本文主要是介绍会议记录|MAS Lab 年度组会记录,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
前言:本篇博客记录 20240831 MAS Lab 第一次大组会要点。
“预测未来最好的方式就是创造它” —— 面向对象之父 Alan Kay
张老师提及 The MIT Media Lab (中国多媒体大会上了解到的这个实验室),用技术带动产业发展、创造生态。
产业布局
未来产业的新赛道将是各领域与AI的强强联合
国家人工智能学院……京津冀:基础研究
长三角:商业模式
粤港澳:产业结合三大国家实验室:张江、浦江、临港三大国家实验室,此外,上海人工智能研究院解决人工智能的产业化问题上海的“3+6”产业体系中, “3”:指集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业, “6”:指电子信息、生命健康、汽车、高端装备、先进材料、时尚消费品六大重点产业。低空经济 / 无人机通用足式机器人公司逐际动力LimX Dynamic,致力于打造「地面的大疆」……
人工智能应该走什么样的路?
人类与AI的关系逐渐由竞争(2016 AlphaGo&李世石)转向协同。SD等模型的诞生,正是将人的创造力与AI的泛化力有机结合。那么,人工智能应该走什么样的路?是「少数人统治AI & AI统治大多数人」这样一条道路吗?如果不是的话,个人认为,那我们作为人工智能的研究人员,首要任务就是让人工智能首先走进人们的生活,让人们使用AI,了解AI,让更多人加入AI这个community……
还能研究些什么?
-
做研究无非两个目标:上书架、上货架(张老师每次报告都会提到的两个词),上书架就是教科书;上货架就是解决产业的核心痛点问题。
-
跟随式研究会带来思维惯性和路径依赖,要做探路者,以不同于以往的眼光和角度去探索,做让人眼前一亮的工作。基于人工智能,还可以研究的一些思考点:
- 讲故事;
- 高通量生产概念。人需要有概念,西方的「真理」、东方的「道」以及费孝通的「差序格局」,都是“人人心中有,个个笔下无”的概念;
- AI治理 —— 以人形机器人为代表的具身智能安全
一些受益匪浅的报告
- 周伯文教授「通专融合:通用人工智能前沿探索与价值实现」
- 鄂维南院士「AI4Science」提出者「AI for Science:一场正在发生的科技革命」
- 清华胡事民院士「AI开发框架」计图
美国国防高级研究计划局(DARPA) 科研体系构成(详见此篇文章)
风投比技术专家更加敏锐地知道未来发展趋势
人工智能技术中富含深厚的哲学意味 —— 这个世界有随机性,但不是完全随机的,无论是 diffusion model 还是 transformer ,在设计的同时,都涵盖着对物理世界的深刻探访(好新的思路,之前完全没有考虑过这一层面)
硅基生命 & 碳基生命
关于合作与竞争
合作的前提是各方的垄断,这要求我们的研究具备学理上的门槛。每个合作方拥有各自的不传之秘,合作时负责不同环节,共同带动整个链条的发展。
后记:张老师每年的报告都会为我们注入一些新的思想。皮衣对我们说创造是最有价值的事情,要立志高远,就像 Mr. 柴和皮衣说的那样,要规划好15年的人生目标,想清楚自己若干年后在历史中的定位,并为之付诸努力。
相关资料
- 四足机器人「技术跃变」:如何成为「地面的大疆」? | 雷峰网 (leiphone.com)
- 清华大学发布基于元算子和动态编译的深度学习框架- Jittor-清华大学计算机科学与技术系 (tsinghua.edu.cn)
- 周伯文:通专融合是通往AGI的战略路径_上海人工智能实验室 (shlab.org.cn)
- 碳基or硅基?数字生命的二三事|科幻与现实的距离④_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
这篇关于会议记录|MAS Lab 年度组会记录的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!