中新網(wǎng)上海新聞7月7日電(鄭瑩瑩)在2024世界人工智能大會(huì)論壇上，國(guó)內(nèi)外院士、專家學(xué)者相聚“超越邊界：探索下一代大模型的基礎(chǔ)研究”論壇，共同探討“AI for Science 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”和“下一代通用人工智能方法”兩大前沿技術(shù)話題。該論壇由世界人工智能大會(huì)組委會(huì)辦公室主辦，上海算法創(chuàng)新研究院和北京科學(xué)智能研究院承辦，上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)提供支持，旨在搭建推動(dòng)下一代人工智能技術(shù)交流協(xié)作的平臺(tái)，推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，激發(fā)創(chuàng)新效能。

　　“AI for Science在材料、生命科學(xué)、能源化工等領(lǐng)域落地成果的不斷涌現(xiàn)，讓我們看到其帶來(lái)的巨大前景。但AI for Science帶來(lái)的不僅僅是點(diǎn)狀的突破，而是系統(tǒng)性地帶動(dòng)科學(xué)研究基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，推進(jìn)邁向'平臺(tái)科研'時(shí)代�！闭搲潦�，中國(guó)科學(xué)院院士鄂維南說(shuō)。他深入分析了AI for Science目前所處的發(fā)展階段，以及推動(dòng)AI for Science的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性，并設(shè)計(jì)了“四梁N柱”架構(gòu)。

　　AI的方法大大提升了我們的科研能力，但是離真正解決問(wèn)題還有距離，這剩下的“最后一公里”該如何打通？在圓桌對(duì)話上，海內(nèi)外嘉賓進(jìn)行了探討，從構(gòu)建科學(xué)大模型、科學(xué)大裝置等基礎(chǔ)設(shè)施方面表達(dá)了看法，并達(dá)成一致：“AI for Science的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要跨學(xué)科的合作，這是實(shí)現(xiàn)科學(xué)突破的關(guān)鍵。我們應(yīng)聚焦產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵問(wèn)題，賦能工業(yè)應(yīng)用的實(shí)際場(chǎng)景�！�

　　那么，我們采取什么樣的道路才能實(shí)現(xiàn)真正的科學(xué)大模型呢？專家們指出，“在聚焦算力和算法的同時(shí)，要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)不單單是計(jì)算數(shù)據(jù)，還有來(lái)自于實(shí)驗(yàn)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中誕生新的模型。而驗(yàn)證這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，同樣需要AI的賦能�！�

　　“雖然目前人工智能算法、大模型已經(jīng)取得了突出的進(jìn)步，但是我們還需要繼續(xù)探索新的技術(shù)路線，以適合我國(guó)的實(shí)際發(fā)展需要。”面向下一代通用人工智能方法這一話題，引發(fā)了參會(huì)嘉賓們的思考。參會(huì)嘉賓認(rèn)為，必須且亟需建立人工智能的底層能力，探索出一條更加可持續(xù)、能夠解決當(dāng)前大規(guī)模能源資源消耗問(wèn)題的通用人工智能方法。

　　也有嘉賓指出，大模型的完善要從優(yōu)化知識(shí)存儲(chǔ)能力和提高知識(shí)使用效率雙管齊下，催生模型“慢思考”能力。當(dāng)模型有了解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，可能會(huì)帶來(lái)一系列的變化，比如在科研和技術(shù)的加速，新材料的發(fā)現(xiàn)等等。

　　與會(huì)嘉賓達(dá)成共識(shí)：要實(shí)現(xiàn)下一代通用人工智能，需要在算力資源、數(shù)據(jù)資源、AI數(shù)據(jù)庫(kù)能力、下一代模型和人才資源等方面久久為功。(完)

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編輯：鄭瑩瑩