图源:摄图网
9月7日,中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾,在2023 inclusion·外滩大会上表示,科学智能正在改变基础科学研究范式,新型大模型融合了type 1(数据驱动)与type 2(机理驱动)模型,将科学机理、知识注入模型构建中。有效融合数据和机理,降低大数据和大算力依赖,提升模型可解释性。
众所周知,科研领域的问题分析维度高,尺度跨度大。随着复杂科学问题变量个数或分析维数的增加,计算复杂度成指数增加,传统的科研计算方法工作量大,分析时间长,科研工作人员经常感到力不从心。而“ai for science”借助人工智能的巨大技术优势,可以将数学计算和科学模型的方法结合起来,高效处理海量数据,使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化,从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题,帮助科学家突破科研瓶颈。
“ai for science”正成为人工智能框架的重点发力方向
2021年,deepmind团队的alphafold2的问世,标志着人工智能已经成为科学研究最重要的生产力之一。
根据omdia的数据,中国大部分开发者认为,国外主流的人工智能框架tensorflow对“ai for science”支持比较好,而中国本土的框架华为昇思mindspore对“ai for science”的支持能力超过了pytorch并有赶超tensorflow的趋势。
负责任的人工智能(responsible ai)成为关注焦点
“负责任的人工智能”即是一套道德准则,又是一套技术体系,是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。“负责任的人工智能”有助于引导人工智能行业朝着对人和社会更有益,更公平的方向发展,可以建立人们对人工智能的信任和信心,对人工智能的可持续发展非常重要。
根据omdia的数据,华为mindspore被认为对负责任的人工智能(responsible ai)提供较好支持,排名仅次于tensorflow。
图灵奖得主 jim gary 认为科学研究经历了经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式等 4 种范式。当前,许多科学家认为科学研究正在迎来新的范式,即第五范式。第五范式以虚实交互、平行驱动的 ai 技术为核心,以智联网和区块链构建基础,以融入人的价值和知识为手段,开启以人机共融为特征的科学研究新时代。
中国科学院院士田中群认为新技术的赋能,提升了科研效率,有效促进了科研原始创新,助力我国实现高水平科技自立自强。从基础科研的角度来看,机器学习为理论计算创造了可能,算法的精进,算力的提升,大大提高了计算效率。
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本报告前瞻性、适时性地对人工智能行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析,并结合多年来人工智能行业发展轨迹及实践经验,对人工智能行业未来...
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