「新一代h工智能院士高峰论坛」开q，五大?
发布旉Q?
2025-02-28 19:55
2019 q?12 ?20 日，由鹏城实验室、新一代h工智能业技术创新战略联盟主办的为期两天的「新一代h工智能院士高峰论坛」在深圳开q，本次论坛以「云脑汇智，鹏城先行」ؓ主题Q聚?AI 最前沿技术动态，重点关注h工智能在开源开攑^台、高端芯片、类脑研I、智能应用的动态?/p>
延箋d强大的院士阵容，今年邀请了多达 10 位院士，汇聚一堂，现场点评、深度剖析h工智能领域的发展现状和未来值得探烦的方向。与此同Ӟ来自学术界、企业界的国内h工智能领域顶专家也分n了关于h工智能技术领域的行业变革与技术创新的见解Q一h?AI 的边界?/p>
12 ?20 日早上八点半_q东省科技厅领导温则伟、深圛_U创委梁永生、鹏城实验室常务副主任邹鹏先后致辞ؓ论坛拉开了序q。他们对鹏城实验室和本次论坛对于贯彻落实习的重要讲话_的意义表达了高度肯定、回了q东地区在h工智能布局斚w所取得的一pd成果、分享了对于人工技术发展的思考，q对本次会议的圆满召开表达了衷心的愿?/p>
作ؓ大会的第一位报告嘉宾，中国U学院院士、美国科学院外籍院士蒲慕明带来了主题为《脑U学与类脑智能研I》的报告?/p>
他谈刎ͼ「我认ؓ下一代h工智能的一个很重要的发展方向就是，脑启发的新型人工。我们国家在未来 10 q将启动的重大项目叫做脑U学与类脑研IӞ整体框架为『一体两{，M是脑认知功能的神l基Q做全脑经q接图谱Q两则是指研究内容分ؓ脑重大疾病诊断和q预、脑机智能技术研发两个方向。?/p>
W一个是宏观图谱。通过核磁成像的技术可以看到毫c的神l束Q每个神l束都有成千上万的细胞纤l_传导方向是双向，但只了解经束的走向对于理解脑功能ƈ没有太大贡献?/p>
W二个是介观图谱Q空间分辨率要达到微c别。用ҎҎ来标C同的经元种c，了解不同经元的功能。介观神l连接图谱是目前经U学的主要方向?/p>
W三个是微观图谱Q空间分辨率要达到纳c别。在微观层面对神l元轴突和树H的分布以及H触产生规律的研I可以得到很多有用信息的?/p>
W一个层ơ是对外界的认知Q包括感知觉、多感觉整合和注意、分cȝQ是许多动物都拥有的认知能力Q对此可以从动物模型中寻找一些信息和启发Q?/p>
W二个层ơ是对自我和非我的认知，包括自我意识、共情心和理解他者能力，但可能只有灵长类动物才有Q因此只能基于灵长类动物q行研究Q而这是我国未来在基础经U学研究中最有优势的领域Q?/p>
W三个层ơ是对语a的认知，q是只有人类才具有的句法、文法以及无限开攑ּ的语al构Q对于研Ihc语a的神l机制和演化hQ构建非人灵长类转基因动物的模型是必要的?/p>
对于q些脑网l特性，人工未来研究中有可以借鉴但目前还没有借鉴地方呢？蒲慕明院士认为有五个重要的点Q?/p>
W一Q神l元很简单，有不同性质和种cȝ经元，例如抑制性神l元Q信息反转）、兴奋性和抑制性神l元亚型Q不同放늉性）Q?/p>
W二Q神l网l有向、逆向侧向和的联接Q现在主要是正向的，而加入反向的联接会带来好处，而侧向联接尤光要，q且也是有序的?/p>
W三Q神l突触的可塑性。这个方面除了传递效率的增强和削弱（LTP ?LTDQ的功能可塑性，H触的新生和修剪的结构可塑性也非常有用?/p>
W四Q记忆的贮存、提取和消退也非常关键，|络中特定突触群的效率和l构修饰便是记忆的储存，记忆提出是指甉|动的再现于储存记忆的H触，而记忆消退则是指突触功能与l构修饰随时间消退。另外根据输出对学习相关的突触群修饰Q可q行强化学习?/p>
W五Q赫伯神l元集群概念的应用，包括l胞的建立、多模态信息的整合Q不同信息的捆绑、同步的信息震荡、时间相位差以及输入信息的图q构等{都可以借鉴
最后，他更是对新型人工|络架构和机器学习算法提Z四点Q一是要摆脱深度学习|络QDNNQ的诱惑Q二是要以高效、节能、半监督和无监督学习为目标，建立全新的h工智能模型和法Q三是以脉冲经|络QSNNQؓ基础Q加入传递gq，时序信息的重要性；四是Q从单的Q少数层Q的|络为基Q每ơ加入一个自然神l网l的Ҏ生新的架构，然后用新的机器学习和法来检效果?/p>
除此之外Q?他认?AI 界应该提Z个新的机器h或智能标准，从语a和感知觉能力的整合、团队合作等更多l度d试徏立「新囄试」?/p>
本次论坛的又一位院?mdash;—中国工程院院士、鹏城实验室MQ高文接着蒲慕明院士对经|络的相关介l，重点分n了如何利用对经|络的理解来改进包括城市大脑或智慧城市系l等现有云视觉系l方面存在的一些问题，他的报告主题是《数字视|膜与云视觉pȝ演进》?/p>
而深I到底，q两大问题其实是整个视觉感知pȝ架构造成的直接后果。对此，高文院士{h从高U生命体视觉pȝ的进化历史中L灉|Q在设计新的W二代城市大脑或者说云视觉系l时Q在中间的视觉神l通道做工作。他们将q一xUC为数字视|膜?/p>
W三l是模型可更新、可调节、可定义Q即模型可更新、注意力可调节以及Y件可定义三个基本元素l合C赗?/p>
不同于传l的摄像头只有一个流Q即一个视频压~流或一个识别结果流Q这U数字视|膜存在三个，卌频编码流Q特征编码流Q模型编码流Q三者各自有分工Q有的是在前端可以实时控制调节，有的是通过云端反馈出来q行调节和控制的?/p>
在过M三年中，高文院士{hҎ也开展了大量工作Q重点实C以下四个使能技术方面的重要q展Q?/p>
W一个能技术是高效视频~码技术，其中他们提出的场景编码技术成Z国学者对世界所做出的的一大A献，编码效率提升到了一个新的水qI
W二个能技术是是特征编码技术，其中包括他们与国际专家一同完成的两个国际标准 CDVS ?CDVAQ?CDVA 更是为满x持深度网l而徏立的标准?/p>
W三个能技术是视频和特征联合编码技术，q是׃视频~码和特征编码用的优化模型不一P视频~码使用的是 2D 优化模型Q而特征编码联合用的?R-A 模型Q两个模型的曲线方向完全是不一LQ对此他们提Z联合优化模型Q将 R-A ?2D 变成一个目标函敎ͼ通过求最优解可实现联合优化?/p>
W四个能技术是 CNN 模型~码技术，能够实现多模型重用、模型压~（差分~码Q和模型更新{优ѝ?/p>
最后，高文院士ȝ刎ͼ现在的云视觉pȝ不是太有效，Ҏ我们可以通过cM于像数字视网膜的新的概念和技术来使其变得更加有效Q包括降低码率、减gq、提高准率、降低云计算成本以及让低价值的视频数据转化为大数据{?/p>
随着数字视网膜已实现 1.0 版本Q下一步该如何走向 2.0 版本呢？{案是：采用脉冲经|络的思\来做数字视网?2.0?/p>
两位重量U院士的_ֽ报告后，商汤U技创始人、香港中文大学教授汤晓鸥以一如既往q默的演讲风gؓ大家带来了主题ؓ《h工智能，创新应用》的报告?/p>
「我现在都不知道怎么做演讲了Q大家往往只记得我讲的W话Q其实我也提C一些深奥的人生哲理。?/p>
创新Q便是做别h没有做过的事情，带来的结果是花钱Q所以从q个意义上来_创新的主要目的就是把p出去Q这g是大学的功能Q?/p>
然而创新和应用q两个看似矛盄点如何ƈ存于公司呢？他指出，对于于世界上l大多数公司其是创业公司而言Q根本无法像h{大公司通过已经成熟的业务应用来赚取大量的收入，从而ؓ每年用于创新所投入巨额的研发费用买单。那该如何找到自q生存模式 Q?/p>
商汤侉K过与各行各业进行合作，?AI+赋能来找到^衡创新和应用的方法论。他q一步以上班族「从早上八点到晚上十炏V一天的日常需求，如驾车上班、楼宇办公、午、外出开会、游戏娱乐、就医问诊、休闲购物等生活场景Q介l了商汤与相兌业在自动N、智慧园区、室内导航、智慧零售等各应用领域的合作与开发成果?/p>
Z自n的实늻验，汤晓鸥教授也针对「创?or 应用」这一两难的议题给Z自己的经验和思考：我们最初理解的创新一般都是出论文Q做研究Q在实验室里做别人没有做q的东西Q然而这L创新一旦放到市Z往往是不被接受的?/p>
因此Q他认ؓ最l的创新其实不仅仅是技术的创新Q还应该包括公司中工E的创新、品的创新甚至是商务模式的创新、销售模式的创新、合作伙伴合作方式的创新以及整个公司理模型的创新在内的l合性创新?/p>
「这h们才能够在残L市场环境中生存下来，才能在无比强大的竞争Ҏ面前扑ֈ自己的一块生存空间。而前面，包括商汤U技在内的很多公司前面，q有很长的\要走。?/p>
癑ֺ首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主ȝ峰博士带来主题为《自然语a处理前沿》的报告Q分享了他研I近 30 q的心得与观炏V?/p>
「自然语a处理是h工智能非帔R要，也是非常热门的方向。」王峰博士表示Q自然语a处理是用计算机来模拟、g伸及拓展人类语言能力的理论、技术及ҎQ在国家《新一代h工智能发展规划》中也被列ؓ共性关键技术?/p>
Z人工规则的自然语a处理需要领域专家、领域知识，q把q些知识建模到计机pȝ中去Q开发和q移成本都非帔RQ?/p>
CZl计的自然语a处理时期Q一定程度上可以实现自动训练、模型选择Q当时也出现了很多特征工E师专门d讑U特征；另一斚wQ大量的l计机器学习的模型在不同的应用中会取得不同效果，所以模型本w的选择h一定的局限性?/p>
C深度学习时代Q自然语a处理变得更简单、更标准化和自动化，一套模型针对不同的数据可以得到比较好的结果，所以说深度学习跟以前的机器学习模型相比Q一个很重要的特点就是有一套可以适用于不同领域、不同应用的ҎQ这与h脑很像?/p>
他进一步指出，力、算法和数据是驱动自然语a处理技术突破的三大要素Q而随着自然语言处理技术的飞速发展，该研I域也呈现出很多新的变化，如从传统 NLP q行层式结构分析，演变到直接的端到端语义表C；从过d限于理解句子Q发展到现在多文本、跨模态的内容理解Q机器翻译实C质量飞跃、从U理想落地现实应用{?/p>
随后Q王峰pȝ梳理了百度在预训l语a模型、机器阅ȝ解、多模态深度语义理解、机器翻译等自然语言处理技术发展，及开源开放、推动业应用的丰硕成果?/p>
已在上午先后做了报告的蒲慕明院士、高文院士，与美国工E院院士、南方科技大学学术副校长兼教务长张东晓Q中国工E院院士、北京航I天大学学术委员会MQ赉|qI中国工程院院士吴建^三位院士一同登収ͼ在高文院士的L下就「h工智能的发展现状以及未来能够做哪些尝试」这一议题表达自己的观炏V?/p>
吴徏q院士：我虽然研I的是互联网Q不是做人工的技术h员，但互联网作ؓ人工发展依赖的技术之一Q我也谈谈我的看法?/p>
今年是互联网?50 周年Q是我们机U学界是非常重大的纪念节日，而实际上在互联网的发展历E中Q我们能够找Ch工智能的明显痕迹。现在很多通信手段都要在互联网高层的协调下才能工作hQ如果没有互联网Q通信pȝ侉K是独立的Q那不可能有开发h工智能的重大Z。因而，除了力和摩定律，我认Z联网同样是h工智能发展的巨大因素之一?/p>
与此同时Qh工智能对于互联网也意义重大，比如?3 q前到现在，互联|仍然用的两个著名路由控制QOSPF ?BGP。二者都?80 q代末期成ؓ国际标准Q其中涵盖的机理大量采用了h工智能，其中?OSPF 为典型，在Q何图q构都能实现最优的路由控制Q不采用什么方式都能达到最优?/p>
赉|q院士：我从 90 q代初期开始做人工Q当时h工智能还处于ZW号推理、知识处理的阶段Q当然也有神l网l，但神l网l数据还比较，q比较弱ѝ而现在，经|络的取得了H破性的q展Qƈ且得C很深ȝ应用?/p>
脑科学是人工的研I方向之一Q然而在人工中，其实可以看做一个「黑」，而神l网l的研究这个「黑」打开了一点，能够看到视觉经Q这是从脑科学角度比较初步地研究人工?/p>
一个徏议是不直接绘制成人的脑图谱，而是l制从胚胎开始一直到成h的脑图谱Q因体现了h脑图q发展q程。与此同Ӟ我们q要l制CU动物到高动物的脑图谱Q不仅是静态的Q也要是动态的Q当然这是需要全世界的脑U学家们共同长期努力的结果；
另一个徏议是把h脑当成「黑」，不断地吸取脑U学研究的成果，q将q些成果及时地引入到人工法{此cȝI上。不止是脑科学，q要借鉴行ؓ学研I、认知科学等学科Q当然这是从更宏观的层面来看?/p>
W一个思考是Qؓ什么现在的人工都是׃h工智能？很多做h工智能的人的回答都是法不够通用、算法不够强大。这当然是一个因素，包括Z是一P人再能干也是有行业之分，更何冉|计算机和法。虽然不存在完全通用的算法，但是可能存在相对通用的，其中的关键在哪？在于知识的学习和U篏?/p>
比如一个小孩子从一开始只会吃奶到后来会用{子Q他学习和打通的是什么？可能是信息通\和脑的组合，q是值得研究的方向?/p>
而在知识的积累方面，其是现在神l网l面临数据欠~的问题Q这也会成ؓ重要的研I方向，包括如何l织知识Q如何将领域知识变成语言知识以及如何通过经|络和深度学习来这些知识「ؓ AI 所用」，q都是值得研究的?/p>
W二个思考是Qh工智能能不能辑ֈ像h一L水^Q能够将知识逐渐通过自己的学习和演化l织成h脑那L一辈子可用的知识？
目前q有很多我们可以研究的方向，我希望领域内的研I者不要一哄而上研究热门方向Q而是要选择相对L方向Q我怿整个人工领域应该是L式的发展、螺旋式的发展，而这需要我们所有h从各个方面和各个领域来一起ؓq个目标努力?/p>
今天非常高兴看到 AI 在各行各业的应用Q「AI+X」中的「X」的可以是交通、能源、交融、教育等各行各业Q有的应用已l非常成熟了Q有的应用现在还刚刚开始?/p>
无论是将人工视作工具q是q_Q我都觉得它应该不能包治癄Q不能解x有的问题Q就像刚刚n院士讲到的，当年计算a也是一个工具和q_?/p>
人工来的应用应该是「AI+X」，q是「X+AI」？我觉得这是值得我们考虑和深思的问题?/p>
比如我现在从事的能源行业Q机器学习等人工技术还需要很强的行业背景和行业知识，而如果用现有的机器学习法来做学习和预，效果可能׃是那么好了，甚至会出现很多非物理的答案。比如说度可以是负的，压力也是可以过正常的范围。而一旦加上行业的知识Q比如说物理原理+专家的知?工程控制条gQ算法得到的学习效果非常好Q比如说在可解释性、可拓展性，q移学习{各个方面都会取得非常好的效果?/p>
现在可能我们需要像商汤、百度这L公司Q但是我觉得更需要一些行业的、专业的公司Q这h能更好地推动推动 AI 在不同行业中的应用，才能改变整个应用的前景?/p>
蒲慕明院士：我先回答一下n院士的问题和提出的徏议，假设人类大脑l构搞清楚了Q不光是成年人的l构Q还包括l构怎么形成Q每个h有不同的|络、不同的能力、不同的创造力是怎么形成Q这其实是无的U学问题Q下个世U可能都解决不了Q但是是大家努力的方向?/p>
赵院士又提到很关键的问题Q就是智能，包括自主力、创造力和思维{怎么样在人工pȝ中实玎ͼ以及能不能实玎ͼq是一个问题。而从传统的h工智能来看，囄说「我不知道什么叫机器Q什么就像hQ我只要在^面上跟我对话Q分不清楚是是机器，它就辑ֈ了hc语a的能力」。假设有机器人可以和我们聊天、可以同忧乐q且也能体现创造性的思维Q我们就可以_它从pȝ上反映了人的层面。至于它是不是有自我意识和更高的创意在那里Q这其实q不是科学的定义?/p>
我国是在全世界的人工应用是领先的Q数据和市场都大Q但是我们更要看Ch工智能十q、二十年之后的发展。走在h工智能前沿的大公司看到的q不是今q或明年要赚多少钱，而是十几二十q后是否q能领头。这需要投入一批科研h员做前沿研究Q而类脑h工智能便是启发于脑科学的其中的一个非常好的方向。这也是Z么现在像h、微软等大公叔R雇了一大批经U学的h才去做这斚w的研IӞ会是因ؓ他们意识到这一方向的前景和重要性?/p>
然而就脑科学而言Q全中国的科研h员仅为美国的二十分之一Q同hq的U研人员Q、欧z的三分之一或者四分之一?/p>
q且现在存在的一个非常关键问题是做脑U学和做人工的研I者来自两个不同的领域Q彼此之间很交。就目前来看Q我国这两个领域的科研h员彼此之间还很难q行「对话」，所以我希望鹏城实验室能够带头徏立一个机Ӟ让两个领域的人开展交叉学习，让h工智能领域的人学学脑U学Q让脑科学领域的人学学h工智能?/p>
W二cL导游Q他们是领军式的U学Ӟ以前做过探险Ӟ扑ֈq一方天圎ͼ可以带一批hȝ看好风景Q这其实是我们非帔R要的Q但是往往大多数导怹是国外的Q?/p>
W三cL游客Q绝大多数科学家属于q一c，他们被导游带着玩山游水Q找C个好玩的地方可能去附q探索一下，但是也不敢走太远Q怕掉队，只能一直跟着导游走?/p>
现在有年ȝU学家跟我说Q他们每q都需要发论文、评职称、申请奖，哪敢冒探险家的风险？但我认ؓQ做?50% 的游? 50% 的探险家」是能够做到的?/p>
W一个观点，蒲院士在报告里讲提到希望建立「新囄试」机Ӟq其实是个非常好的徏议，对于评h人工能不能真的做C、能否和人类的能力相当很有意义?/p>
因ؓ在图灵那个年代，环境和技术实现的条g和现在没法比Q所以图灉|试只对自然语a对话的一U测试，可能实际上图灉|的东西肯定不是局限于哪一点，但是落到U怸是Z自然语言的对话，q以此来判定机器能不能达Chcȝ能力。但是现在的场景下，囄试应该不仅限于自然语言的交互，q应该包括视觉交互等斚w?/p>
现在我们也希望给l内的专家一些课题，希望他们重新设计一个新的图灉|试，把所有和视频、图像、自然语a融合在一P然后再去试?/p>
而图灉|试以外时Q图灵当时还有一D非常y妙的描述Q让一个机器学习，怎么学习呢？——儿童学习U，分ؓ 1 岁的机器? 岁的机器Q随着q龄的增长，机器的学习能力也往上增ѝ?/p>
所以图늚希望其实更是Q机器能够像Zhѝ但是现在搞机器学习的研I者，基本上就是把qg事忘了，上来是识别之类的?/p>
他在报告中也提到Q他之前在《自然》上发了一论文，非常长，但是引用率很低。我当时在惻I可能他没怎么参加qh工智能的会议Q如果经常参加的话引用率可能׃M?/p>
我之前也在一些场合说q，现在计算机往前走Q肯定走不了太远Q会面各种各样的限Ӟ要想变得更强大，只有两条\Q一条是采用c脑模型做的加速器Q来处理人工当前无法解决的问题；另一条是l合量子学，是采用全新的计算方式——力上去了，一些大的、难的问题就能解冟뀂而这两条\Q都需要h工智能与其他学科的交叉研I?/p>
上午的论坛中Q还举行了鹏城实验室和粤港澳大湾Zh工智能与机器合会战略合作{。粤港澳大湾Zh工智能与机器合会q高文院士发vQ由q东省h工智能与机器人学会、香港h工智能与机器人学会以及澳门大湑人工学会三地 AI 学会联合l成Q未来将与鹏城实验室紧密合作Q重Ҏ动鹏城云脑开源开放赋能^台在_港澛_湑的徏讑֒推广?/p>
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