人工智能抗疫尚需重视“软基建”

 人工智能技术     |      2020-04-10 14:06

导读:在线教育、远程办公、无人配送、健康监控、数据研究和判断...在新型冠状病毒肺炎疫情的防控中,以人工智能为代表的新兴技术已经渗透到社会运行的各个方面。4月9日上午,中国工

在线教育、远程办公、无人配送、健康监控、数据研究和判断...在新型冠状病毒肺炎疫情的防控中,以人工智能为代表的新兴技术已经渗透到社会运行的各个方面。4月9日上午,中国工程院院士李国杰在由中国科协学术部、中国科学日报、腾讯科技协会、腾讯集团发展研究办公室主办的“人工智能技术与经济融合新领导”网络研讨会上指出,人工智能在疫情防控中发挥了巨大作用,但总体上仍有较大改善空。“表现良好的领域依赖于过去的数据积累;缺乏数据的领域做得不好,比如病毒追踪。”李国杰说。

最近,“新基础设施”成了热门词汇。5G网络、工业互联网、物联网和其他网络基础、数字基础(如数据中心)和计算基础(如人工智能)已经成为必要和常见的新基础设施。李国杰指出,应高度重视“软基础设施”,即建立和共享人工智能基础数据平台、培训平台和软硬件工具链。

深度学习不能克服对数据的高度依赖。“人工智能和大数据实际上是双胞胎。人工智能的复兴主要依赖于数据智能或计算智能。一个好的人工智能应用程序对数据有很强的需求。”李国杰说,缺乏高质量的数据将成为人工智能发展的瓶颈。因此,应建立基础数据平台。深度学习的效果还取决于培训,因此有必要充分利用配备国产芯片的高质量人工智能培训平台,促进人工智能培训的共享,形成公共服务体系。“发展数字经济,必须大力发展人工智能应用所需的各种工具库、算法库和软件库,创建完整的工具链,大大降低人工智能应用的发展门槛。”

中科院计算技术研究所的研究员山·石光也看到了软件平台的问题。“中国在基础硬件平台上投资很多,但在基础软件平台上投资相对较少。与国外发达国家相比,我们至少落后4-8年。”山石光指出,深入学习的主流和底层框架建立在北美。尽管中国最近采取了许多举措,百度和华为等公司都在布局,但它们并没有形成合力。“也许再过5到10年,我们将需要大量能够完成简单但广泛使用的人工智能算法的人工智能人才。”山石光说,中国应该带头建设低门槛的人工智能研发平台和工具。

至于人工智能的应用,李国杰强调应用和基础研究是两个不同的课题,目标和任务完全不同。在人工智能产业的发展中,重点应该放在技术的集成和利用技术解决实际问题上。他举了一个例子——健康代码。代码的智能含量不高,但在流行期间,它成了每个人的健康证明。"这解决了最严格的要求."李国杰说,如果在健康代码中注入一些智能,比如行为跟踪,比如什么时候和多长时间与确认的人接触过...如果做得好,可以大大减轻防疫人员的负担。“企业应该把人工智能作为一种解决方法。不是“老板”。人工智能应该是蛋糕上的奶酪,蛋糕应该更重要。”李国杰强调。


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