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華院計(jì)算“認(rèn)知世界 智創(chuàng)未來”主題論壇圓滿落幕
2024年07月05日 21:03   來源:中新網(wǎng)上海  

  中新網(wǎng)上海新聞7月5日電(徐銀)7月5日,華院計(jì)算技術(shù)(上海)股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱“華院計(jì)算”)在上海世博中心舉辦了2024年世界人工智能大會(huì)“認(rèn)知世界 智創(chuàng)未來”主題論壇,這也是華院計(jì)算第六次舉辦以認(rèn)知智能為主題的學(xué)術(shù)研討會(huì)。本次論壇圍繞人工智能的最新理論、技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景展開深入交流,旨在搭建一個(gè)跨學(xué)科、多層次的全球性交流平臺(tái),促進(jìn)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的溝通與合作,推動(dòng)包括認(rèn)知智能在內(nèi)的人工智能前沿領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與未來發(fā)展。

  論壇由復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授林偉主持,美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院名譽(yù)教授、1995年圖靈獎(jiǎng)獲得者及美國(guó)三院院士Manuel Blum,牛津大學(xué)DeepMind人工智能教授Michael Bronstein,香港大學(xué)副教授高盛華和復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士王曉梅擔(dān)任主講嘉賓,分享他們的研究成果、行業(yè)見解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。歐洲科學(xué)院院士、牛津大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)教授Jose A.Carrillo,倫敦大學(xué)學(xué)院人工智能中心主任、英國(guó)研究與創(chuàng)新署基礎(chǔ)人工智能博士培訓(xùn)中心主任、UiPath杰出科學(xué)家David Barber,世界科學(xué)院院士、阿勒福贊杰出青年科學(xué)家國(guó)際獎(jiǎng)得主、南非布隆方丹自由州大學(xué)和臺(tái)灣中華醫(yī)科大學(xué)教授Abdon Atangana,南非北方大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系教授、系主任Oluwole Daniel Makinde,阿聯(lián)酋人工智能大學(xué)副教授、副系主任Martin Takac以及中國(guó)科學(xué)院院士、浙江大學(xué)數(shù)學(xué)高等研究院教授阮勇斌,北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授、南昌航空大學(xué)副校長(zhǎng)湯華中,浙江大學(xué)上海高等研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、浙江大學(xué)人工智能研究所所長(zhǎng)吳飛,上海張江(集團(tuán))有限公司董事長(zhǎng)袁濤受邀出席本次會(huì)議。此外,卡塔爾通信與信息技術(shù)部副部長(zhǎng)Sami Al-Shammari、科威特信息部代理部長(zhǎng)Ammar Alhusaini、埃塞俄比亞人工智能研究局副局長(zhǎng)Binyam Endeshaw Bojin和歐盟駐華代表團(tuán)貿(mào)易參贊Martynas Baciulis亦出席活動(dòng),讓本次論壇的交流更為國(guó)際化、多元化。

  上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)信息基礎(chǔ)設(shè)施管理處及人工智能發(fā)展處處長(zhǎng)潘焱,為本次論壇進(jìn)行開幕致辭。潘焱表示,在當(dāng)前全球競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境下,以大模型為代表的生成式人工智能等前沿技術(shù)加速迭代,與社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域融合成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力。面向未來,上海將與海內(nèi)外企業(yè)進(jìn)一步強(qiáng)化跨學(xué)科的研究和合作,鼓勵(lì)高校、科研院所加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新,促進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、工程學(xué)等多學(xué)科交叉融合,共同推進(jìn)認(rèn)知智能的基礎(chǔ)理論研究和實(shí)踐。他也對(duì)華院計(jì)算寄予厚望,希望華院計(jì)算可以繼續(xù)發(fā)揮骨干型科技企業(yè)的引領(lǐng)作用,抓住產(chǎn)業(yè)變革的機(jī)遇、擔(dān)當(dāng)時(shí)代責(zé)任,加快壯大,為上海提供更加開放的平臺(tái)、更加豐富的場(chǎng)景和更加優(yōu)良的環(huán)境,與各位專家、產(chǎn)業(yè)界的朋友們一起共同創(chuàng)造人工智能的美好未來。

  華院計(jì)算創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)宣曉華為本次論壇致歡迎辭。宣曉華表示在國(guó)家提出新質(zhì)生產(chǎn)力與新型工業(yè)化戰(zhàn)略的大背景下,人工智能已然成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展的核心引擎。作為一家深耕在認(rèn)知智能這一前沿領(lǐng)域的企業(yè),華院計(jì)算的算法團(tuán)隊(duì)一直都秉承著"創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、技術(shù)引領(lǐng)"的發(fā)展理念,并取得了一系列突破性進(jìn)展,譬如法律大模型以及今天在現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布的鋼鐵行業(yè)大模型等。他還表示除大模型外,算法團(tuán)隊(duì)正深入研究小樣本學(xué)習(xí)、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)、魯棒學(xué)習(xí)和知識(shí)推理等核心技術(shù),力求在認(rèn)知智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破。希望通過這些成果,為科技和社會(huì)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份力量。

  牛津大學(xué)DeepMind人工智能教授Michael Bronstein帶來了關(guān)于“幾何深度學(xué)習(xí)—從歐幾里得到藥物設(shè)計(jì)”的主題演講。他通過對(duì)稱性揭示深度學(xué)習(xí)的幾何統(tǒng)一,從而引入“幾何深度學(xué)習(xí)”這一通用的數(shù)學(xué)框架,講解如何應(yīng)用到生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和藥物設(shè)計(jì)等新領(lǐng)域。Michael Bronstein教授提出幾何深度學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,都可協(xié)助人類賦能藥物開發(fā),這代表著未來醫(yī)療健康領(lǐng)域的重大突破。他也提出將模型擴(kuò)展到歐幾里得領(lǐng)域當(dāng)中,對(duì)分子生物學(xué)相關(guān)的領(lǐng)域應(yīng)用將產(chǎn)生更具創(chuàng)新的提升,對(duì)眾多科研領(lǐng)域影響深遠(yuǎn)。從Michael Bronstein教授的發(fā)言可以看到,很多原理最早可以追溯到古希臘對(duì)于幾何或者對(duì)于對(duì)稱概念的研究,揭示了科學(xué)傳承與創(chuàng)新發(fā)展的緊密紐帶。時(shí)至今日,甚至可以發(fā)散到不同AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究與開發(fā),這將給不同產(chǎn)業(yè)的未來應(yīng)用帶來前所未有的創(chuàng)新。

  香港大學(xué)副教授高盛華則從3D生成角度以“重構(gòu)世界 生成新世界”為主題進(jìn)行演講。高盛華教授表示因?yàn)槿祟惿钤谝粋(gè)3D世界中,所產(chǎn)生的互動(dòng)都是三維的,因此他希望通過3D幾何方法來構(gòu)建世界,包括3D世界的重建和生成。在演講中,高盛華教授深入地剖析了視頻3D場(chǎng)景的制作過程。視頻3D場(chǎng)景的制作過程最重要的核心就是編碼與解碼,也就是輸入信息再到輸出信息的過程。該過程雖然需要面臨圖像修復(fù)、特征不一致等問題,但他表示他與團(tuán)隊(duì)正致力于實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的真實(shí)再現(xiàn),力求在幾何形態(tài)上達(dá)到極致精準(zhǔn),同時(shí)在物體間的相互關(guān)聯(lián)中編織出更加和諧、生動(dòng)的敘事網(wǎng)絡(luò)。高盛華教授的演講不僅是對(duì)技術(shù)邊界的勇敢探索,更是對(duì)未來視覺體驗(yàn)革命的一次呼喚。

  Manuel Blum教授為大家?guī)砹岁P(guān)于他在意識(shí)圖靈機(jī)領(lǐng)域的最新研究成果。Manuel Blum教授堅(jiān)信,意識(shí)的本質(zhì)能夠且應(yīng)當(dāng)通過經(jīng)典確定性物理學(xué)的框架來闡釋,這一信念成為他探索未知、挑戰(zhàn)邊界的堅(jiān)實(shí)基石。他表示意識(shí)圖靈機(jī)類似一個(gè)做上行數(shù)的競(jìng)賽,所有的信息像競(jìng)技比賽一樣,經(jīng)過層層比賽達(dá)到最頂端,最后成功攀頂?shù)男畔⒕蜁?huì)被向下“廣播”,這一過程正是意識(shí)圖靈機(jī)運(yùn)作的核心所在。他強(qiáng)調(diào)在這一體系中,每一條信息都承載著各自的權(quán)重,這些權(quán)重不僅客觀存在,而且嚴(yán)格遵循比例原則,確保了信息在上升過程中的公平性與效率性。這種機(jī)制賦予了意識(shí)圖靈機(jī)的靈活性與適應(yīng)性,每一個(gè)處理器無論身處何位,都能以最優(yōu)化的模式持續(xù)向上攀升。此外,Manuel Blum教授提出意識(shí)圖靈機(jī)不僅是對(duì)意識(shí)本質(zhì)的一次深刻探索,更是對(duì)未來人工智能尤其是通用人工智能(AGI)發(fā)展路徑的重要啟示,將為AGI領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與突破開辟新的道路,邁向一個(gè)更加智能、更加理解人類意識(shí)的未來。

  復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士王曉梅分享了關(guān)于“多模態(tài)大模型在行業(yè)中的應(yīng)用”的主題演講。她認(rèn)為多模態(tài)大模型的應(yīng)用極其廣泛,并以多模態(tài)大模型在工業(yè)中的應(yīng)用為例進(jìn)行深入分析。在工業(yè)領(lǐng)域中,傳統(tǒng)的表面缺陷檢測(cè)模型一般是人工對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,然后進(jìn)行訓(xùn)練和推理,通過不斷增加人工標(biāo)注數(shù)據(jù)來微調(diào)模型逐步提升性能。而多模態(tài)大模型可以顯著提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率,通過自動(dòng)生成多數(shù)模態(tài)數(shù)據(jù)來提高模型的準(zhǔn)確性,緩解長(zhǎng)尾分布對(duì)模型的負(fù)面影響。

  會(huì)上,華院計(jì)算還正式發(fā)布了華院鋼鐵行業(yè)大模型。華院計(jì)算創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)宣曉華,中國(guó)科學(xué)院院士、浙江大學(xué)數(shù)學(xué)高等研究院教授阮勇斌,浙江大學(xué)上海高等研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、浙江大學(xué)人工智能研究所所長(zhǎng)吳飛,上海張江(集團(tuán))有限公司董事長(zhǎng)袁濤共同啟動(dòng)了發(fā)布儀式,宣告華院鋼鐵行業(yè)大模型的正式發(fā)布。華院鋼鐵行業(yè)大模型融合數(shù)據(jù)與知識(shí)方法,基于認(rèn)知智能引擎平臺(tái)底層能力,結(jié)合多年鋼鐵冶金行業(yè)模型訓(xùn)練能力與多模態(tài)大模型技術(shù),形成涵蓋缺陷檢測(cè)、配料工藝優(yōu)化管理、質(zhì)量判定與切割優(yōu)化及安全控制等連續(xù)工業(yè)生產(chǎn)流程工藝模塊,此次發(fā)布不僅展現(xiàn)了華院計(jì)算在認(rèn)知智能領(lǐng)域的深厚積累,也彰顯了其致力于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與新型工業(yè)化、賦能行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的堅(jiān)定決心。同時(shí),這款大模型的應(yīng)用也預(yù)示著鋼鐵冶金行業(yè)智能化和高質(zhì)量發(fā)展即將開啟新的篇章,為行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

  本次論壇構(gòu)建了一個(gè)跨學(xué)科、多層次、開放包容、共享共贏的國(guó)際交流平臺(tái),進(jìn)一步深入挖掘了認(rèn)知智能的最新研究成果,探索其在未來的廣闊發(fā)展前景。隨著技術(shù)的不斷突破與深化,認(rèn)知智能正以前所未有的速度和廣度,滲透并重塑著我們的生活方式、工作模式乃至社會(huì)結(jié)構(gòu)。它不僅帶來了生產(chǎn)力的飛躍,更激發(fā)了無限的創(chuàng)新潛能,為千行百業(yè)帶來革命性的變化。今日之見證,不僅是人工智能力量的彰顯,更是科技如何深刻影響并塑造未來的生動(dòng)例證。未來,華院計(jì)算也將繼續(xù)秉持創(chuàng)新的精神,致力于將前沿科技轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力,賦能千行百業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),為全球人工智能事業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)更多智慧和力量!(完)


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編輯:徐銀  

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