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人工智能|人工智能：从“作坊式”走向“工业化”新时代( 二 )

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其次要降低人工智能的应用门槛 。 现在按照专用人工智能技术发展的应用 ， 在很多时候发现还不如用个人更省成本 。 所以 ， 如何从专用型的人工智能 ， 逐步向更具泛化能力的人工智能技术发展 ， 是一个重要的技术突破口 ， 也是未来5-10年人工智能技术发展的主流 。
这个过程中 ， 从推动产业发展的角度选择一些超级场景对于牵引人工智能应用发展非常关键 。 例如 ， 自动驾驶会是人工智能在单一领域里最大的产业场景 ， 也是汽车工业发展的必争之地 。 类似的还有人工智能+医疗 ， 也是一个特别大的场景 。 中国有四百万医生、全世界最大的临床海量医疗数据 ， 最适合人工智能去发挥智能化优势 。 所以 ， 要选择一些这样的超级场景 ， 作为推动人工智能进步的突破口 。
加快原始创新策源 努力占据制高点
人民网：中科院自动化所作为我国“国家战略科技力量”的重要组成部分 ， “十四五”期间在人工智能领域的研究和应用方面 ， 有哪些相应的目标和计划？
徐波：我们按照“两加快一努力”要求 ， 加快原始创新策源和关键核心技术突破 ， 努力占据人工智能科技创新制高点 。
中国科学院自动化研究所始终关注人工智能中长远发展布局 。 十年前在深度学习刚刚开始应用于语音、图像并产生技术突破时 ， 我们意识到感知类人工智能应用将逐渐由产业界为主导 ， 于是开始布局更前瞻性的类脑智能 ， 推动人工智能和脑科学的交叉研究实现 ， 并与科学院神经所成立脑科学与智能技术交叉研究中心 。 目前这个方向已经成为研究所三大主力研究方向 ， 相信在下一代人工智能发展中也将扮演重要角色 。
人工智能想要在经济发展、社会治理、大工程系统等复杂问题的决策中发挥作用 ， 需要人工智能与复杂系统进行交叉融合 ， 这也是人工智能从感知、认知走向决策的必然发展趋势 。 因此 ， 研究所进一步布局了可自主进化智能方向 ， 研究建模人、环境和机器之间的演化、合作和竞争等关系 ， 并通过交互提升人和机器对环境的认识和认知 。 这项技术可广泛应用于大量复杂问题的智能辅助决策 。
这儿要重点谈一下我们最近研发的“紫东太初”多模态大模型 。 这是基于我们多年基础积累形成的面向关键技术攻关的研究方向 。 我们人类对世界的认识天然是多模态的 。 举个例子 ， 我说“猫”这个字 ， 你马上脑子里能想到猫的图片、猫叫的声音、猫的文字 。 我们大脑里面把猫有关的声音、图像和文字关联在一起 ， 共同组成了“猫”这样一个语义 。 这个语义是跨模态存在的 。 模拟人的多模态认知特点 ， 自动化所推出了全球首个千亿参数的三模态大模型“紫东太初” ， 把图像、文本和语音结合起来 ， 它采用了多层次、多任务、自监督、预训练的学习方式 ， 不仅可以实现跨模态理解 ， 还能实现跨模态生成 。 这是我们在已有多个很好技术积累基础上 ， 通过多模态把人工智能众多方向加以融合创新的研究成果 ， 服务于产业和国民经济主战场 。

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