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華院計(jì)算舉辦“認(rèn)知世界 智創(chuàng)未來”主題論壇暨華院認(rèn)知智能引擎平臺正式發(fā)布

2023/7/10 17:51:18      企業(yè)供稿

日前,由華院計(jì)算技術(shù)(上海)股份有限公司(以下簡稱“華院計(jì)算”)主辦的2023世界人工智能大會“認(rèn)知世界 智創(chuàng)未來”主題論壇在上海世博中心隆重召開。

從2019年至今,今年是華院計(jì)算攜手世界人工智能大會的第五年,多位海內(nèi)外頂尖學(xué)者及產(chǎn)學(xué)研領(lǐng)域的專家代表相聚在此,從未來趨勢到產(chǎn)業(yè)融合、共同探討以認(rèn)知智能為代表的AI前沿技術(shù)的最新研究成果、應(yīng)用場景與商業(yè)化路線,從不同視角解讀人工智能發(fā)展的技術(shù)路徑與創(chuàng)新趨勢!

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上海市經(jīng)信委人工智能發(fā)展處王志佳處長

上海市經(jīng)信委人工智能發(fā)展處處長王志佳出席論壇并致辭: 面對生成式AI與大模型創(chuàng)新變革新浪潮,上海將充分利用超大城市的綜合優(yōu)勢,以更開放的胸懷、更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、更寬大的力度匯聚全球創(chuàng)新資源,吸引國內(nèi)外優(yōu)質(zhì)大模型團(tuán)聚上海。由ChatGPT引發(fā)的大模型熱潮,進(jìn)一步推動了計(jì)算機(jī)的認(rèn)知理解和推理能力,并拓展了認(rèn)知智能的應(yīng)用范疇。上海高度重視以生成式AI與大模型為代表的通用人工智能新風(fēng)口,積極對標(biāo)國內(nèi)外最高水平,充分發(fā)揮城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的數(shù)據(jù)優(yōu)勢、場景優(yōu)勢,著力推動大模型創(chuàng)新發(fā)展。

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華院計(jì)算創(chuàng)始人、董事長宣曉華博士

華院計(jì)算創(chuàng)始人、董事長宣曉華在歡迎致辭中表示:“近幾年華院一直大力持續(xù)投入認(rèn)知智能研發(fā),尤其在認(rèn)知智能的自主算法創(chuàng)新、場景應(yīng)用等方面,致力于將研究成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。而近期ChatGPT的熱潮也推動了認(rèn)知智能的研究,讓大家對機(jī)器的理解和推理能力有了更高的期待。華院也在積極地嘗試將大數(shù)據(jù)驅(qū)動的通用大模型和以知識驅(qū)動的面向垂直行業(yè)的小數(shù)據(jù)模型進(jìn)行融合,以更好地解決實(shí)際應(yīng)用問題?!?/p>

先進(jìn)算法和其高效實(shí)現(xiàn)帶來巨大加速效果

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歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士、歐洲科學(xué)院院士,

上海交通大學(xué)自然科學(xué)研究院院長、上海交通大學(xué)重慶人工智能研究院院長金石教授

未來科學(xué)計(jì)算和人工智能發(fā)展到底是硬件還是軟件的主導(dǎo)?這是一個公開問題,至今仍沒有確切答案。上海交通大學(xué)的金石教授對此發(fā)表了名為《N-體問題:快速新算法,軟件和應(yīng)用》演講?!霸?10個大規(guī)模問題中,43%的年均算法效率提升大于年均硬件能力提升;約13%的問題,算法提升大于硬件提升效率的十倍。“金石教授還表示,”基于牛頓第二定律 F=ma的微觀模擬的N-體問題的難點(diǎn)在于O(N^2)的計(jì)算量。許多著名的算法,如上世紀(jì)十大算法中的快速傅里葉變換(FFT)、快速多極子(Fast Multipole Methods) 均是解決這一難題的算法?!?/p>

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澳大利亞國立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)院(RSCS)榮譽(yù)教授Marcus Hutter教授

現(xiàn)在有哪些人工智能技術(shù)和挑戰(zhàn)實(shí)際上是我們正在面對的和未來要去面對的,包括未來人工智能的將會如何發(fā)展?通用人工智能(AGI)作為AI研究的終極目標(biāo)。這個目標(biāo)何時能實(shí)現(xiàn)?澳大利亞國立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)院(RSCS)榮譽(yù)教授Marcus Hutter教授分享了《The Near&Far Future and Social Impact of AGI》的主題演講,隨著知識增強(qiáng)、跨模態(tài)、跨語言等技術(shù)路徑激活了大模型的想象空間,目前人工智能發(fā)展已呈現(xiàn)出多技術(shù)融合、多學(xué)習(xí)方式共同演進(jìn)的趨勢,并逐漸實(shí)用化。尤其是生成式AI(AIGC)在數(shù)字內(nèi)容與藝術(shù)創(chuàng)造領(lǐng)域的延申,不斷孕育新的技術(shù)形態(tài)和價值模式,是AGI發(fā)展中的一個重要里程碑。但它并不代表AGI的完全實(shí)現(xiàn),更不能代表AGI的理論體系和框架已經(jīng)形成。AGI的理論體系和框架方面,目前仍處于不斷發(fā)展和探索的階段。AGI的理論涉及多個學(xué)科前沿,如計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、哲學(xué)等,需要跨學(xué)科整合和交流。

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圖靈獎獲得者M(jìn)anuel Blum教授及其夫人Lenore Blum教授

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Manuel Blum教授及夫人前卡內(nèi)基梅隆大學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院杰出教授Lenore Blum教授為大家做關(guān)于《The CTM approach to AGI》的演講,這也是Blum教授夫婦連續(xù)第五年在華院計(jì)算的主題論壇上分享他們最新的研究成果。

今年,圖靈獎獲得者 Manuel Blum 教授及其夫人 Lenore Blum 教授發(fā)表了主題為《The CTM approach to AGI》的演講,即如何通過意識圖靈機(jī)實(shí)現(xiàn)通用人工智能,意識圖靈機(jī)作為一種受神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的計(jì)算機(jī)架構(gòu),是在全局工作空間理論的基礎(chǔ)上提出的一種研究意識的數(shù)學(xué)模型,能夠幫助我們理解意識的產(chǎn)生機(jī)制。Blum教授夫婦表示ChatGPT其實(shí)使用的是GPT3的變體,GPT4是各種GPT3的智能組合,實(shí)際上他是由8個2200億參數(shù)模型所組成。GPT4其實(shí)并不是一個巨大萬億參數(shù)模型,實(shí)際上它是由8個2200億參數(shù)的GPT3模型巧妙組合在一起的組合體;而意識圖靈機(jī)CTM則是1000萬個GPT3的智能混合體。如何從8個GPT3的組合變成1000萬個GPT組合,這聽上去似乎有些天方夜譚的想法通過意識圖靈機(jī)將有機(jī)會實(shí)現(xiàn)。

認(rèn)知智能引擎平臺:增強(qiáng)大模型落地能力

隨著全球數(shù)字化進(jìn)程的加快,人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合程度逐步加深,認(rèn)知智能價值已得到產(chǎn)業(yè)初步認(rèn)可,正逐漸步入發(fā)展快車道。結(jié)合華院計(jì)算多年來在認(rèn)知智能方向探索與實(shí)踐,聯(lián)合中國信息通信研究院的的深入調(diào)研,雙方共同發(fā)布了國內(nèi)首份《認(rèn)知智能技術(shù)和應(yīng)用研究報告》,并圍繞當(dāng)前認(rèn)知智能發(fā)展環(huán)境、技術(shù)鏈路、典型應(yīng)用場景及未來發(fā)展方向等維度進(jìn)行觀點(diǎn)分享與技術(shù)產(chǎn)業(yè)分析。而,大模型應(yīng)用熱潮又為認(rèn)知智能發(fā)展注入一股新能量,進(jìn)一步擴(kuò)張認(rèn)知智能應(yīng)用潛力和價值邊界,華院計(jì)算此次發(fā)布的認(rèn)知智能引擎平臺覆蓋從底層算法平臺到AI平臺工具并賦能行業(yè)應(yīng)用場景,這一“能思考、會判斷”的認(rèn)知智能技術(shù)正逐步應(yīng)用于智能制造、數(shù)字政務(wù)、數(shù)字文旅和零售金融等諸多場景,增強(qiáng)大模型落地能力、不斷釋放產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價值。

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復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院林偉教授

本次論壇由復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授林偉主持。華院計(jì)算致力于為人工智能通用算法前沿技術(shù)研究與技術(shù)突破貢獻(xiàn)自己的力量,通過本次論壇舉辦,鏈接全球頂尖學(xué)者思想,匯聚認(rèn)知智能前沿技術(shù)動態(tài),進(jìn)一步推動上海人工智能產(chǎn)業(yè)的加速發(fā)展,尤其在算法創(chuàng)新、場景賦能方面加快推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研究,為建設(shè)具有世界競爭力的人工智能產(chǎn)業(yè)集群注入新活力、增添新動能!(王津)