2023中国人工智能大会专家学者畅谈人工智能发展方向

23日，2023中国人工智能大会继续进行。中外院士、专家学者、技术精英等业界嘉宾齐聚有福之州，聚焦国内外人工智能领域的研究进展和学术前沿，为人工智能基础理论突破、关键技术创新、产业化应用提供新的启发和思路，进一步引领我国数智科技创新趋势，为数字中国建设注入澎湃新动能。

各高校展示人工智能科研成果。记者 池远 摄

慧觉遥感

腾冲遥感大模型大有可为

近年来，中国遥感卫星在社会生产和生活各领域的应用范围不断扩大，中国民用遥感卫星系统研制工作取得显著成绩。

以“遥感技术可以数出中国有多少棵树”为例，中国科学院院士、国际欧亚科学院院士周成虎分析了遥感大数据的发展方向，介绍了对地观测、卫星导航及位置信息服务等中国遥感事业的根本性进步。

他提出，随着遥感大数据实现从视觉遥感到算觉遥感、再到慧觉遥感的技术升级，遥感正在从经典走向智能时代。如今，如何使计算机像人脑一样去理解地理场景，并在获得海量遥感大数据后进行智能化、高质量的处理，成为遥感领域的新问题。

对此，周成虎提出搭建腾冲遥感大模型的构想。他介绍，融合大数据、大知识和大计算的慧觉遥感，能够把现代大数据、人工智能和云计算技术等紧密结合到遥感大数据分析中，通过地理智能学习方法和图谱耦合关联、分区分层分级、人机环境协同等思想，实现对遥感影像场景的理解，建立全空间多粒度的时空对象模型，达到对全球大模型的自动标注。

“未来，我们可以通过人工智能就来发现大数据中所隐含的知识和规律，最终改造现有地理信息技术，按需测量、生产时空数据，为农业、环境、国土等各行业提供科学数据，也为科研和教育提供实时、动态的地理信息数据。”周成虎说。

智能决策

机器学习的未来蓝海

机器学习，人工智能的基础核心领域之一，下围棋的AlphaGo、火爆的ChatGPT，背后的关键算法都是机器学习算法。

在欧洲科学院院士、南京大学人工智能学院院长周志华看来，传统的以预测为主的机器学习研究方向已经饱和。

“在过去的几十年里，人工智能机器学习长期都在为预测服务，目前主要问题都已基本解决。但决策对机器学习而言，是尚待开发的蓝海。”周志华提出，如何帮助人类做出决策，将是未来机器学习研究的新方向。

大会上，周志华分享了自己提出的一个新概念——“排演”（rehearsal），即在对于未来可能发生的事件作出预测的情况下，在脑内的假想空间中进行模拟决策，并评估可能采取的行动后续会产生的结果。

在他看来，目前的机器学习深度依赖已有的数据，即便是大家津津乐道的ChatGPT也是在现有的语料库上搭建的。决策则要求机器在一种没有未来的数据的情况下，根据预警在可操作的集合中找出尽可能少的步骤（成本）并让不发生的概率高于发生的可能，从而排演出能够“改变”未来的选择。

“尽管科学发现严重依赖因果关系，预测依赖关联关系，但决策并不依赖于关联与因果，而是依赖于影响关系。”周志华提出，从人类决策的经验来看，人工智能的决策也需要数据学习与知识推理的深度结合。而基于概念建模、强化学习、时间序列等现在已有的模型，这种研究方向是具备可行性的。

智能制药

推动中国医药工业高质量发展

近年来，全球生物医药行业处于高速发展阶段，以人工智能为主的交叉学科深入融合到医药工业中，“AI+医药”的概念也已深入人心。

俄罗斯工程院外籍院士、浙江大学求是特聘教授刘雪松认为，当前，生物医药行业已进入高质量发展的阶段，如何结合人工智能新一代技术进行根本性、革命性的改变，实现产业规模化、商业化，并突破国际市场，是当前的研究热点。

“药企在制药装备、自动化控制系统和信息化管理系统中所运用的数字化解决方案证明了，智能化、信息化、数字化的生产体系，能够有效帮助药企实现降本增效、提升管理、数据积累等目标。”刘雪松预测，未来，中国的生物医药行业将从治病理念向健康理念提升，并逐步往高层次发展。药物筛选、分子设计、药物预测、药物安全测量等持续加入智慧元素；生物医药工业发展也将更加精准高效。

“希望大家以世界眼光、国际视角，加强人工智能和生物医药产业的合作与交流，共同为我国从医药大国向医药强国发展聚集‘智慧’力量，真正在生物医药方面发掘出中国的一片天地。”刘雪松说。（记者 宋亦敏 吴桦真）