WAIC國際化和社會化的一個標(biāo)志。

京東人工智能研究院常務(wù)副院長何曉冬:AI 能夠帶來實際的生產(chǎn)力進(jìn)步

跳出單點技術(shù)的改進(jìn)來看,今年 WAIC 的一個新亮點是有很多行業(yè)+AI的展覽,比如交通銀行的展臺,展示了AI能夠帶來實際的生產(chǎn)力進(jìn)步。自2016年AlphaGo帶給公眾的沖擊以來,在過去5年,我們看到AI學(xué)術(shù)界的蓬勃發(fā)展,涌現(xiàn)出很多新算法。而未來5年,將是技術(shù)大規(guī)模落地產(chǎn)業(yè)的窗口期,相信更多的亮點會在跨領(lǐng)域技術(shù)融合和產(chǎn)業(yè)落地上涌現(xiàn)。 
事實上,普通大眾可能更容易關(guān)注到單點的AI技術(shù),如語音識別、語言理解、圖像識別與生成等,但對高復(fù)雜性的問題認(rèn)識不足。以人機對話與交互為例,一般人只看到語音識別,或者進(jìn)一步到語言理解,但其實對話的本質(zhì)是對話雙方的連續(xù)博弈和決策,只把語音識別當(dāng)作對話的核心技術(shù)就像把圖像識別當(dāng)作圍棋AI的核心技術(shù)一樣片面,也不能真正解決問題。從這點來看,新的機遇在于從更高的層次來看AI的發(fā)展,關(guān)注更本質(zhì)的技術(shù)問題,聚焦更復(fù)雜的大系統(tǒng)。
在今年的WAIC上,京東展出了許多AI產(chǎn)品與服務(wù),其中最值得介紹的是京東智能客服言犀打造的“數(shù)字銀行柜員”,該解決方案融合了前沿的智能語音、智能對話、及虛擬數(shù)字人技術(shù),結(jié)合金融領(lǐng)域知識和行業(yè)know-how,在各個客服、營銷、投顧等場景為客戶提供高效率高體驗的智能服務(wù),可以實現(xiàn)自主應(yīng)答、主動服務(wù)、質(zhì)檢與合規(guī)、智能工作臺、員工培訓(xùn)、客戶洞察等全流程服務(wù)。


科大訊飛A.I.教育研究院院長王士進(jìn) :科學(xué)家應(yīng)該更加側(cè)重對人工智能應(yīng)用的介紹和理解 

從大會的主題就可以發(fā)現(xiàn),從最開始的“人工智能賦能新時代”到如今聚焦城市發(fā)展,這代表了人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用越來越深入,參與其中的玩家趨于理性和成熟。
同時,安全的挑戰(zhàn)也越來越大。去年WAIC,中科院院士姚期智就在開幕式上強調(diào)“將人工智能與‘多方計算’技術(shù)相結(jié)合,有望實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)”。今年大會中不少參與嘉賓提到了隱私計算這一技術(shù)。可以預(yù)見,隱私計算將迎來爆發(fā)式的研究和應(yīng)用,其對于隱私保護(hù)乃至國家安全有著重要的意義。
在今年的WAIC中,智能駕駛是著重展示的概念之一。作為人工智能、新一代通信技術(shù)與傳統(tǒng)汽車技術(shù)跨界融合的新興產(chǎn)物,智能駕駛技術(shù)的落地量產(chǎn)和商業(yè)化越來越值得期待。
當(dāng)下國家推行建立以需求為導(dǎo)向的科技成果轉(zhuǎn)化機制,科技創(chuàng)新上升為國家戰(zhàn)略,在這一背景下,科學(xué)家需要更加關(guān)注支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè),著力解決“卡脖子”難題。人工智能應(yīng)用從過去的紙上談兵或炫技,趨于實用并服務(wù)于國家戰(zhàn)略需求,我認(rèn)為這可以說是學(xué)術(shù)界發(fā)展進(jìn)步的一種表現(xiàn)。
在這個多元化行業(yè)的大會中,科學(xué)家應(yīng)該更加側(cè)重對人工智能應(yīng)用的介紹和理解,特別包括探索和闡述新場景下的新應(yīng)用,以及成熟應(yīng)用中的新問題是如何得到解決的,可以包括探索的嘗試和規(guī)劃化的數(shù)據(jù)驗證。比如在此次大會“AI賦能教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型論壇”中,我向參會者重點介紹面向因材施教場景的智慧課堂和個性化學(xué)習(xí)應(yīng)用產(chǎn)品,剖析人工智能技術(shù)對教學(xué)模式的變革以及產(chǎn)品的迭代發(fā)展。
 

哈爾濱工業(yè)大學(xué)人工智能研究院院長劉劼:人工智能要落地,評價標(biāo)準(zhǔn)是效益 

人工智能每一次興起,人們都會憧憬它具有取代或者超越人的能力,但“繁華落盡”,人們就會發(fā)現(xiàn),人工的智能跟真正的智能相差甚遠(yuǎn)。這種理想與現(xiàn)實的差距,其實也是導(dǎo)致前幾次“人工智能寒冬”的原因。
今年的世界人工智能大會相對務(wù)實,表現(xiàn)在兩個方面,一個是泡沫在被慢慢的擠掉,憧憬、講故事、畫大餅的東西越來越少;另一方面人工智能的一些非常顯著的進(jìn)展,包括大模型、超大規(guī)模算力等,新聞報道甚多,讓大家覺得有點兒審美疲勞。
人工智能最終要落地,評價標(biāo)準(zhǔn)是實質(zhì)的效益。有人說數(shù)據(jù)是新石油,也有人說人工智能是新電力,無論怎樣,這些“電”必須能夠落地。類比電燈、電話、電梯,只有打造出物聯(lián)網(wǎng)或者實體智能,才能讓人工智能真正走進(jìn)千家萬戶,賦能各個行業(yè)奔向美好未來。
今年是大會第一次在國內(nèi)有分會場,我們承辦哈爾濱分會場,即突出了哈爾濱特色,也突出了和上海的互動,希望大家更多關(guān)注哈爾濱人工智能學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)的進(jìn)展。

上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院助理教授李春曉:學(xué)術(shù)明確方向,產(chǎn)業(yè)認(rèn)清邊界

我聽到很多聲音在喊“人工智能到了該反思的時候了”,畢竟這波AI浪潮持續(xù)了這么久,確實需要我們梳理一下,哪些理論沒有跟上,哪些理論走在了前列。2021年,無論是對于學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界都是反思、批判的好契機。
現(xiàn)在的人工智能,以深度學(xué)習(xí)為代表的技術(shù)只是在初級階段,在某些特定領(lǐng)域很“聰明”,但不代表“通吃”所有領(lǐng)域。因此大家應(yīng)該明確這個邊界,不要造成“AI在哪都能打”的誤解。之前的每一次AI浪潮退卻,不正是源于這種誤解?
當(dāng)前的人工智能還是以感知為主,而在實際場景下,卻需要感知和認(rèn)知相結(jié)合,因此,學(xué)術(shù)界的研究趨勢應(yīng)該是:在擴展感知層研究的同時,積極探索認(rèn)知理論的研究。
產(chǎn)業(yè)界其實有些事情也沒有搞清楚,例如:1.沒有明確哪些場景適合用AI來處理;2.沒有明確AI不能處理哪些場景。另外,還有一些基本事實,我想提醒一下:知識圖譜只能解決一部分認(rèn)知問題;深度學(xué)習(xí)不是什么都能干。
從政府對人工智能的扶持力度上能感覺到,中國是個積極擁抱技術(shù)的國家。但這次世界人工智能大會也能看出一些“偏好”:更多的強調(diào)應(yīng)用,科學(xué)強調(diào)太少。只有科學(xué)前進(jìn),才能用技術(shù)解決行業(yè)痛點,幫助我們實現(xiàn)美好生活。


明略科技深度學(xué)習(xí)實驗室負(fù)責(zé)人唐大閏:AI行業(yè)未來能夠重復(fù)計算機行業(yè)的輝煌

這屆WAIC上有兩個新趨勢值得關(guān)注,一是 AI賦能,除了感知之外更需要“認(rèn)知”的加入,二者結(jié)合才能輔助甚至代替人類做出決策;二是 AI硬件國產(chǎn)化,自主化有遍地開花的趨勢,但是作為資產(chǎn)、智力密集型產(chǎn)業(yè),眾多小公司都可能只是先烈。
從今年的世界人工智能大會可以看出:雖然智能無處不在,但距離能夠延伸人類的智力輔助決策,依然有著不小的距離;AI算力硬件廠商多方尋求合作,但想要突破國際巨頭(NVIDIA)依然困難重重。
AI行業(yè)在發(fā)展前進(jìn),民眾甚至資本都希望有能夠切實感知的落地案例、場景、產(chǎn)品,才能延續(xù)對AI產(chǎn)業(yè)的信心。AI公司也必須拿出接地氣的成果,才能證明自己在這個領(lǐng)域持續(xù)前進(jìn)且占據(jù)了一席之地,這就是所謂的“不陽春白雪”了。既然向民眾普及了AI的概念與趨勢,就要應(yīng)對大家對AI能夠改變工作與生活的期望,這個過程在計算機普及的十幾年間已經(jīng)重復(fù)過一次了,希望AI行業(yè)也能夠重復(fù)計算機行業(yè)的輝煌。

伯禹教育首席科學(xué)家沈鍵:AI發(fā)展,人才先行

AI發(fā)展不光要關(guān)注學(xué)術(shù)前沿和技術(shù)落地,還需要關(guān)注人才。今年大會,人才培養(yǎng)有關(guān)的話題被提到了一個前所未有的重要位置。5場主題論壇活動,涵蓋青少年、產(chǎn)業(yè)人才、創(chuàng)新人才、青年科學(xué)家的培養(yǎng)。
AI賦能各行各業(yè),需要的是全民人工智能思維普及和素養(yǎng)提升,每個人都需要盡早認(rèn)識到AI技術(shù)在自己從事的職業(yè)、專業(yè)中產(chǎn)生的價值。今年會場中能看到很多小朋友的身影,甚至有小學(xué)生組團來參觀,“人工智能從娃娃抓起”已經(jīng)初現(xiàn)成效。
AI核心技術(shù)的突破更離不開頂尖人才,對創(chuàng)新人才、科學(xué)家的培養(yǎng)已經(jīng)有了模式上的創(chuàng)新和政策的支持。在“天才”出現(xiàn)比例恒定的情況下,我們要擴大人才基數(shù),才能讓中國在人工智能競爭中保持領(lǐng)先地位,率先進(jìn)入強人工智能甚至超人工智能時代。 

中電金信研究院副院長單海軍:人工智能技術(shù)的發(fā)展從技術(shù)驅(qū)動走向市場驅(qū)動

WAIC2021有幾個明顯的觀感,用幾個關(guān)鍵詞總結(jié)就是:市場、安全和改造。
一是人工智能技術(shù)的發(fā)展從技術(shù)驅(qū)動走向市場驅(qū)動,AI領(lǐng)域的公司已經(jīng)從關(guān)注前沿技術(shù)和探討場景落地的可能,發(fā)展到了圍繞具體場景推出成熟的解決方案。本次展覽有大量國內(nèi)的AI創(chuàng)業(yè)公司,覆蓋芯片、AI平臺到AI算法到智能業(yè)務(wù),顯示出市場的火熱和務(wù)實;
二是數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)已經(jīng)成為新的行業(yè)熱點。從專題分論壇看,隱私計算學(xué)術(shù)交流會、可信AI論壇等均成為關(guān)注熱點;各大廠商如螞蟻集團、京東等也推出了解決方案。相信在政策和技術(shù)的推動下,會成為未來幾年人工智能領(lǐng)域的重要業(yè)務(wù)。
三是傳統(tǒng)行業(yè)廠商已經(jīng)開始大量接觸“AI”,施耐德電氣、國家電網(wǎng)、上汽等在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)中已經(jīng)大量使用AI技術(shù),表明了AI技術(shù)的新一輪普及和對行業(yè)的改造正在深入中。
中電金信還參與了IJCAI和WAIC共同舉辦的學(xué)術(shù)會議IJCAI YES,我們是這個學(xué)術(shù)會議的鉆石贊助商。AI的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)的結(jié)合日趨緊密,我覺得無論是學(xué)術(shù)界也好,工業(yè)界也好,未來肯定在于年輕人,所以說辦年輕人大會就是多給這些年輕人一些展現(xiàn)的舞臺,多給他們一些合作的機會,能更好地促進(jìn)我們AI學(xué)術(shù)界這些年輕人的發(fā)展,大會的意義就在于此。

華為諾亞方舟決策與推理實驗室主任郝建業(yè):感知AI走向落地,但決策AI投入仍不夠

近兩三年AI技術(shù)的發(fā)展相對來講比較平緩,從歷史來看所有技術(shù)方向都會經(jīng)歷相對比較平緩的階段。在這個階段,更需要關(guān)注技術(shù)前后端和平臺系統(tǒng)的完善,從而讓技術(shù)更好的沉淀、落地。

從這個角度來講,這一屆大會整體內(nèi)容感覺更加務(wù)實,注重AI技術(shù)落地背后的軟硬件平臺及安全、倫理等問題。如果沒有相關(guān)的配套軟硬件,包括大環(huán)境的支持,那么一項前沿技術(shù)可能只是一個空中樓閣。

從AI技術(shù)演進(jìn)來講,大型預(yù)訓(xùn)練模型還算是比較新鮮的事物,目前也仍只是少數(shù)公司或科研機構(gòu)才有足夠的算力來支撐,面向NLP和CV的大模型如何在未來大規(guī)模落地也是需要工業(yè)界持續(xù)探索思考的問題。面向未來,除了感知、認(rèn)知之外,更重要的是決策方向。這方面的主流技術(shù)是強化學(xué)習(xí),目前離大規(guī)模落地還有一定的距離。對于大眾而言,對這塊技術(shù)的了解相對來講比較少。有必要通過這種大會進(jìn)一步去擴大非AI人士對決策智能方面的理解,從而更多加大在決策智能方面的投入。

此外,WAIC和一般的學(xué)術(shù)會議不一樣,參會人背景非常多樣化,包括各個行業(yè)的專家、企業(yè)家、政府人員。我建議科學(xué)家或研究者多分享自己在研究方向上的觀點,比如AI技術(shù)對整個社會的發(fā)展有哪些影響?AI的大方向應(yīng)該往哪些具體的角度演進(jìn)?包括AI安全、倫理和可解釋性等等,而不是去展示前沿科技的復(fù)雜技術(shù)細(xì)節(jié)。


復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授黃萱菁:陽春白雪不應(yīng)當(dāng)是AI大會的目的

會議的AI感是越來越強了,但亮點是可遇不可求的。以AI頂會的最佳論文為例,預(yù)訓(xùn)練模型先后獲得了NAACL 2018、NAACL 2019、NeurIPS 2020的最佳論文。但這是特例,更多頂會的最佳論文仍然是漸進(jìn)的突破,而不是顛覆性的成果。
或許我們可以關(guān)注一些尚未產(chǎn)生充分先進(jìn)成果的話題,也許這就蘊含著未來的亮點,比如負(fù)責(zé)任的AI、環(huán)境友好的AI、腦機接口等。 
WAIC的會展覆蓋上層應(yīng)用到底層架構(gòu)。人氣虛擬偶像、自動駕駛導(dǎo)覽小巴、低空配送無人機網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用固然熱鬧,底層AI平臺更是精彩。多家企業(yè)發(fā)布了超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型,把中文自然語言處理推向了新的高度。期待在國產(chǎn)AI平臺的助力下,國內(nèi)人工智能研究、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)落地能更加輝煌。
我覺得AI大會必須肩負(fù)一個使命,就是把最新的學(xué)術(shù)界進(jìn)展、最有潛在價值的工業(yè)界落地應(yīng)用介紹給媒體、監(jiān)管、大眾,使人工智能走進(jìn)人心,走進(jìn)生活和工作,更接地氣。陽春白雪不應(yīng)當(dāng)是AI大會的目的。
WAIC雖然強調(diào)AI技術(shù)的落地應(yīng)用,但也同樣吸引學(xué)術(shù)界的眼球。此外,除了互聯(lián)網(wǎng)、人工智能業(yè)界人士之外,還有許多來自制造業(yè)、金融業(yè)的觀眾??茖W(xué)家如果希望在WAIC更好地展示自己,建議學(xué)習(xí)一些技巧,比如”如何做好一個TED演講”,不要試圖向普羅大眾介紹整個研究領(lǐng)域,而是設(shè)計引人入勝的開場白,把內(nèi)容細(xì)節(jié)化,把故事講好。另一個思路是采取靈活多樣的表現(xiàn)形式,比如在AI TIME組織的“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與認(rèn)知智能前沿技術(shù)論壇”的圓桌討論中,就設(shè)計了有爭鳴性的問題,讓嘉賓各抒己見,碰撞出思想的火花,同時鼓勵觀眾提問,收到了很好的效果。
 

阿里巴巴達(dá)摩院人工智能科學(xué)家楊紅霞:預(yù)訓(xùn)練技術(shù)走向商業(yè)落地是一大驚喜 

人工智能已經(jīng)在“聽、說、看”等感知智能領(lǐng)域達(dá)到或超越了人類水準(zhǔn),但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。認(rèn)知智能被認(rèn)為是邁向下一代人工智能的關(guān)鍵性突破,超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型被認(rèn)為是認(rèn)知智能的基礎(chǔ)設(shè)施。
NLP的預(yù)訓(xùn)練領(lǐng)域自BERT以來,規(guī)模從小到大,模型從文本到多模態(tài),呈現(xiàn)如火如荼的發(fā)展態(tài)勢。這些研究以多種多樣的角度進(jìn)行創(chuàng)新,涌現(xiàn)了很多令人激動的成果。在眾多研究中,尤以O(shè)penAI的GPT3和DALL-E引人注目,顯現(xiàn)出了更強大的語言能力、邏輯能力和跨模態(tài)理解能力。
國際上Google、微軟(OpenAI)和NVIDIA陸續(xù)突破了萬億參數(shù)規(guī)模,國內(nèi)目前北京智源研究院和阿里巴巴達(dá)摩院相繼開發(fā)了萬億級別參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練模型,實現(xiàn)了強大的、通用的多模態(tài)編碼器和生成器,甚至已經(jīng)實現(xiàn)了部分場景的商業(yè)化落地,同時我們發(fā)現(xiàn)隨著參數(shù)規(guī)模的增大,預(yù)訓(xùn)練模型展現(xiàn)了一定的推理認(rèn)知和創(chuàng)造力。
可以預(yù)測,預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn),為軟硬結(jié)合、新的商業(yè)化模式等都帶來了巨大的機遇。這是WAIC讓我非常驚喜的地方,并期待在未來能有更多的基礎(chǔ)領(lǐng)域技術(shù)的落地。 

中科院自動化所研究員王金橋:科學(xué)家要從碎片化場景凝練共性需求,設(shè)計更通用模型 
話題創(chuàng)新和酷炫的演示并不能解決AI變現(xiàn)的問題,反而AI更務(wù)實了,不再To VC地宣傳了。模型和算法正在向著場景深處的細(xì)枝末節(jié)來滲透,越來越與實際業(yè)務(wù)貼合,從點線面形成數(shù)據(jù)-場景和SaaS服務(wù)的閉環(huán),也就是更加了解場景的Know How。我認(rèn)為這也是一種進(jìn)步——讓AI照進(jìn)現(xiàn)實。
AI公司對細(xì)分場景從算法的輸出轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┱w的解決方案,場景越來越細(xì)分,同時場景也越來越內(nèi)卷,傳統(tǒng)的企業(yè)開始布局AI,從而加劇了細(xì)分行業(yè)競爭。 
AI的酷炫的光環(huán)正在褪去,強調(diào)新方法的論文、酷炫的demo往往跟實際的應(yīng)用場景的需求有一定的鴻溝。大家討論AI的時候越來越接地氣了,不再說“多少個博士、多少篇Nature論文”了。
另外,AI作為基礎(chǔ)設(shè)施,特別是預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn),智能計算中心的出現(xiàn),也會改變當(dāng)前AI的一個模型、一個算法的研發(fā)模式,“多模態(tài)+大模型+多任務(wù)”成為一個重要的方向。隨著大模型的發(fā)展,數(shù)據(jù)的爆炸性增長,人工智能正在成為新的生產(chǎn)力工具,算力已經(jīng)成為生產(chǎn)力,數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)力資料,城市級的智能計算中心將成為支撐智能城市的一個重要基座,推動城市數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)的智能化升級。
作為科學(xué)家,應(yīng)該通過這個大會跟行業(yè)場景的專家進(jìn)行交流,從兩個方面來介紹自己的科研方向:一方面是場景與AI結(jié)合的創(chuàng)新,深入到細(xì)分場景中去解決AI的應(yīng)用問題,從模型、硬件和算法等多個方面系統(tǒng)性地分析,通過一線的實踐去解決真正的問題;另一個方面是,從碎片化的場景中去凝練一些共性的需求,結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展,來更好地設(shè)計通用的模型,增強模型的泛化能力。


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11位科學(xué)家眼中的WAIC:當(dāng)科學(xué)家開始關(guān)注市場

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