聚焦AI科技學術活動、大學教育、商務簡約、藍色模板
在數字浪潮奔涌不息的時代，人工智能正以前所未有的速度重塑世界。近日，提子大學舉辦的人工智能學術論壇匯聚了來自全球的頂尖學者、行業(yè)精英，他們聚焦技術前沿，共話發(fā)展藍圖，在思想的碰撞中為人工智能領域的前行照亮方向。
論壇上，中國科學院院士陸明遠率先發(fā)表演講，指出大語言模型作為當下人工智能領域的“明珠”，正深刻改變人機交互方式。從智能問答到內容創(chuàng)作，大模型展現出強大的生成能力。但他也強調，模型訓練的高能耗、數據隱私安全等問題亟待解決，呼吁學界探索更高效、更安全的大模型發(fā)展路徑。
盛京醫(yī)科大學教授林婉清圍繞“AI+醫(yī)療”展開分享，展示了人工智能在疾病診斷、藥物研發(fā)等方面的突破性成果。通過深度學習分析醫(yī)學影像，AI能輔助醫(yī)生更早發(fā)現病癥；在藥物篩選環(huán)節(jié)，算法可大幅縮短研發(fā)周期。林教授認為，未來人工智能將成為醫(yī)療領域不可或缺的助力，推動精準醫(yī)療時代加速到來。
機器人領域權威專家程遠以生動的案例介紹了智能機器人在工業(yè)、服務等領域的創(chuàng)新應用。從智能工廠中精準作業(yè)的機械臂，到陪伴老人的服務機器人，人工智能賦予機器人更強大的感知與決策能力。程專家展望，隨著技術的進步，機器人將在更多復雜場景中發(fā)揮關鍵作用，成為人類生活的得力助手。
數據是人工智能發(fā)展的基石，但當前數據質量參差不齊、標注不規(guī)范等問題嚴重制約模型性能。同時，隨著數據收集范圍的擴大，用戶隱私泄露風險加劇。論壇嘉賓之一，數據安全專家蘇云溪一致認為，建立完善的數據治理體系，在保障數據可用性的同時確保隱私安全，是亟待攻克的難題。
深度學習算法如同“黑匣子”，其決策過程難以被人類理解，這在醫(yī)療、金融等對決策可解釋性要求極高的領域成為應用阻礙。與會專家，算法理論研究學者許哲瀚指出，如何讓算法的邏輯透明化，增強用戶對人工智能系統(tǒng)的信任，是提升技術可靠性和倫理合規(guī)性的關鍵所在。
人工智能模型規(guī)模不斷擴大，對算力的需求呈指數級增長。然而，當前算力基礎設施建設相對滯后，高昂的算力成本也讓許多科研團隊和企業(yè)望而卻步。硬件工程專家江啟銘表示，突破算力瓶頸，構建更高效、低成本的算力網絡，成為人工智能持續(xù)發(fā)展的重要前提。
論壇強調，人工智能與數學、物理學、生物學等學科的交叉融合正孕育新的研究方向。例如，借鑒生物神經網絡結構優(yōu)化AI算法，運用數學理論提升模型的穩(wěn)定性和泛化能力?？鐚W科研究學者葉星遙指出，多學科知識的碰撞為人工智能的創(chuàng)新發(fā)展注入源源不斷的動力。
高校、科研機構與企業(yè)的緊密合作是推動人工智能技術落地的關鍵。本次論壇搭建起產學研交流平臺，促進前沿研究成果與市場需求的精準對接。產業(yè)創(chuàng)新專家陳羽凡認為，通過聯(lián)合研發(fā)項目、共建實驗室等方式，加速技術從理論到實踐的轉化，讓人工智能更好地服務社會。
人工智能是全球性議題，需要各國攜手合作。論壇呼吁建立更廣泛的國際合作機制，共享研究資源、交流技術經驗，共同攻克人工智能發(fā)展中的共性難題。國際合作學者溫雅婷表示，唯有打破地域和學科界限，才能推動人工智能技術實現更大突破，造福全人類。
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