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科普工作简报(2024.20)

2024-05-14 19:15 来源:
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中国科学院老科学技术工作者协会

科普工作简报

﹝2024﹞ 第20期(总第1044期)

中国科学院老科协科普工作委员会 2024年 5月14日

中国科学院老科协“科普论坛”报告专家陈曙东研究员

为海淀区国动办作“数智科技研发的思考与实践”报告

随着人工智能时代的来临,科学研究智能化发展大势所趋,510日海淀区国防动员办公室,邀请“科普论坛”报告专家,中国科学院微电子研究所研究员、博士生导师、中国科学院物联网研究发展中心数据中心主任陈曙东作主题为“数智科技研发的思考与实践”的报告。区国动办王涛副主任主持,孙鹏利书记和全体干部参加。

陈曙东研究员从人工智能时代面临的挑战、企业从数字化向智能化的转型、科学研究的第五范式AI4R三个方面进行解读。随着hatGPT问世,科学研究的第五范式,即智能化科研涌现,带动科研能力从量变到质变。相对于经验科学、理论科学、计算科学和数据科学四个范式,智能化科研具备6项特征。第一,人工智能全面融入科学、技术和工程研究,知识全面自动化。此外,科学研究、工程技术发展和产品制造,都有望实现全过程智能化。第二,人与机器智能融合,机器涌现的智能成为科研的组成部分。机器在训练的过程中涌现了复杂的认知能力,具备自身的智能系统。但人与机器各有不同的分工,人和机器互补将成为第五范式的主要特征。第三,有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题。机器智能能够深度学习高复杂问题,通过强大的算力和算法,去探寻社会和自然现象背后的规则,直接到达数据科学所无法直接触及的领域。第四,面向非确定性问题,概率统计模型在科研中发挥更大的作用。随着人类掌握的数据越多,对自己的认知将会越来越清晰,能明确知道自身存在的局限性。在非常多不确定问题的处理中,概率统计模型将发挥更大作用。第五,跨学科合作成为主流科研方式,实现前4种科研范式的融合。智能技术的首要任务是变革,通过不同产业的相互融合,实现全新的技术迭代。随着技术发展,跨界合作已成为科学技术研发的主流方式。第六,科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台。在人工智能时代,无论是科研还是企业生产领域,人工智能都能实现销量提升及成本下降,模型的依赖性会持续提高。

陈曙东研究员深入浅出地讲解人工智能,让国动干部仿佛置身中国科学院课堂,畅游在科技前沿的知识海洋。此次报告不仅揭开了人工智能的神秘面纱,拓宽国动干部对人工智能的理解和认识,也为区国动办探索人工智能在国动应用场景提供有益的借鉴和启示,以新质生产力赋能国防动员高质量发展。

(根据海淀区国动办供稿改编)

中国科学院老科学技术工作者协会

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