首届浦江AI学术年会在沪开幕怎么会 日语,顶尖学者如何描画AI未来?
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“怎么会 日语”首届浦江AI学术年会在沪开幕怎么会 日语,顶尖学者如何描画AI未来?
浦江AI学术年会现场 本文图均为 主办方 供图
12月13日上午,由上海人工智能实验室发起并主办的首届“浦江AI学术年会”召开。年会为期两天,全球150余名人工智能领域专家学者在大会论坛和10场专题论坛中,就AI的前沿发展趋势、关键技术挑战、创新协作机制、产业应用实践等重要议题展开深入探讨。
据悉,“浦江AI学术年会”旨在推动“以问题为导向”的学术讨论深入开展,通过高质量问题激发更多创新灵感,“互相出好题、互相协同”,在更高层面实现产业合作、协同创新。上海AI实验室主任、首席科学家,清华大学惠妍讲席教授周伯文介绍,上海人工智能实验室一直在思考前沿发展趋势、关键技术挑战、创新合作机制这三大问题,分别体现在三项核心能力的建设与发展上:先进AI技术、安全可信保障、产业生态协作。
周伯文表示,人工智能的进步不仅依赖于个体的努力,更需要集体力量的汇聚。上海人工智能实验室愿意以开放、主动拥抱的态势,不与高校争名、不与企业争利,与各位同仁开展协作。实验室愿意作为平台,成为大家的连接器、放大器和加速器,将这些能力通过创新的协作机制更好地发挥出来,实现共赢。
“探索智能的本质”圆桌对话
在大会报告和圆桌讨论环节,多位专家学者围绕AGI发展方向、世界模型的演进、“白盒”模型与性能平衡等话题进行了深入探讨,并对未来AI技术的发展进行了展望。
香港大学计算与数据科学学院院长、AI讲座教授马毅在报告中指出,在过去的十年,人工智能技术取得了飞速发展,但从方法论的角度来看,仍然存在许多未解之谜。智能不仅仅是技术的积累,更是理解生命和智慧的本质。智能的核心是学习和预测外部世界的规律,要实现真正的自主学习和智能化系统,必须构建闭环系统,通过自我纠错与知识的不断更新来推动智能的进化。
北京大学智能学院副院长、教授陈宝权则表示,深度学习和大模型提供了新的工具来“逼近”现实世界,这种结合有望推动科研和技术的进一步发展。展望2025年,他期待看到更多在物理和推理领域的突破,尤其是如何将已有的物理知识与AI结合,通过反向传递人类积累的知识,构建更有效的AI系统,从而推动更加精确的模型发展。阶跃星辰首席科学家张祥雨提出,理解方法原理非常重要,但业界应避免盲目跟风,利用白盒模型指导实践,避免资源浪费。当前,距离AGI的实现仍有很长的路要走,未来需要更智能的目标导向和试错机制。期待Scaling Law(尺度定律)能解决现有问题,实现智能程度与模型规模的正比关系,推动更智能的AI系统。
上海人工智能实验室主任助理、领军科学家乔宇认为,通往AGI的道路仍面临技术挑战,在模型架构、数据和学习算法等方面仍有创新空间。期待多模态大模型能够像语言模型一样实现突破强泛化的涌现能力,并基于更多样的Scaling Law维度实现原创创新。此外,具身智能和科学智能的前景广阔,期待技术和应用的进一步突破。