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中国经济网北京2月(yue)21日(ri)讯(xun)(记者 李方) 人工智能正在引发一场从(cong)科研范式、科研方法到应用场景(jing)的系(xi)统性的变革,有望(wang)大(da)幅提(ti)升科研机(ji)构和千行(xing)百业的科技创新(xin)效能。2月(yue)19日(ri)下午(wu),“人工智能赋能科学研究”研讨会在北京召开,来自全球业界的专家学者围绕这一议(yi)题展开研讨。
“DeepSeek出来后,《自然杂志》在一个星(xing)期内发了(le)五篇文章讲它,探讨它能不能推动科技的发展。个人觉得‘赋能’这个词低估了(le)人工智能对科学的颠覆。”中国工程院院士,之江实验室主任王坚(jian)表示,人工智能不是一次工具(ju)的革命,而是一次科学革命的工具(ju)。
那么,人工智能是否要代替人类研究?“不是的,它应该是来帮助人类进行(xing)研究的。”中国新(xin)一代人工智能发展战略研究院执行(xing)院长龚克表示,应继续提(ti)升AI4S(AI for science)本身的能力,要增强模型的可(ke)解(jie)释性和透明(ming)度,共同制定标准和规范,还应促进资源共享(xiang),加强跨学科、跨行(xing)业的交流合(he)作,来开发开源的、开放的科学创新(xin)模式。
“人工智能会越(yue)来越(yue)多地被用于取得重大(da)的科学突(tu)破。”英国皇家科学院院士,英国南安普敦(dun)大(da)学计算机(ji)科学钦定教授、副校长,联合(he)国人工智能高(gao)层(ceng)顾问(wen)机(ji)构专家温迪·霍尔通过视频发言表示,“在科学领域会看到巨大(da)突(tu)破,因为人工智能能够分析大(da)量(liang)的、海量(liang)的数据,这是前所未有的一种方式,是我们以前用老式的计算技术没有办法做到的,AI可(ke)以帮助我们来进行(xing)图像处理、数据统计分析,新(xin)的生成(cheng)式AI可(ke)以帮助我们进行(xing)推理,可(ke)以帮助我们发现以前发现不了(le)的东西。”
欧洲科学院外籍院士,清华大(da)学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示,AI4S非常具(ju)有挑战性,但(dan)是和AI+X相(xiang)比,它实际上是相(xiang)对容易的,取得成(cheng)果是比较确定的。“因为AI4S的对象是自然科学,这个东西有不变的东西,这实际上是最适合(he)人工智能来做的。”
大(da)模型为什(shi)么有这么强大(da)的能力?这个模型怎么来的?阿里巴(ba)巴(ba)集团副总裁、大(da)数据和智能实验室负责人叶杰平介绍,“三步走,预训练(lian)大(da)模型、基础大(da)模型,后面是后训练(lian),包括(kuo)指(zhi)令(ling)微调、编号学习。预训练(lian)大(da)模型需要大(da)量(liang)的数据,整个互联网所有的数据收集,需要大(da)量(liang)的算法,千卡、万卡级别(bie)训练(lian)大(da)模型。后训练(lian)只需要非常少(shao)的算力、非常少(shao)的数据就可(ke)以完(wan)成(cheng)。最新(xin)成(cheng)果发现,其实在后训练(lian)可(ke)能不需要数据,基于强化学习,这个模型也能自我学习、自我迭代。”
不过,AI目前仍避免不了(le)“一本正经胡说八道”。中国科学院自动化研究所研究员曾(ceng)毅(yi)认为,“人工智能现在仍然是一个看似智能的信息处理工具(ju),仍然会犯很多人不犯的错误。”他指(zhi)出,“现在科学意义(yi)上的人工智能并不存在,需要从(cong)各个学科进行(xing)交叉科学的理解(jie)来推进人工智能科学本身的塑造(zao),这样才真正形成(cheng)了(le)正向的循环(huan)。”
另一方面,人工智能的飞速发展对能源系(xi)统带来许(xu)多挑战。“我们看到计算的需求、能源的需求都在持(chi)续增长,尤其现在随(sui)着集中式大(da)型语言模型的兴起,人均二(er)氧化碳排放量(liang)正在急剧上升,训练(lian)大(da)型模型需要很多能源,这对于环(huan)境是有害的。”欧洲科学院院士,奥地利维也纳技术大(da)学教授、信息学院分布式系(xi)统研究部主任沙赫(he)兰·杜(du)斯塔通过视频发言建议(yi),要加大(da)投资对于分布式智能的研究和工业应用。
“人工智能赋能科学研究”研讨会由世界互联网大(da)会人工智能专业委员会主办。2024年乌镇峰会期间,世界互联网大(da)会人工智能专业委员会正式成(cheng)立,作为大(da)会设立的首个专业性、常态化的分支(zhi)机(ji)构,专委会汇聚了(le)来自人工智能领域的国际组织、知名智库、科研院所、专业协会以及产(chan)业界的权威专家和专业人才,设立了(le)标准推进计划、安全与治(zhi)理推进计划和产(chan)业推进计划。此次研讨会是专委会成(cheng)立后的首场公开活动。
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