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                            人工智能與基礎科學亟須深度融合
                            作者:佚名    文章來源:本站原創    點擊數:245    更新時間:2023/7/31           ★★★

                            “風頭正勁的人工智能對于理論科學和實驗科學都大有裨益,但其基本原理還有待科學家們去深入研究!狈茽柶潽劦弥、國際基礎科學大會主席丘成桐7月23日在首屆國際基礎科學大會“基礎科學與人工智能論壇”上表示,如果能弄清這些原理,人工智能的應用范疇將大得多。

                            隨著人工智能技術的迭代,支撐其發展的基礎科學也開始出現深度交叉,包括計算機科學、數學、心理學、語言學、哲學等在內的基礎科學,已成為助推人工智能發展的基礎。與此同時,人工智能也在反哺基礎科學,其強大的算力正在為基礎科學提供新的研究范式。探索人工智能與基礎科學的融合,已然成為時下最熱的話題。

                            人工智能背后的理論待挖掘

                            “現在有很多數學家和物理學家在研究人工智能的本質,數學、物理等基礎學科的發展也需要廣泛運用人工智能等新一代技術,以促進基礎科學的發展!鼻鸪赏┙ㄗh,青年科學家應該從根本上了解、應用人工智能,并在人工智能的廣泛應用過程中發揮重要作用。

                            隨著ChatGPT(訓練對話式大規模語言模型,以對話方式進行交互)的橫空出世并廣泛落地應用,其在人機交互、智能識別,以及內容生成方面的出色表現讓人驚訝,也讓大模型和深度學習等技術成為人工智能皇冠上的明珠。

                            美國國家工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士、清華高等研究院雙聘教授沈向洋認為,探究基礎科學和人工智能的關系具有深刻意義!敖┠,辯論最多的是通用人工智能是不是能夠做得出來?而當ChatGPT涌現出來后,人們又問這個智能是從哪里涌現出來的?甚至還會回過頭來問智能到底是什么?”

                            對此,沈向洋提出了智能與模型規模之間的關系、訓練大模型過程中智能的產生階段、數據對于智能產生的影響、智能涌現的產生機制、數學工具的正確運用等五個還未完全解決的重要問題,而得出的結論是數學適用于人工智能、人工智能適用于數學!拔磥,找對用對好的數學工具,將有效應對目前人工智能發展遇到的挑戰!

                            具體到產業落地應用方面,德國國家工程科學院院士、清華訪問教授張建偉認為,基于基礎學科的數學模型、物理模型、生物模型、腦科學模型等具有很強的現實需要!爱斍,智能機器人所取得的進展主要集中在底層建模和控制方面,但傳統物理模型難以適應交互環境變化,迫切需要將模型訓練與深度學習融合推進,這也是機器人在面臨動態和非結構環境下研究的重要話題!

                            年輕人應多作有益的探索

                            在教育領域,人工智能跨學科的特性也越來越明顯。也正是這種跨學科的交叉,幫助人工智能領域的研究者們突破了單一學科的限制,從多個角度出發探索新的理論和技術,推動人工智能技術快速向前發展。對于肩負人才培養的高校及科研機構而言,更應順勢而為,充分利用人工智能技術來解決基礎科學問題,培養具有跨學科背景的復合型人才。

                            張建偉表示,當前一些高校的教育模式需要做出轉換,應該鼓勵更多的年輕人去作有益的探索并允許其失敗!翱蒲蟹矫,允許他們坐冷板凳潛心基礎科研,我們才有可能在人工智能領域出現類似ChatGPT的重大突破!

                            沈向洋也認為,高校應該給予學生更為寬松的成長環境,給他們提供一些創新機會!爱斚逻@個時代,我們要思考用更好、更新的方式去做好有組織的科研!


                             

                             

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