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人工智能創(chuàng)新涌現(xiàn),學(xué)界如何站到最前沿?

發(fā)布時(shí)間:2024-07-07 12:09:15

校長(zhǎng)激辯AI人才培養(yǎng)

“什么是AGI(通用人工智能)?形象地說(shuō),它就像是AI(人工智能)的愛(ài)因斯坦。”

7月4日,在2024世界人工智能大會(huì)“人工智能:科研范式變革與產(chǎn)業(yè)發(fā)展”主題論壇上,上海科學(xué)智能研究院(以下簡(jiǎn)稱(chēng)上智院)院長(zhǎng)、復(fù)旦大學(xué)浩清特聘教授漆遠(yuǎn)談到了他心目中AGI和AI4S(AI for Science,科學(xué)智能)的未來(lái)形態(tài)。

在大模型如雨后春筍、百模大戰(zhàn)如火如荼的當(dāng)下,不僅產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的一線(xiàn)專(zhuān)家和研究者聚焦AI最新技術(shù),高校整體也在探索如何搭建更好的人才培養(yǎng)體系。在論壇現(xiàn)場(chǎng),來(lái)自普林斯頓大學(xué)、北京大學(xué)、瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室、之江實(shí)驗(yàn)室、英矽智能、晶泰科技、無(wú)限光年等的AI專(zhuān)家和復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、上海科技大學(xué)等大學(xué)校長(zhǎng)齊聚一堂,共同探索AI帶來(lái)的新機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

打造“灰盒”可信大模型

在帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)搭建阿里巴巴大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI、螞蟻集團(tuán)的超大規(guī)模圖神經(jīng)學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算平臺(tái)后,漆遠(yuǎn)從產(chǎn)業(yè)界重返學(xué)界,來(lái)到復(fù)旦,探討通往AGI的道路。

“從微觀(guān)的分子,到宏觀(guān)的人體表型、到更宏觀(guān)的氣象氣候和復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng),我們需要AI大模型做出精準(zhǔn)預(yù)測(cè),給出靠譜的答案,甚至發(fā)現(xiàn)未知的規(guī)律。”漆遠(yuǎn)說(shuō),“在今天的AI 2.0時(shí)代,大模型有更好的泛化能力,可以在很多領(lǐng)域或某一類(lèi)垂直領(lǐng)域的多項(xiàng)任務(wù)中發(fā)揮接近或超越人類(lèi)的能力。我們看到了通用人工智能的火花。”

“所有的大模型都是‘做夢(mèng)的機(jī)器’,都有幻覺(jué)的特點(diǎn)”,漆遠(yuǎn)坦言,“幻覺(jué)和幻想類(lèi)似,在情感對(duì)話(huà)和藝術(shù)創(chuàng)作里可以發(fā)揮作用。但是如果想把大模型作為生產(chǎn)力工具,在科研、醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域的核心業(yè)務(wù)里發(fā)揮重要作用,大模型的幻覺(jué)就是個(gè)大問(wèn)題,可能會(huì)違背基礎(chǔ)規(guī)律,導(dǎo)致差之毫厘,謬以千里。”

幻覺(jué)的問(wèn)題仍待解決,而Scaling law(尺度定律)的紅利也不會(huì)一直下去,僅依靠海量數(shù)據(jù)的壓縮和歸納總結(jié)不足以達(dá)成AGI 。“AGI的最高體現(xiàn)之一就是理解復(fù)雜世界、發(fā)現(xiàn)未知規(guī)律。簡(jiǎn)單的說(shuō),就是打造‘AI愛(ài)因斯坦’。這也是AI for Science的關(guān)鍵目標(biāo)。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們需要結(jié)合快思考的‘黑盒’預(yù)測(cè)和慢思考的‘白盒’邏輯推理,打造‘灰盒’可信大模型。”漆遠(yuǎn)說(shuō)。

目前,上智院正在這條道路上不斷探索。氣象領(lǐng)域,發(fā)布了面向新能源、航空運(yùn)輸、城市管理等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的伏羲系列氣象大模型2.0,基于人工智能技術(shù)極大提高了天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性,并能提前預(yù)測(cè)極端天氣現(xiàn)象。同時(shí),伏羲次季節(jié)氣象大模型將天氣預(yù)報(bào)周期延長(zhǎng)至60天,并入選成為中國(guó)氣象局的三個(gè)官方氣象大模型之一。醫(yī)藥領(lǐng)域,在DNA長(zhǎng)文本分析和蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)建模上取得突破,并將與企業(yè)合作研發(fā)RNA大模型,預(yù)測(cè)RNA結(jié)構(gòu)和功能,加速RNA疫苗研發(fā),促進(jìn)核酸藥物設(shè)計(jì)。

在諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主、北京大學(xué)匯豐商學(xué)院榮譽(yù)教授 Thomas J. Sargent看來(lái),真正的AGI應(yīng)該像人類(lèi)嬰兒一樣,同時(shí)擁有兩種創(chuàng)造力類(lèi)型:應(yīng)用創(chuàng)造力和問(wèn)題尋找創(chuàng)造力,能夠通過(guò)自主實(shí)驗(yàn)理解世界。

而在實(shí)現(xiàn)路徑上,阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)(KAUST)人工智能計(jì)劃負(fù)責(zé)人、瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室(IDSIA)研發(fā)主任Juergen Schmidhuber認(rèn)為,目前傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)存在局限,使用世界模型不僅能夠基于世界認(rèn)知預(yù)測(cè)行為,而且可以讓AI形成自主學(xué)習(xí)機(jī)制。

他認(rèn)為,未來(lái),世界模型需要新的算法機(jī)制,應(yīng)該更加關(guān)注獎(jiǎng)勵(lì)組合的設(shè)計(jì),不僅包括外部環(huán)境給予的獎(jiǎng)勵(lì),也包含模擬對(duì)于人類(lèi)追尋好奇心的內(nèi)部獎(jiǎng)勵(lì)。通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制組合優(yōu)化模型,讓模型追尋外部目標(biāo),也讓AI理解科學(xué)家內(nèi)在對(duì)于實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和處理,最終通過(guò)AI自己設(shè)計(jì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)世界模型的升級(jí)。

大學(xué)和企業(yè)是一個(gè)硬幣的兩面

AI時(shí)代,我們看到越來(lái)越多的重大創(chuàng)新成果是率先出自于企業(yè)界。在這個(gè)背景下,大學(xué)能否仍然站在科技創(chuàng)新的最前沿?AI for Science的價(jià)值如何體現(xiàn)?大學(xué)如何培養(yǎng)AI人才?

在復(fù)旦大學(xué)校長(zhǎng)、中國(guó)科學(xué)院院士金力看來(lái),AI對(duì)于科學(xué)假設(shè)(Hypothesis)的提出至關(guān)重要,當(dāng)今科學(xué)可以分成兩部分,一是基于傳統(tǒng)范式提出好的假設(shè),一是科學(xué)智能(AI for science)驅(qū)動(dòng)的假設(shè)。人工智能可以基于數(shù)據(jù)高效產(chǎn)生假設(shè)并辨別其是否靠譜,高校科研人員能挑、會(huì)挑,可以判斷假設(shè)的質(zhì)量,可以通過(guò)AI大幅提升其判斷假設(shè)質(zhì)量的效能。這正是科學(xué)智能的核心價(jià)值所在。

“復(fù)旦大學(xué)的決定是,不僅要發(fā)展AI學(xué)科,更要把人才培養(yǎng)起來(lái)。”金力表示,人工智能時(shí)代需要更多年輕人,需要“技術(shù)顛覆者”,因此也需要更多遠(yuǎn)見(jiàn)者的指導(dǎo),這也是復(fù)旦的優(yōu)秀教授們?cè)谌瞬排囵B(yǎng)方面發(fā)揮的作用。

AI賦能學(xué)科的發(fā)展,多學(xué)科交叉成為大學(xué)關(guān)注的核心議題之一。金力指出,“學(xué)生培養(yǎng)是學(xué)科交叉的核心”,高校要培養(yǎng)交叉學(xué)科的學(xué)生,同時(shí)給他們創(chuàng)造物理上面對(duì)面相互討論交流的平臺(tái)。

同濟(jì)大學(xué)校長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士鄭慶華認(rèn)為,高校之所以能夠成為科技創(chuàng)新的策源地,原因有三:第一,大學(xué)具有多學(xué)科交叉融合的優(yōu)勢(shì),目前很多科學(xué)研究已經(jīng)很難依靠某個(gè)學(xué)科和專(zhuān)業(yè)解決。這一點(diǎn)企業(yè)很難具備,但卻是大學(xué)的顯著特色。

第二,大學(xué)宗旨就是創(chuàng)造知識(shí)。創(chuàng)新可以說(shuō)是大學(xué)永恒的追求和價(jià)值,沒(méi)有創(chuàng)新大學(xué)就沒(méi)有用武之地,或者沒(méi)有它的地位和影響力。第三,大學(xué)永遠(yuǎn)充滿(mǎn)一批以科技改變世界為使命的人。比如,谷歌的創(chuàng)始人是當(dāng)年斯坦福的三位博士生,而今天很多大模型核心算法、技術(shù)亦根植于大學(xué)。

“從AlexNet到SORA的DiT,學(xué)界一直以來(lái)都是AI的策源地”,上海科技大學(xué)副教務(wù)長(zhǎng)虞晶怡認(rèn)為,學(xué)術(shù)界追求的長(zhǎng)期主義對(duì)于工業(yè)界來(lái)說(shuō)是非常有挑戰(zhàn)的。然而,要實(shí)現(xiàn)包括AI在內(nèi)的科學(xué)問(wèn)題的突破則非常需要長(zhǎng)期主義。因此大學(xué)應(yīng)保持長(zhǎng)期主義的特質(zhì),并與時(shí)俱進(jìn)的和工業(yè)界緊密合作,堅(jiān)定做好長(zhǎng)期主義的堡壘,成為AI突破的真正策源地。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)副校長(zhǎng)吳楓同樣認(rèn)為,做學(xué)科交叉、做科學(xué)智能,是高校的優(yōu)勢(shì)所在,也是企業(yè)現(xiàn)在相對(duì)較少關(guān)注的。實(shí)際上,回顧18世紀(jì)、19世紀(jì),科學(xué)技術(shù)發(fā)展幾乎每一次都是隨著數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科的突破而來(lái)的。然而,“企業(yè)做的多數(shù)AI,并不是瞄著科學(xué),而是瞄著應(yīng)用”。

從這個(gè)角度而言,現(xiàn)在的AI還處在一個(gè)初期階段,而如果AI跟物理、生命、化學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科產(chǎn)生交叉,那么AI對(duì)人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展、影響可能比現(xiàn)在看到的要大得多。吳楓認(rèn)為,高校更應(yīng)該在管理體系、環(huán)境氛圍等方面,鼓勵(lì)學(xué)生做科學(xué)智能的研究,培養(yǎng)AI人才。

不過(guò),AI時(shí)代也需要產(chǎn)教融合、科教融匯。在吳楓看來(lái),“對(duì)高校而言,要做好跟企業(yè)的合作,要矗立在研究前沿,要培養(yǎng)人才真正滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)需要、滿(mǎn)足研究創(chuàng)新需要”。

大學(xué)和企業(yè)是一個(gè)硬幣的兩面,相互依賴(lài)、相互賦能、相互成就,鄭慶華表示,做出真正能夠滿(mǎn)足教師和學(xué)生科研需要、人才培養(yǎng)需要的算力平臺(tái),是企業(yè)的強(qiáng)項(xiàng)。同時(shí),“企業(yè)在需求感知上更敏感,它對(duì)市場(chǎng)很敏感、對(duì)用戶(hù)需求很敏感,對(duì)怎樣開(kāi)拓新的應(yīng)用場(chǎng)景很敏感,這些敏感的需求其實(shí)為高校科技創(chuàng)新提供了方向和目標(biāo),也是高校科學(xué)研究的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。”

論壇上,由上智院和復(fù)旦大學(xué)共同主辦的第二屆世界科學(xué)智能大賽宣布啟動(dòng),旨在進(jìn)一步推動(dòng)科學(xué)智能人才培養(yǎng)和生態(tài)建設(shè)。大賽由上智院和復(fù)旦大學(xué)共同主辦,設(shè)置百萬(wàn)獎(jiǎng)金在上智院·天池平臺(tái)上向全球發(fā)起選手招募,共同探索科學(xué)智能前沿領(lǐng)域。去年首屆大賽共吸引全球1萬(wàn)余名選手參賽,今年大賽新增社會(huì)科學(xué)、邏輯推理兩大賽道,推進(jìn)更廣泛的科學(xué)智能創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展。

由上智院主導(dǎo)開(kāi)發(fā)的全新科學(xué)數(shù)據(jù)平臺(tái)也正式發(fā)布,為探索復(fù)雜科學(xué)場(chǎng)景提供新線(xiàn)索和新假設(shè),以科學(xué)數(shù)據(jù)平臺(tái)為核心的全球科學(xué)數(shù)據(jù)生態(tài)聯(lián)盟同步啟動(dòng)。

該聯(lián)盟旨在通過(guò)政府、企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)等多方合作,構(gòu)建全球性、多領(lǐng)域的科研大數(shù)據(jù)資源開(kāi)放與共享平臺(tái)。聯(lián)盟將致力于開(kāi)發(fā)和整合科研數(shù)據(jù)資源,提供先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持,搭建高效的數(shù)據(jù)共享平臺(tái),為教學(xué)、實(shí)踐、科研和業(yè)務(wù)拓展提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

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