人工智能抗疫尚需重视“软基建”-
在线教育,长途工作,无人配送,健康监测,数据研判……在新式冠状病毒感染的肺炎疫情防控中,以人工智能为代表的新式科技,渗透进社会运转的方方面面。4月9日上午,在我国科协学会学术部、我国科学报、腾讯科协和腾讯集团开展研讨工作室主办的人工智能科技与经济交融新引领线上研讨会中,我国工程院院士李国杰指出,人工智能在疫情防控中发挥了巨大作用,但整体来说,仍有较大提高空间。“体现好的范畴,靠的是曩昔的数据堆集;缺数据的范畴做得就不太顺,比方病毒溯源。”李国杰说。  最近,“新基建”成了热词。5G网络、工业互联网、物联网等网络根底、数据中心等数字根底、人工智能等运算根底,成为必要而遍及的新式根底设施。李国杰指出,还要高度重视“软基建”,也便是大力共建同享人工智能根底数据渠道、练习渠道和软硬件东西链。  深度学习战胜不了对数据的高度依靠。“人工智能和大数据实际上是一对双胞胎,人工智能复兴主要是靠数据智能或许核算智能。做得好的人工智能使用,都对数据有激烈需求。”李国杰表明,缺少高质量数据会成为人工智能开展的瓶颈。因而,要构建根底数据渠道。深度学习效果的好坏,也要依靠练习,因而得充分利用搭载国产芯片的高质量人工智能练习渠道,推进人工智能练习的同享,构成公共服务体系。“现在开展数字经济,就要大力开展人工智能使用需求的各种东西库、算法库、软件库,打造一个完好的东西链,大大下降人工智能使用开发门槛。”  我国科学院核算技能研讨所研讨员山世光也看到了软件渠道的问题。“我国在根底硬件渠道上的投入大,但在根底软件渠道上的投入则相对较少。和国外发达国家比较,咱们落后至少4—8年。”山世光指出,深度学习的干流底层结构建设在北美,尽管最近我国也有不少动作,百度、华为这样的企业都在布局,但没有构成合力。“或许再过5到10年,咱们就需求很多可以完结简略但使用面较广的人工智能算法的人工智能人才。”山世光表明,在低门槛的人工智能研制渠道和东西打造方面,我国应该抢占先机。  详细到人工智能的使用上,李国杰着重,使用和根底研讨是两个不同的课题,有天壤之别的方针和使命。在开展人工智能工业时,要着重的是技能的交融,是用技能处理实际问题。他举了个比方——健康码。码的智能含量并不高,但在疫情期间,它成了每个人的健康证明。“这就处理了最刚性的需求。”李国杰说,假如再往健康码里注入些智能,比方行为轨道,比方何时和确诊者有触摸、触摸了多久……做得好了,它就能大大减轻疫情防控工作人员的担负。“企业要把人工智能当成求解的办法,它不是‘老迈’。人工智能应该是蛋糕上的奶酪,要把蛋糕看得更重一些。”李国杰着重。(记者 张盖伦)

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