中国工程院院士王耀南以《人工智能推动数字经济高质量发展》为题在大会上作主题报告。
那么人工智能家当未来发展趋势如何?目前面临着若何的寻衅?机器人如何与人工智能有机结合?环绕干系问题,本期《数字经济新视野》对话中国工程院院士、机器人技能与智能掌握专家王耀南。

数字经济新视野|对话中国工程院院士王耀南:人工智能若何更好推动数字经济成长_人工智能_机械人 绘影字幕

王耀南,中国工程院院士,机器人技能与智能掌握专家,湖南大学教授,机器人视觉感知与掌握技能国家工程研究中央主任。
中国科协委员、中国图象图形学学会理事长、中国自动化学会会士、中国打算机学会会士、中国人工智能学会会士、全国智能机器人创新同盟副理事长等。
曾任国家863操持智能机器人领域专家、欧盟第五框架国际互助重大项目首席科学家。
长期从事机器人感知与掌握技能传授教化科研事情,成果获国家技能发明二等奖1项、国家科技进步二等奖4项、国际IEEE机器人与自动化领域“工业运用最高奖”,省部级一等奖12项。
揭橥国际IEEE等SCI论文200余篇,出版机器人感知与智能掌握等著作15部,获国家发明专利90余项,培养博士80余名。

财联社:作为最热门的前沿技能之一,您认为人工智能将如何推动数字经济高质量发展?

王耀南院士:首先,要将人工智能领域的几个关键技能运用于经济家当,一是人工智能的深度学习;二是人工智能的的感知功能;三是人工智能的影象推理;四是人工智能的遐想,包括人工智能的剖析判断以及人工智能的智能掌握。

人工智能是一种赋能技能,赋能家当的数字化、网络化和智能化转型升级。
例如将人工智能运用到智能制造领域,可以通过人工智能的感知技能、认知技能和智能掌握技能,来掌握机器人完成自动化的生产和智能化的转型。

在农业领域,可以运用人工智能技能对育种进行剖析。
在交通领域,可以对车流量进行监控以办理交通堵塞问题。
此外,在聪慧医疗、聪慧政务及教诲等领域都可以运用人工智能技能。

财联社:今年以来,人工智能大模型发展迅速,市场上干系产品层出不穷,您认为未来干系产品发展有何趋势?产品如何在竞争中取得上风?

王耀南院士:随着ChatGPT的迅速发展,海内企业和研究机构快速跟进人工智能大模型产品的研发,因此我认为要复苏的认识、复苏的运用,并复苏的找准自己的特点。

第一,要重视人工智能大模型,并且找准运用处景。
大模型并非万能,关键是要以问题和需求为导向,来构建人工智能大模型,以此办理我们的痛点和难点问题。
例如针对医疗行业,就要构建医疗大模型,才能更加专业并且更加精准的进行治疗。

而制造业的需求与医疗行业不同,强调“高速、高精、高实时”的制造,就要有针对制造业的轻量化模型,因此要根据不同的运用处景研发具有针对性的大模型,进而办理不同的问题。

财联社:您认为机器人如何借助人工智能发展更加智能化?人工智能大模型将对机器人行业发展带来哪些机会?

王耀南院士:在今年的天下机器人大会上,我以《集群机器人协同制造技能运用及发展趋势》为主题作报告,个中我认为集群机器人可以与人工智能大模型相结合。
由于机器人是一个特殊大的系统,须要用到人工智能大模型通过深度强化学习,来办理多目标、多机器人的优化调度。

此外,如果要提升机器人的自主性和智能化水平,就要让机器人能够回答人类很多问题,在办理很多人类难以实行的任务时,也可以与大模型有机的结合起来。
个中,机器人要做好实行方案,其余大模型要做好决策剖析和判断,进而提升机器人的认知能力,这是机器人家当未来发展中,非常主要的方向。

财联社:智能家当发展目前面临哪些困难?对此,您有哪些建议?

王耀南院士:我个人认为,人工智能家当紧张分为两类,一是智能家当本身开拓各种智能产品,例如开拓无人驾驶电动汽车可以办理能源问题,个中涵盖了能源、通讯、导航、舆图创建、互联互通以及车载安全掌握等,因此这是综合性非常强的家当。

二是人工智能赋能到其他行业,例如农业、工业和医疗等,进而形成弘大的家当。
因此人工智能可以向上述两个方向发展。

此外,目前人工智能发展过程中所面临的困难和寻衅非常多,第一,在人工智能的模型、演习的算法以及核心硬件等方面存在痛点。
由于在打算的过程中花费能量较高,以是要找出若何在提高算力的条件低落低能耗的方案。
而如何开拓出打算效率高的打算架构芯片,是全天下所面临的寻衅性问题。

第二,要办理现有人工智能模型的可阐明性、安全性和可靠性,以及要让大模型在碰着各种繁芜滋扰时,仍能担保稳定运行。
这是一个须要大家连续努力,攻坚克难的问题。

第三,要办理数据安全性问题,还须要在数据的挖掘、数据剖析、数据安全隐私以及数据提取方面找出办理方案,要利用有用的数据来演习网络。

财联社:对付人工智能家当人才的培养,您有哪些建议?

王耀南院士:既然行业面临如此多的寻衅,那么就一定要培养年夜大好人工智能人才。
近几年各高校陆续开放人工智能专业,培养人工智能人才。
但人工智能的算力人才、算法人才、数据人才以及运用处景人才都要分类培养。
也便是须要从根本研究型、技能工程师、运用处景三个维度进行培养。

本文源自财联社 郭松峤 赵相锋