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联博统计:人工智能抗疫尚需重視“軟基建”

日期:2020-07-07 浏览:

原標題:人工智能抗疫尚需重視“軟基建”

在線教诲,遠程辦公,無人配送,康健監測,數據研判……在新型冠狀病毒传染的肺炎疫情防控中,以人工智能為代表的新興科技,滲透進社會運行的方方面面。4月9日上午,在中國科協學會學術部、中國科學報、騰訊科協和騰訊集團發展研究辦公室主辦的人工智能科技與經濟融合新引領線上研討會中,中國工程院院士李國杰指出,人工智能在疫情防控中發揮了庞大浸染,但總體來說,仍有較大晋升空間。“表現好的領域,靠的是過去的數據積累﹔缺數據的領域做得就不太順,好比病毒溯源。”李國杰說。

最近,“新基建”成了熱詞。5G網絡、工業互聯網、物聯網等網絡基礎、數據中心等數字基礎、人工智能等運算基礎,成為须要而普遍的新型基礎設施。李國杰指出,還要高度重視“軟基建”,也就是大力大举共建共享人工智能基礎數據平台、訓練平台和軟硬件东西鏈。

深度學習降服不了對數據的高度依賴。“人工智能和大數據實際上是一對雙胞胎,人工智能復興主要是靠數據智能可能計算智能。做得好的人工智能應用,都對數據有強烈需求。”李國杰暗示,缺乏高質量數據會成為人工智能發展的瓶頸。因此,要構建基礎數據平台。深度學習结果的好壞,也要依賴訓練,因此得充实操作搭載國產芯片的高質量人工智能訓練平台,推動人工智能訓練的共享,形成民众服務體系。“現在發展數字經濟,就要大力大举發展人工智能應用需要的各種东西庫、算法庫、軟件庫,打造一個完整的东西鏈,大大低落人工智能應用開發門檻。”

中國科學院計算技術研究所研究員山世光也看到了軟件平台的問題。“我國在基礎硬件平台上的投入大,但在基礎軟件平台上的投入則相對較少。和國外發達國家对比,我們落伍至少4—8年。”山世光指出,深度學習的主流底層框架建設在北美,雖然最近我國也有不少動作,百度、華為這樣的企業都在机关,但沒有形成协力。“或許再過5到10年,我們就需要大量能夠完成簡單但應用面較廣的人工智能算法的人工智能人才。”山世光暗示,在低門檻的人工智能研發平台和东西打造方面,我國應該搶佔先機。

具體到人工智能的應用上,李國杰強調,應用和基礎研究是兩個差异的課題,有截然差异的目標和任務。在發展人工智能產業時,要強調的是技術的融合,是用技術解決實際問題。他舉了個例子——康健碼。碼的智能含量並不高,但在疫情期間,它成了每個人的康健証明。“這就解決了最剛性的需求。”李國杰說,假如再往康健碼裡注入些智能,好比行為軌跡,好比何時和確診者有接觸、接觸了多久……做得好了,

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,它就能大大減輕疫情防控事恋人員的負擔。“企業要把人工智能當成求解的要领,它不是‘老大’。人工智能應該是蛋糕上的奶酪,要把蛋糕看得更重一些。”李國杰強調。(記者 張蓋倫)


(責編:任志慧、鄧楠)