來源:網易新聞
在臺風“貝碧嘉”登陸前5天,,復旦大學團隊開發(fā)的伏羲氣象大模型就精準預測出它將在上海浦東新區(qū)登陸,。伏羲再次展示了人工智能在科學領域的深度應用,?!?span id="a6otyhj" class="wpcom_keyword_link">人工智能正迎來‘大爆炸’階段,?!睆偷┐髮W人工智能創(chuàng)新與產業(yè)研究院副院長,,復旦大學CFFF平臺執(zhí)行主任,博士生導師程遠在第二十三屆浦江學科交叉論壇學術分論壇上表示,,AI正在從感知和認知向通用人工智能(AGI)邁進,并有望在科學研究和產業(yè)賦能中扮演關鍵角色。這或許意味著,,AI不再只是幫助我們解決眼前的問題,,它正在改變我們理解世界的方式,甚至幫助我們發(fā)現未知的科學規(guī)律,。
據悉,,本次分論壇由市委統(tǒng)戰(zhàn)部、市科技工作黨委指導,民革上海市科技系統(tǒng)支部委員會主辦,,上海市生物醫(yī)藥技術研究院牽頭承辦,。
OpenAI O1:
AI真的在“思考”,?
在程遠的演講中,,OpenAI O1模型被頻頻提及,。他指出,,這一模型的最大突破在于邏輯推理能力的顯著提升。想象一下,,AI不僅能回答你的問題,,還能像人類一樣,,先停下來“思考”一下該如何解決問題,。是不是感覺很科幻?程遠說:“O1模型已經開始像人類一樣思考,,它不再只是處理數據,而是先構建邏輯,,像科學家那樣一步步推導,?!?/p>
這種“思考”能力到底有多強?他解釋道:“O1模型已經不再是簡單的生成式AI,,它開始像人類科學家一樣,,‘思考’如何解決問題?!?/p>
這種推理能力,,讓AI能夠在處理復雜任務時,預先構建邏輯框架,,然后一步步執(zhí)行,,使其在數學和代碼能力上超越了前代模型。程遠引用了一組數據:“在博士水平的科學問答上,,O1模型取得了接近80分的成績,,遠超人類平均水平?!?/p>
在程遠看來,,OpenAI O1的成功是數據與強化學習結合的結果。隨著數據驅動技術的不斷進化,,OpenAI O1模型展示出在科學問題上解決復雜推理任務的巨大潛力,。程遠總結道:“從生成到推理,O1標志著AI進入了一個全新的認知階段,?!?/p>
AI愛因斯坦:
未來的科學家會是AI嗎?
如果AI真的可以像科學家一樣思考問題,,那未來的“科學家”會不會是AI呢,?程遠指出,人工智能正引發(fā)科學研究的“第五范式”——數據與機理的深度融合,,即“AI for Science”,。他解釋道,傳統(tǒng)科學研究經歷了實驗,、理論,、計算仿真到大數據驅動的變革,如今,,AI正在從數據科學和計算智能的基礎上引入智能技術,,開啟新的科技形態(tài)。
“AI for Science”不僅僅是讓AI幫助人類處理數據,,還讓它具備提出問題,、探索未知的能力。“我們正在逐步邁向‘AI愛因斯坦’,,即提出有價值的科學問題,,并擁有理解復雜世界探索未知規(guī)律的能力?!?/p>
“Al愛因斯坦”的核心是“數據+機理”融合雙驅動,。“單靠數據,,AI在面對未知領域時可能力不從心,,但如果能夠加入科學家總結出來的機理,AI將具備更強的推理和外推能力,?!背踢h解釋說。
在程遠看來,,未來的“AI愛因斯坦”將擁有理解復雜世界和提出有價值科學問題的能力,,這種“AI for Science”將極大地改變科學探索的方式。
“我們在復旦的工作,,就是通過AI和科學的深度融合,,推動人工智能自主發(fā)現規(guī)律,并幫助科研人員加速探索未知領域,?!背踢h表示,這種雙驅動的方式不僅提升了AI模型的有效性,,還降低了其對大規(guī)模數據和算力的依賴,。
他特別提到了伏羲氣象模型的成功應用?!胺四P筒粌H僅依靠歷史數據,,還融合了氣象學的核心機理,能夠精準預測臺風‘貝碧嘉’的路徑,?!彼麖娬{,這種“數據+機理”的融合方式,,將是未來AI推動科學進步的重要路徑,。“未來的‘AI愛因斯坦’或許真的能夠提出我們人類從未想象過的科學問題,?!?/p>
灰盒模型:
AI如何從“猜”變成“可信”?
“黑盒”AI是不是讓你有點不放心,?在程遠看來,,AI要真正賦能科研,,還需解決模型透明性的問題。他介紹了“灰盒可信”這一概念,?!拔覀儾还庖孉I快速做出預測,還要讓它告訴我們?yōu)槭裁催@么做,。”程遠說,。
程遠解釋道,,傳統(tǒng)的深度學習模型常被稱為“黑盒”,因為我們無法完全理解它的推理過程,。但如果能將“黑盒”的快速計算與“白盒”的邏輯推理相結合,,即意味著將深度學習的快速擬合與符號計算的邏輯推理結合起來,即可打造可信的大模型,。
“兩種方法的融合是AGI發(fā)展的重要方向,,‘黑盒’的快思考和‘白盒’的慢思考相結合打造的‘灰盒模型’會告訴你,它為什么這么做,,背后有什么邏輯,。”他補充說,。
這種結合使得AI不僅能夠處理已有的數據,,還能在稀缺數據的情況下,通過機理推理進行外插擴展,。他補充道:“深度學習依賴數據的地方進行擬合,,而科學的規(guī)則則可以幫助我們在沒有數據的地方進行推理擴展。就像從牛頓力學走向愛因斯坦的相對論一樣,,知識規(guī)則和數據可以相互作用,,推動科學的進一步發(fā)展?!?/p>
他進一步闡述,,“未來AGI的發(fā)展方向,灰盒模型將成為關鍵,,通過合理平衡兩種推理方式,,AI將具備更強的擴展性和邏輯性,尤其是在科學研究中,,將會有更大的突破,。”
程遠總結道:
“灰盒可信的AI模型,,
正是我們朝著
‘AI愛因斯坦’目標
邁出的重要一步,,
AI for Science
將推動科研范式的轉變,
深度賦能產業(yè)?!?/p>
企業(yè)及專家觀點不代表官方立場
作者:藍悅
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