2024年人工智能发展报告总结

AI模型的可靠性评估缺乏统一标准,生成式AI投资激增,AI提高了工作者的效率和质量,加速了科学和医疗的发展,美国AI相关条款发布数量急剧增加,全球对AI潜在影响的意识增强,紧张情绪上升。02AI研究和发展2.1核心要点AI研究继续由工业界主导,公开源码的模型数量增加,训练成本上升,美国、中国和欧洲在AI大模型发展上占主...

“机器学习”拿下诺贝尔物理学奖:对人工智能产业的启示

两位获奖者因在人工神经网络和机器学习领域的基础性贡献而获得这一荣誉,不仅体现了人工智能技术的重要性,也为物理学与其他学科的交叉研究提供了新的视角。这一决定反映出科学研究日益强调多学科融合的趋势,意味着人工智能正在重塑我们对技术和科学的理解。诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯(EllenMoons)在当天的新闻...

当教育插上人工智能的翅膀

对比人类智能的本质和边界与人工智能的特点可以发现，人工智能可以赋能教育的知识生产。在数据挖掘与分析、模式识别与预测、知识自动化、智能化协作、知识的可视化与表达、个性化的知识推荐6个方面，人工智能与教育是密切关联的。由于一些大语言模型可以获取和组织起全世界的所有知识，学习者不再需要浪费时间学习“事实”，...

钱旭红:人工智能时代的教育变革:超学科、重思维、智能化

人类必须携手人工智能,进而驾驭人工智能。人是自然的一部分,在自然中经受了亿万年的选择与进化,人工智能就像人类创造的智能体,尽管其在某些技能方面可能胜过人类,但人工智能的发展不能超越运行了亿万年的自然规则、社会规则。人们要保有生涯的成功和生活的价值,就必须驾驭人工智能,为其定“规矩”、定“生涯”、定“使...

吴信东:希望这套丛书能对新一代人工智能的学科发展和人工智能创新...

计算广告学计算广告是目前大数据思维与技术发展最成熟、市场规模最大的应用领域之一，致力于解决的核心问题是广告、场景、用户三者之间的最优匹配，而计算广告学涉及自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。本书以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，从观察者、研究者和实践者的视角，...

人工智能时代生物信息学学科发展和人才培养模式研究

与此同时,人工智能技术的融入正引发生命科学研究范式的转变,促使生物信息学从认知科学向工程创造的STEM并存模式方向发展(www.e993.com)2024年11月15日。此外,生物信息学面临人才培养同质化和优秀青年人才“内卷”的困境,需要构建多层次培养体系和优化科研环境,培养具有战略眼光的科学家。由此,应加强顶层设计,完善学科体系与教学体系;建立多元化人才培养...

脑认知科学和人工智能驱动的未来教育变革

随着脑认知科学和人工智能的深度融合,人类社会将很快进入全面智能时代。智能时代对人类生存和发展的新要求时代演变带来的是不断变化的挑战和机遇,也对个体能力提出了全新的要求。理解不同时代的特征和对能力的需求,能够让人们更好地应对变化并保持竞争力。农耕时代大约从公元前9000年至17世纪(在不同地区开始和结束...

公众对人工智能发展的认知调查

发展新质生产力、推进高质量发展,需要牢牢抓住人工智能这个“牛鼻子”。当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升,也给国家治理带来一系列风险和挑战。为了对推动人工智能健康发展、推进国家治理体系和治理能力...

李飞飞最新访谈:语言模型引发了人类对“智能”本质的重新思考

未来,通过更深入地理解大脑工作机制,人工智能有望在学习效率、能耗优化等方面取得重大突破。这种跨学科的研究将有助于推动人工智能的进一步发展,同时也可能揭示更多关于人类智能的奥秘。对原长访万字全文感兴趣的读者的传送门:李飞飞最新CHMLive现场访谈全文万字记录...

以“人工智能+”助力学科交叉创新发展 “仲荣”人工智能青年教师...

“通过这种跨学科交叉的方式,能够打破学院、学科间的壁垒,将智能时代带来的机会与个人发展、科学发展有机结合在一起。”“在‘仲荣班’的学习、交流和研讨,让我对人工智能在不同领域的应用有了更深入的了解,希望自己能够通过AI+培养出人工智能交叉融合的一流人才……”参加交流的青年教师们纷纷表示。