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2022年,人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上,用户输入文字,AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区,一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

  即将过去的2022年,对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室,向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈;无人驾驶开启多城试点,未来交通更进一步;AI绘画以假乱真令人着迷,艺术创作或许不再是人类专属……

  无论是底层技术不断突破,还是各类应用百花齐放,在过去的一年,人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角,未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

  随着技术的不断成熟,落地应用不断创新,人工智能或将真正改变你我的生活。

  AI“黑科技”照亮北京冬奥会

  助力天气预报、比赛转播和手语播报等

  2月4日,全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

  在此次冬奥会上,由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型,使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势,使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析,通过数据挖掘与学习,将预报员的经验内化在算法中,在提高天气预报效率的同时,也进一步提高了预报的准确率。

  在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中,中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中,百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统,将单人比赛项目变成“多人比赛”,实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加,方便观众看到不同选手的实时动作;同时,通过技术手段对运动员动作进行量化分析,将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来,使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

  在北京冬奥会开幕的同一天,央视新闻AI手语主播也正式上岗,她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中,为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎,该AI手语主播可懂度达85%以上,可将冰雪赛事的文字及音视频内容,快速精准地转化为手语。

  腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

  展现了其在多模态理解领域的强大实力

  5月31日,腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR(Visual Commonsense Reasoning,视觉常识推理)中登顶,两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后,“混元”AI大模型的又一重大突破,展现了其在多模态理解领域的强大实力。

  与跨模态理解任务不同的是,多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知(如分类检测等),还需要达到认知层次的感知(如判断意图、逻辑推理等)。

  此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发,同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架,在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计,有效提升了模型性能。

  截至目前,“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩,并刷新多项行业历史纪录。这意味着,“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

  谷歌工程师闹乌龙,称AI存在意识

  人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

  谷歌AI工程师闹乌龙,称LaMDA语言模型有意识,引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

  今年6月,谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”,并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三:一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言;二是它以与人类相似的方式分享感觉;三是它会表达内省和想象——既会担忧未来,也会追忆过去。

  LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型,它可以模拟任何带有知识属性的实体,通过“拟人”的方式,在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑,传递更多知识。

  莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后,谷歌发表声明称,莱莫因违反了“就业和数据安全政策”,将其解雇。谷歌表示,经过广泛地审查,他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

  专家普遍认为,当下人工智能具有的所谓“人格”,更多只是模仿人类的语言风格,有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性,并具有独特的视角看待人和事,但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统,作为工具来做一些特定之事。

  全球首个图、文、音三模态大模型诞生

  “紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

  9月1日,在上海举办的2022世界人工智能大会上,由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型,开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”,实现了“以图生音”和“以音生图”,理解和生成能力更接近人类,为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础,向通用人工智能迈出了重要一步。

  “紫东太初”三模态间的相互转换和生成,其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间,然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐,形成多模态统一知识表示;之后,再利用编码后的多模态特征,通过解码器分别生成文本、图像和语音。

  “紫东太初”凭借四大突破,有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架,支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式;二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示,减少数据收集与清洗代价;三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模,支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务;四是首次实现无监督超越有监督方法,基于5%—10%的数据标注,实现100%的有监督学习效果。

  AI打破矩阵乘法计算速度纪录

  解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

  10月,英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题,发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现:AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法,从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

  数学在计算机编程中经常出现,通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如,它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下,使用数学的主要方式之一,就是对矩阵进行计算。矩阵越大,工作量也越大,计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

  在此次最新成果中,“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法,从而使计算步骤比现有算法更少。

  为了找到答案,他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后,研究团队将重点转向了树搜索,这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

  接下来,研究人员将允许系统创建自己的算法,进一步提高效率。他们发现,在许多情况下,系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望,未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

  2022中国人工智能创新发展指数公布

  全面反映我国人工智能发展态势

  11月18日,第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上,中国电子信息产业发展研究院(又称赛迪研究院)发布了2022中国人工智能创新发展指数(合肥指数)。

  这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果,旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度,构建了中国人工智能创新发展指数,也就是“合肥指数”的评价体系。

  近年来,我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段,智能化转型全面推进,人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年,我国人工智能的研发强度为19.4%,从业人数增加到31万人,占全球比重的5.3%。2017年至2021年,我国人工智能产业规模增长了2.6倍,占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大,从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上,我国人工智能研发投入力度不断加大,从业人数不断增加。

  从总体指数来看,北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位,安徽则紧随其后,排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

  ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

  预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

  英国“深度思维”公司8月曾宣布,其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构,几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月,元宇宙平台公司(Meta)研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

  在此次最新研究中,研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉,语言模型通常需要大量文本进行训练,为将这一模型应用于蛋白质结构预测,研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它,这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达,每个氨基酸由一个字母表示。然后,ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

  该团队负责人亚历山大·里维斯表示,这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且,与“阿尔法折叠”一样,这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合,生成预测结构。

  团队指出,ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确,但在预测速度上要快60倍,这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

  首创蛋白质动态结构AI建模方法

  对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

  12月8日,西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型,可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子,从而加速临床前药物研发。

  此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构,对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型,在给定药物分子和靶点蛋白的情况下,可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合(柔性对接)后蛋白质结构的变化过程,推断药物与靶标蛋白结合的稳定性,预测药物功能,从而提升AI药物设计的精度和效率。

  李子青表示,预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中,通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测,评估药物—靶点结合亲和力和药物效果,是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

  多城市推动自动驾驶行业发展

  我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

  2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年,有关政策密集出台,相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前,全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照,允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

  今年8月1日,《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行,该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用,探索开展商业化运营试点,标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

  此后,重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策,并向百度发放全国首批无人化示范运营资格,允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

  此外,为推动智能网联汽车产业健康有序发展,工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》,拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品,开展准入试点;对通过准入试点的智能网联汽车产品,在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

  AI绘画火了,AIGC元年开启

  未来预计能够产生万亿级经济价值

  今年8月,在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》,获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具,通过一个类似“文字游戏”的过程,输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后,得到了初始作品,并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

  这一年,AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长,而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示,截至12月6日,已有超2428.4万人使用该特效,迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万,火爆程度可见一斑。

  AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

  所谓AIGC(AI Generated Content),即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面:自然语言处理(NLP)和AIGC生成算法。其中,自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

  最初,AIGC可生成的内容形式以文字为主,经过2022年指数级的发展,目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式,2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。(科技日报实习记者 都芃)

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二十大代表风采|孙金龙:从“优秀射手”到“钢钉连长”的“转型升级”******

  中新网北京10月14日电 题:孙金龙:从“优秀射手”到“钢钉连长”的“转型升级”

  记者 李纯

  2020年7月,刚刚动过手术的孙金龙,左肩植入了1颗钢钉。出院仅5天,这位现任第71集团军“济南第一团”“济南英雄连”连长便带领连队官兵赶赴抗洪任务区,日夜坚守在大堤一线,圆满完成抗洪抢险任务。“钢钉”连长的名号由此得来。

  称孙金龙为“钢钉”连长,可不仅是因为他肩膀里的钢钉。他也如同一颗钢钉,瞄准实战、苦练精兵,牢牢扎在本职岗位上,以实际行动践行军人的忠诚誓言。从百发百中的“优秀射手”到制胜未来的一线带兵人,孙金龙的“转型升级”正是中国强军路上的一道缩影。

  苦练:锻造特种枪王

  2008年,由于体能成绩优异,还是上等兵的孙金龙进入旅备战原军区90后“铁人三项”比武集训队。6个月集训,他穿破了3套迷彩服,磨坏了4双作战靴,身上留下十几道伤疤,最终以第二名的成绩代表旅队参加集团军选拔。从那时起,“拼搏”成了孙金龙的“职业习惯”。

  2011年,原军区在朱日和组织特种兵比武。“第一次来到朱日和,我最直观的感受就是风大,”孙金龙回忆说,“每次射击后,风夹着沙尘和硝烟吹进眼睛里,让人眼泪直流,睁不开眼。而特种射击又有着极严苛的时间限制,如果在规定时间内无法完成射击,注定会被淘汰。”

  为了克服环境带来的影响,顶着强风、迎着烈日练习瞄准就成了他每天的“必修课”。即便眼睛涨得通红,酸得眼泪直流,他也要继续坚持。“我清楚,如果我连这点苦都吃不了,我就没有资格站在决赛的赛场上。”

  一个多月的时间,孙金龙用光了20多瓶眼药水,眼睛的耐受性得到了极大提升。决赛时,他已经练就强风沙条件下紧盯目标3分钟不眨眼的本领,最终以19枪187环的成绩一举夺得特种射击课目第一名,并且连续三年蝉联该课目冠军,年年被原军区表彰为“优秀射手”。

  2016年,已是排长的孙金龙远赴澳大利亚参加国际轻武器射击技能大赛,与来自18个国家的21支代表队展开角逐。然而在赛前备战阶段,进行越障射击训练时,孙金龙在翻越高板墙后扭伤了右脚踝。为了不影响训练,他去医务室要了绷带,狠狠勒住肿胀的脚踝,硬生生塞进作战靴,并且改用左脚作为支撑进行跪姿射击,甚至每天吃饭时都要保持跪姿练习。

  比赛正式开始后,孙金龙以最短时间穿越100米障碍,精确命中200米外的不同目标。那次比赛,他带领团队斩获个人冠军积分赛、步枪团体越障射击赛、步枪移动目标团体积分赛等3个项目的金牌,以及4枚银牌和1枚荣誉奖章,让国际赛场上升起了五星红旗。

孙金龙(居中)组织党员进行调查研究,广泛收集基层官兵的意见建议。 黄振宇 摄孙金龙(居中)组织党员进行调查研究,广泛收集基层官兵的意见建议。 黄振宇 摄

  转型:学会领兵打仗

  2019年,担任“济南英雄连”连长后,孙金龙开启了一段新的冲锋。体能素质和轻武器射击一直都是这支连队的强项,出身于侦察专业的孙金龙也是这些课目的“行家里手”。“可是真正走上岗位,我才发现困难远比想象中的大。”

  彼时,孙金龙履新才一个多月,连队在旅组织的连战术考核中成绩垫底,不仅他这位连长的指挥决策、战术运用被判定不合格,连队各级指挥员的协同配合意识也存在较大差距。“本次演练失利的主要原因在我,作为连长进入情况慢、指挥调控不力,请各位对我和连队的训练提出宝贵建议。”复盘总结会上,孙金龙首先做出反省,官兵们也纷纷打开了话匣子。

  “每天除了练长跑,就是练力量,这样怎么能把战术练好?”“体能、射击固然要练,但不能挤占战术训练、专业协同训练的时间。”“现在我们是装步连了,如果只守着传统优势,肯定要被时代淘汰。”

  官兵们的一番“吐槽”让孙金龙意识到,以往在体能、射击的比武场上,自己只顾一个人冲、一个人拼。但现在作为一名连长,能不能带领全连官兵打赢战争,才是他最需要研究的问题。

  第二天,孙金龙召集连队干部骨干议战议训。从连长到战士、从指挥技能到专业技能,他们逐条逐项梳理能力短板,拉单列表制订补差训练计划。孙金龙立下“军令状”,60天内将所有课目练到良好以上。

  从此,“白加黑”成为这位新晋连长的工作常态。白天,他铆在训练场上练打法;晚上,他“闷”在会议室里研战法;学习研究战时可能配属连队的作战力量和武器装备,对协同指挥、加入时机、作战效能等事项做到心中有数、灵活运用。不到2个月的时间,孙金龙已经可以熟练进行连队战术指挥作业。

  转型发展带来了战斗力的提升。今年7月初,旅组织装甲步兵连贯射击考核,孙金龙担任炮长首发命中靶标,全连官兵也稳定发挥,最终取得全旅建制连第一名的成绩。

演训期间,孙金龙(左)指挥班组向“敌”一线阵地发起进攻。 黄振宇 摄演训期间,孙金龙(左)指挥班组向“敌”一线阵地发起进攻。 黄振宇 摄

  研战:登上战斗力“塔尖”

  班长马苗苗是连队的“战术王子”,一次他在新兵面前亮起了“绝活”:快速蛇形跃进中一个反身卧倒,在地上滑出5米多,紧接着据枪瞄准。漂亮的战术动作引得新兵一阵叫好,旁观的孙金龙却皱起了眉头。

  “从观赏性讲挑不出毛病,”孙金龙说,“可是反身卧倒的战术目的是要打击后方敌人,滑行时间过长影响出枪速度,可能就一秒钟,敌人把你干掉了。”

  以后的战术训练中,连队官兵不再比谁的动作更潇洒,而是比谁出枪更快、战术动作更符合实战。立起胜战标尺,“准星”瞄向战场,摔打锤炼出来的才能是真正的打赢本领。

  自担任连长那天起,孙金龙就决心让连队登上战斗力的“塔尖”。在他看来,树立信息化条件下的战斗力标准,不能身子进入信息化,头脑却仍停留在机械化。当得知旅里的兵棋系统可对战争全程进行仿真、模拟和推演时,孙金龙眼前一亮:“这种人机结合的战术推演,恰好是解决我们问题的金钥匙。”

  在掌握了兵棋系统的作战计算、裁评规则等基本原理后,孙金龙立即在连队推广运用兵棋系统,建立起包括多种复杂对抗条件、多种不同作战对象等在内的想定作业数据库,可对战场上人员伤亡、装备损耗、火力打击效果影响、不同规模和兵种间战争伤亡消耗数据进行裁决,为战术战法评估和研究提供了准确的数据支持。

  今年野外驻训期间,面对装备升级换代,孙金龙抓住契机创新战法训法,每天将官兵拉至陌生地域,磨砺专业技能、锤炼战术协同。全连官兵同心协力,白天上装练操作,晚上加班学理论。

  渐渐地,连队官兵身上的“战味”更浓了,“茧最厚、疤最多、脸最黑、衣服最破”成了他们特有的“荣誉符号”。在孙金龙的带领下,连队连续3年培养出3名集团军优秀教练员,25人在各级比武竞赛中摘金夺银,5人在职业技能鉴定中取得高级资格,11人考取乘员专业一级,全连定级考评率达到100%。

  谈起当选党的二十大代表,这位“钢钉连长”说:“在强军兴军的伟大征程中,我愿做一颗永不生锈的‘钢钉’,守住初心、铆在战位,和连队官兵一起争取新荣誉,创造新荣光。”(完)

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