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人工智能:从“作坊式”走向“工业化”新时代

时间:2023-02-06 12:39:16 | 浏览:1203

来源:人民网 原创稿中国科学院自动化研究所所长徐波。受访者供图人工智能创新不断 “一体两翼”快速发展人民网:当前,人工智能技术创新不断,应用层出不穷。它究竟走到了哪一步?能否谈谈您是如何看待我国人工智能技术发展现状的?徐波:人工智能是一个高

来源:人民网 原创稿

中国科学院自动化研究所所长徐波。受访者供图

人工智能创新不断 “一体两翼”快速发展

人民网:当前,人工智能技术创新不断,应用层出不穷。它究竟走到了哪一步?能否谈谈您是如何看待我国人工智能技术发展现状的?

徐波:人工智能是一个高度交叉复合、快速发展的领域。如果要对其发展现状作一个全面概括,可以从人工智能 “一体两翼”构成来着手分析。

其中“一翼”是指人工智能的基础理论。人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展,但基础还是15年前深度学习基础理论和方法的突破。人工智能越发展,其计算、生物、数学、材料、心理学和社会学等交叉复合特性就越明显。我国人工智能高水平论文发表数量已经位居世界一二,人工智能基础研究发展态势良好,已经成为人工智能基础研究大国。但成为人工智能基础研究强国,还需要在需求牵引下,按照问题导向继续弘扬“十年磨一剑”的科学家专注精神。

另外“一翼”就是人工智能的应用。人工智能具有无所不在的广阔应用场景,技术落地需要和工业制造、农业发展、医疗制药、社会治理等领域深度结合。我国有市场、人才、规模、数据等方面的优势,在应用方面走得比较快,对各行业的渗透深度和广度前所未有,具有世界上独一无二的优势,已经走在世界发展最前列。

人工智能中间非常关键的“一体”,指的是人工智能的基础软硬件,包括芯片、算法、软件硬件协同、开源框架、应用开发接口等等。它作为一个桥梁,把人工智能基础研究成果和场景应用广泛地结合在一起。目前,我们的基础软硬件研发已经从“可用”走到基本“好用”的阶段,发展了自主可控的人工智能基础软硬件生态。

人民网:产业应用是技术发展中很重要的部分。您认为我国要发展人工智能产业,占领关键技术高地,未来的突破口在哪里?

徐波:随着我国新一代人工智能的发展,人工智能应用呈现出遍地开花的良好发展态势。但人工智能落地中,也碰到很多问题,例如对数据质量要求高、缺乏相应标准、落地周期长成本高、人才昂贵等。

我认为可以从这几方面寻找突破口。

首先是复合型人才的培养。智能社会发展过程中需要培养一批既懂行业需求流程、又懂人工智能的专业人才。人工智能还完全没有发展到可以通过调几个参数就能上线替代部分人工作的水平。其中行业数据的获取、清洗和加工,以及如何并按照业务需求建立相应的应用模型都需要一些的这样复合型人才的支撑。

其次要降低人工智能的应用门槛。现在按照专用人工智能技术发展的应用,在很多时候发现还不如用个人更省成本。所以,如何从专用型的人工智能,逐步向更具泛化能力的人工智能技术发展,是一个重要的技术突破口,也是未来5-10年人工智能技术发展的主流。

这个过程中,从推动产业发展的角度选择一些超级场景对于牵引人工智能应用发展非常关键。例如,自动驾驶会是人工智能在单一领域里最大的产业场景,也是汽车工业发展的必争之地。类似的还有人工智能+医疗,也是一个特别大的场景。中国有四百万医生、全世界最大的临床海量医疗数据,最适合人工智能去发挥智能化优势。所以,要选择一些这样的超级场景,作为推动人工智能进步的突破口。

加快原始创新策源 努力占据制高点

人民网:中科院自动化所作为我国“国家战略科技力量”的重要组成部分,“十四五”期间在人工智能领域的研究和应用方面,有哪些相应的目标和计划?

徐波:我们按照“两加快一努力”要求,加快原始创新策源和关键核心技术突破,努力占据人工智能科技创新制高点。

中国科学院自动化研究所始终关注人工智能中长远发展布局。十年前在深度学习刚刚开始应用于语音、图像并产生技术突破时,我们意识到感知类人工智能应用将逐渐由产业界为主导,于是开始布局更前瞻性的类脑智能,推动人工智能和脑科学的交叉研究实现,并与科学院神经所成立脑科学与智能技术交叉研究中心。目前这个方向已经成为研究所三大主力研究方向,相信在下一代人工智能发展中也将扮演重要角色。

人工智能想要在经济发展、社会治理、大工程系统等复杂问题的决策中发挥作用,需要人工智能与复杂系统进行交叉融合,这也是人工智能从感知、认知走向决策的必然发展趋势。因此,研究所进一步布局了可自主进化智能方向,研究建模人、环境和机器之间的演化、合作和竞争等关系,并通过交互提升人和机器对环境的认识和认知。这项技术可广泛应用于大量复杂问题的智能辅助决策。

这儿要重点谈一下我们最近研发的“紫东太初”多模态大模型。这是基于我们多年基础积累形成的面向关键技术攻关的研究方向。我们人类对世界的认识天然是多模态的。举个例子,我说“猫”这个字,你马上脑子里能想到猫的图片、猫叫的声音、猫的文字。我们大脑里面把猫有关的声音、图像和文字关联在一起,共同组成了“猫”这样一个语义。这个语义是跨模态存在的。模拟人的多模态认知特点,自动化所推出了全球首个千亿参数的三模态大模型“紫东太初”,把图像、文本和语音结合起来,它采用了多层次、多任务、自监督、预训练的学习方式,不仅可以实现跨模态理解,还能实现跨模态生成。这是我们在已有多个很好技术积累基础上,通过多模态把人工智能众多方向加以融合创新的研究成果,服务于产业和国民经济主战场。

人民网:在人工智能创新链中,科研院所在扮演怎样的角色?自动化所又是如何面向国民经济主战场,为我国人工智能产业链发展赋能?

徐波:人工智能包括智能和智能化。智能即智能科学内涵、基础理论和模型算法等,智能化则是智能与各个领域行业的结合。研究所发展规划一方面要承担主责主业,大力探索智能本身。同时,需要考虑智能怎么去和社会、和企业、和政府合作,政产学研结合,面向国民经济主战场,为人工智能产业链发展赋能。无论从科研还是产业化,我们始终秉持在低潮时坚守、在高潮时冷静的理念,努力成为默默的开拓者和引领者。

六年前,人工智能落地应用刚刚萌芽,基于人工智能自身发展特点,研究所及时推出了“离岗创业”制度,鼓励已在智能应用领域深耕多年的团队进行转化。制度实施以来,已经诞生了在工业视觉、融媒体、生物特征识别等垂直行业里多家有影响力的企业。离岗创业,这是一种人工智能技术转化1.0版本形式。

作为一种赋能千行百业的技术,我们不能止步于此。我们正在探索人工智能技术转化的2.0版。2.0核心就是要利用研究所力量,以核心创新为抓手,以构建创新生态为目标,做一个大的人工智能平台。如上所述,目前人工智能存在落地周期、成本、人才等问题,同时国产基础软硬件从基本“好用”到非常“好用”,都需要协同各方力量共同努力。

为了解决这一行业痛点,今年5月,中国科学院自动化研究所、华为技术有限公司、武汉东湖高新区管委会签署《人工智能技术开发合作备忘录》,三方共同筹建武汉多模态大模型人工智能平台。该平台以自动化所的“紫东太初”大模型为核心,以全国产的昇腾AI基础软硬件为底座(包含昇腾AI处理器、异构计算架构CANN和全场景AI框架昇思MindSpore等),通过合作支撑当地产业实现智能升级。大模型、大底座、大数据形成了一个天然的合作模式,来为各个行业赋能。这是我们技术转化2.0的一个开始的初步尝试。

打破应用门槛 解决人工智能“落地难”痛点

人民网:您如何看待这个平台的未来发展?

徐波:这是人工智能向更加通用化方向迈出的重要一步。以前的人工智能是属于“作坊式”的。想要做一个应用,需要从算法开始进行开发,类似于我们常说的“重复造轮子”。多模态大模型人工智能平台,是人工智能从“作坊式”向“工业化”转型升级的一次重要探索。通过对多模态大模型人工智能平台的持续研发、应用、优化、升级等,大大降低应用门槛和对应用人才要求,同时推动全自主可控软硬件体系的形成。

这个过程中大模型技术持续创新研发是我们的主责主业。例如现在计算量还比较大、成本和能耗也比较大,未来大模型在现有基础上还会有很多突破。需要我们不断融合类脑等智能新机制,使得大模型的运营成本越来越低,越来越好用。

目前,我们也正在同步研究大模型