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圆桌派:人与人工智能

王林
发布: 2023-05-31 12:08:05
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人工智能发展至今,已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正在对全球经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。中关村论坛平行论坛于2023年5月27日举办,邀请院士、专家和企业代表一同进行讨论。参会嘉宾针对如何加快推进首都人工智能产业高质量发展、大模型现状与未来发展趋势、培养有社会责任感和国际视野的交叉创新人工智能人才等主题建言献策。参会嘉宾认为,人工智能技术对整体经济发展格局将产生深远影响,预计2025年北京市将成为全国具有国际影响力的通用人工智能产业发展高地。 

圆桌派:人与人工智能

中国工程院院士戴琼海

中国工程院院士戴琼海

人工智能对整体经济发展格局产生深远影响  

人工智能技术的发展及应用不仅产生并推动了产业重构,而且对整体经济发展格局和社会组织结构,甚至人类行为方式都将产生深远的影响。人工智能的发展,已经成为了一个新的高潮。需要系统地组织讨论,完善规范,以培养跨领域人才,以应对人工智能的挑战。

海淀区是人工智能企业和人才高度聚集的地方,拥有数量众多的国家科研院所、高校和头部企业、独角兽企业、快速成长企业,具有引领人工智能基础研究、关键核心技术研发和产业发展的天然优势,希望海淀区紧抓人工智能发展关键节点,进一步加大人工智能普及教育和专业化教育,加强相关政策顶层设计。

圆桌派:人与人工智能

国际欧亚科学院院士邓智华

国际欧亚科学院院士邓智华

2025年北京将成为通用AI产业发展高地 

我国人工智能产业体系已经初步建成,产业发展态势良好。例如,开放服务平台、攻坚联合实验室、人才招引方面的培育可圈可点,基本上覆盖了全产业链协调发展的产业集群,预计到2025年北京市将成为全国具有国际影响力的通用人工智能产业发展高地。

在产业基地方面,海淀、中关村等核心区域汇聚了国际很多高水平人工智能示范企业和项目,建设的产业园区影响力越来越强;人工智能存量企业数量北京是全国第一。在如何高质量加快推进北京市人工智能产业的问题上,要发挥现有优势,有针对性地引进人才;聚焦顶层设计、关键领域,尤其要推动技术突破落地转化;要培育一批关键技术研发的领军企业,加快推动一批传统产业转型升级;打通底层核心技术堵点。

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中国科学院自动化研究所研究员曾毅

中国科学院自动化研究所研究员曾毅

培养有社会责任和国际视野的高端人工智能人才 

高端人工智能人才培养有两个关键词,第一个关键词是有社会责任的,第二个是有国际视野的,要构建这样的人工智能高端人才。未来人工智能人才应该是对社会负责任的,构建人工智能的科学技术、服务和应用,是人要负责任,不仅仅是人工智能要和人类去进行对齐,这点是非常重要的。

人工智能有科学属性,需要确立科学体系,但人工智能科学体系不仅仅跟自然科学有关,跟人文科学、跟社会的关联也是紧密的。未来人工智能人才的培养还需要增加的环节是人工智能与生命哲学、人工智能的伦理与治理、人工智能的法律规范方面的课程和实践。

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九号有限公司CTO刘淼

九号有限公司CTO刘淼

让人工智能逐渐深入到生活方方面面 

重要的是如何有效地利用人工智能技术,而不是将其视作一门科学。以九号有限公司推出的智能移动共享滑板车为例,一方面可以把人送到指定的地方,另一方面滑板车有自动调度,可以回到关键地方充电,解决通行的一些问题。

企业为人工智能应用提供的是场景,包括数据、算力,学术界提供的是灵魂,每年可以做五年战略规划,明确如何把当下的技术赋能产品,给客户带来更好的体验,给用户提供比较明确的价值,虚实结合,让人工智能技术逐渐深入到生活的方方面面。

圆桌派:人与人工智能

北京智源人工智能研究院院长黄铁军

北京智源人工智能研究院院长黄铁军

纯无人驾驶可能在几十年内发生 

今天的人工智能实际上是人类把我们的认知以语言的方式表达出来之后,用一个神经网络模型训练出来的大型的超大规模的模型。语言类模型很重要,可以说是未来大模型的基础。大模型的爆发就是从信息类的智能往实体类的智能发展,人工智能的感知能力会大幅度提升,此前预期的纯无人驾驶还有包括机器人进入制造业、家庭有可能在几十年内发生。

尽管人工智能已卓有成效,但其处理人脑信号方法仍与人类有很大不同。因此这个方向也会有很大的发展空间,未来三年模型一定会从语言扩散到视觉、听觉、具身、行动、机器人、自动驾驶这些方向,未来十年我们一定会处在一个智力的时代。

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华为昇腾计算业务CTO周斌

华为昇腾计算业务CTO周斌

人工智能本身是一个复杂的工程问题 

使用人工智能可以极大地提升产业效率,未来更多的生产力行业场景可以从大规模的人工智能获得收益,比如运营商、金融领域。运营商能够提供网络资质运营和智能客服体系,而金融领域则可提供智能风控和量化交易。在不久的未来,人工智能有望显著提高生产力、改善生活品质以及促进整个社会的运转效率。

在人工智能领域,存在许多巨大的工程挑战,这使其成为一个复杂的工程问题。企业和学术界在这方面可以找到非常好的结合点。一方面,能够用很好的工程体系支撑学术研究,另一方面,学术研究可以快速转化到整个产业界中去,形成良性循环,这有非常大的合作空间。

人工智能会消耗大量资源,而这些资源通常在学术体系里面是非常有限的,这时企业应该主动站出来,去帮助整个学术界一起分享。

北京商报记者 宋亦桐

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