关于人工智能的未来，张亚勤和张宏江在谈什么？它有三项重要任务：一是建设社区。二是打造真正适合青年科学家成长的平台。三是聚焦一些可能产生原始创新和长期影响的领域。 ——张宏江北京智远人工智能研究院院长 “在AIR，每个人的工作目标是确定我们的研究和技术是否能够对行业产生影响，或者赋能现有行业，或者孵化新公司。在数据和AI这个世界上，研究人员和工程师的界限更加模糊，所以我们会和有大量数据和真实场景的公司合作。” ——清华大学智能产业研究院院长张亚勤 3月27日，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤、北京致远人工智能研究院（BAAI）董事长张洪江受康奈尔中国中心邀请开启峰会对话“人工智能”。 人工智能学术界和产业界的两位知名元老再次成为中国人工智能研究和创新的先行者，他们如何看待人工智能的现状和未来，以及如何思考构建面向未来的科研生态系统？与青年科学家的培养？同时，他们也结合了estab清华大学智能产业研究院（AIR）和北京致远人工智能研究院（BAAI）两个具有代表性的创新人工智能研究机构的建立和发展，阐述创新科学研究。理想和思想是如何落户在今天的中国。 康奈尔大学康奈尔理工学院院长兼副教务长GregMorrisett和康奈尔大学计算与信息技术学院院长、计算机图形学专家KavitaBala两位美国学者参与了讨论。人工智能加速变革，学术研究界如何应对变革 过去几年，在云计算、大数据、物联网等多轮技术浪潮的洗礼下，人工智能再次成为A引领创新的关键力量——正如KavitaBala所说：“我们都知道人工智能将产生的影响。无论你的研究领域是什么，这都是一个激动人心的时刻。” 但是人工智能相关技术的进一步发展还面临很多问题。特别是对于研究者和教育者来说，人工智能不仅是一个极其庞大的课题集合，而且技术变革的自我加速效应尤为明显。几乎每隔一段时间，就能看到相关领域激动人心的技术突破：像DeepMind的GPT-3、AlphaFold2以及智元刚刚发布的“启蒙1.0”超大规模预训练模型，都在不断吹响着技术突破的号角。技术创新。学术界和研究界该如何面对人工智能技术驱动、变化越来越频繁的世界？ 参与对话的学者认为，积极的转型进化似乎是应对技术变革的正确方式。卡维塔巴拉甚至将计算与信息技术学院（CIS）和康奈尔科技校区的建立描述为康奈尔大学的两个“赌注”。她认为，超越同时期其他大学的跨学科研究尝试，康奈尔大学始终引领变革，在特定研究领域保持领先地位。 清华大学智能产业研究院在成立初期锁定的三个研究方向也具有交叉学科的特点。张亚勤指出，人工智能作为一项重要的使能技术，将为各行各业创造巨大机遇。首先，在IT行业，利用人工智能技术支撑新研究、新技术、新产品、新架构是普遍现象。其次，人工智能正在改变甚至颠覆很多传统行业，比如教育、卫生健康、工业自动化、交通运输等。几乎每个行业都面临着颠覆性的变化，都需要积极拥抱变化。第三，人工智能还会创造一些新的产品、模式甚至产业。清华大学智能产业研究院也算是“因应变化”的结果。 张洪江认为，“未来，或许很多‘传统’知识和技能都将被人工智能所掌握”，有必要挑战传统方法，帮助新一代人工智能青年学者和学生更好地成长。他说：“目前，在一些研究领域，致远也在与一些来自行业的AI团队进行研究合作。在我们过去的传统中，我们经常人为地将团队分为两部分：研究人员和工程师。但我相信，为了什么？未来的研究机构需要的更多是有系统思维、动手能力强、愿意建系统的人才，对人才的发展不应该有任何限制。在致远，你不能因为没有博士学位就成为“研究员”。对于具有实践能力的中国科研界来说，这或许也是一种具有长远意义的新变化。 GregMorrisett也认为，在新技术形势下，在打造科研生态系统的过程中，需要兼具科技素养和商业洞察力的人才参与。他说：“一些科技工作者，他们经历过创业，即使创业失败，他们也可以从失败中吸取教训，继续创业，或者回到学校、课堂，与下一代学生分享自己的经验。这是一个很好的生态循环。”加强产业界与学术研究界的联系。中国和美国在做什么？与企业控制的实验室和研究所不同，致远打造了一个高水平的平台，让来自国内多个顶尖研究所、不同背景的研究人员在一个平台上从事同一个项目。 张宏江强调：“在致远研究院的成立，清华、北大等中国一流大学，以及中科院，都有许多杰出的科学家。科技在进步，但我们能不能把他们的才智汇聚在一起，建立一个生态系统呢？在科研领域，很多人都希望能有一些不一样的改变，所以我们成立了致远研究院。自 诞生以来，致远一直在肩负着三项重要任务：一是建立一个社区，将人工智能研究人员和产业工作者聚集在一起缓解更大的协同效应。二是打造真正适合青年科学家成长的平台。通过打破学校和企业的界限，他们可以在这个平台上交流、碰撞思想和灵感。三是重点关注一些可能产生原始创新和长期影响的领域，包括过去投入和关注不够的领域。》 三项任务催生了“智源学者”计划，注重“目标导向”和“自由探索”。干扰研发环境。近两年，已有100多名科学家成为“致远学者”，其中半数以上是35岁以下的“致远青年科学家”。 除了发现和培养新一代人才，致远研究院也在一年前启动了“科技加速器”项目，将一些有想法但在数据和技术上有短板的初创企业聚集到致远平台。学者和研究人员聚集在一起，为他们提供各种帮助，不断提高自身的创新能力。经过6个月到1年的时间，“毕业”的创业公司往往可以在技术和制度方面进行能力升级。 与致远研究院的“大生态”模式有异曲同工之妙。张亚勤创办的清华大学智能产业研究院，一方面依托清华大学，另一方面与众多行业龙头企业建立了可靠的联系。 》AIR是一个平台级组织，用核心技术服务行业，让技术成为行业的驱动力。在AIR，每个人的工作目标之一就是保证我们的技术能够带来实际的产品或者孵化新的企业。在人工智能和数据的世界里，很难区分研究人员和工程师的角色，所以我们会和有真实数据的企业合作。”张亚勤说道。这样的模式可以保证研究所的创新方向始终紧贴行业变革的前沿，最大限度地缩短研究与应用的距离。 作为世界顶尖大学之一，康奈尔大学科技校区也在积极探索加强产学研联系的方式。GregMorrisett介绍了学校的两个特色项目——一个是创业工作室，主要培训学生如何创业，通常学生来自跨学科团队。另一个是创新型博士后项目，主要为希望从科学家转型为企业家的学生提供培训和帮助。从2014年至今，这两个项目共孵化了70家企业。人工智能与伦理能否将可能出现的技术副作用锁进牢笼？ 除了技术、教育、人才等话题，四位学者还探讨了人工智能技术与伦理。过去工业文明发展的例子很多——几乎所有的新技术在实际应用过程中都会伴随一些新的社会问题，比如伴随数字化而来的安全和隐私挑战。 对此，张亚勤认为，技术人员不应只关注算法：“道德和伦理原则是一方面。同时，我们还应该用技术来辅助决策过程，比如做算法偏见更少，更透明。它更灵活。” 此外，致远研究院早在成立之初就成立了人工智能伦理与可持续发展研究中心（AISD）。2019年，致远AISD联合多家高校、研究所和产业联盟，发布《人工智能北京共识》，确立了指导人工智能研发的15条基本原则，并获得了包括麻省理工、牛津、剑桥等在内的国内外奖项。学院和大学。 更重要的是，很多中国企业已经开始将这些原理应用到日常的技术研究和产品开发中——之所以成立这个研究中心，张宏江认为，人工智能技术创新在产业各个环节的加速，学术界和研究界同时也必须考虑一些基本原则，即团队所生产的技术是否会为社会的可持续发展做出贡献，是否可能造成巨大的负面影响——他希望这些原则未来不仅会是原则，还会给决策者、创新者甚至用户的思维方式带来一些改变。
