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中科院徐波:人工智能需理论突破与应用牵引"双轮驱动"

在今日召开的2018中国"互联网+"峰会上,中国科学院自动化研究所所长徐波表示,"互联网+"从消费互联网向产业互联网方向发展,而人工智能应用也从互联网智能、商业智能等更加物理化世界的智能和自主智能发展。

徐波称,但是经过六十多年的演进,人工智能通过计算智能和类脑智能融合,数据与知识双轮驱动,正呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操作等新特征。人工智能的目标是探寻智能本质,研制智能机器。当前在特定领域的人工智能已经逼近甚至超越人类智能水平。

人工智能发展需要需求牵引。即使使用现有的人工智能理论和方法,通过降低功耗、积累数据、优化系统等集成技术和工程方法就能解决近半的劳动生产力问题。与行业融合具有相当的技术和数据壁垒,需要信息化水平、人才、技术和政策支撑。

徐波认为,人工智能发展需要打造生态,以开源、开放平台方式凝聚人工智能创新模型和算法,处理芯片、执行机构和任职系统基础软件,实现类人视觉、听觉和语言理解,打造人工智能技术和产业生态。

"要以需求为牵引,广泛吸引国内外从事人工智能技术和产业应用的大公司、科研机构、大学从不同层面上实现从平台、算法到硬件的开放和标准化。"

徐波表示,现阶段,对于产业链来说有两个主要任务。任务一是新一代人工智能基础理论。现代科技发展特征之一就是基础研究与应用边界越来越模糊,转化周期越来越短。人工智能领域尤为突出。AI基础理论一旦突破,能迅速改变关联算法、芯片、平台、应用等,并迅速产生链式反应,影响整个发展生态。

AI应用基础研究方面已经进入第一方阵,包括在国际主要会议上发表的论文数量总数和被高度引用的论文数量已经位居全球第一,我国在变革性、颠覆性突破方面,在0-1独创性贡献方面,需要加大投入,力争尽早取得突破。

主要任务二:加快建立新一代人工智能关键共性技术体系。目前,我国人工智能关键共性技术基本与世界同步,但人工智能发展刚刚起步,普遍存在感知智能适应性差,认知智能天花板低,强人工智能发展突破乏力等问题。

徐波指出,我国人工智能发展局限性仍旧明显,表现为依赖大规模标注数据、鲁棒性较弱、自适应性差、不具备可解释性,甚至有大预测AI的冬天还会来临,大数据智能技术发展急需变革性的途径。

来源:赛迪网     发布日期:2018-12-04