浙江新闻客户端 记者 黄慧仙 通讯员 周立超
近日,由之江实验室和未来科技城管委会主办的“之识无界”大会暨第二届之江国际青年人才论坛在杭州举行。斯坦福、麻省理工、牛津、剑桥、早稻田、清华、北大、中科院、阿里巴巴……400余名人工智能领域的青年科学家、企业家、硕博士生从全球各地奔赴而来,在杭州共话“新一代人工智能”。
而在这场有关人工智能的大讨论中,“跨界”“融合”的概念,成为诸多专家眼中实现科技创新的重要前提。
多模态、跨领域研究策略呼唤“融合”精神
结构决定性质,任何单一构造都不能支持包罗万象的功能与性能,网络发展也是如此。
中国工程院院士、之江实验室网络安全领域首席科学家邬江兴说,网络最初诞生于基础数据服务,由于技术的时代局限性,发展至今的TCP/IP协议仍基于端到端的传输方式“尽力而为”地提供服务,且仅支持单一IP的寻址模式……
在邬江兴院士看来,同质化的互联网络正在成为数字经济深度发展的瓶颈。它既限制了多元化应用的提供,也制约了垂直行业定制化服务要求等。
为解决网络发展的瓶颈问题,构建多元化、多模态的网络发展,适应现在数字经济时代的网络应用需求,邬江兴提出了“全维可定义多模态网络环境(PolymorphIc Networks Environment, 简称PINE)”。
在邬江兴院士为PINE擘画的蓝图中,新一代通信基础设施是一个“白盒”网络,支持开放空间广域覆盖、地域高密度大容量覆盖和混合速率接入覆盖。网络构造也因此从排他性发展的羊肠小道转换到多模态融合发展的康庄大道。
网络整体架构讨论之下,不少学者更是将目光投向了应用端。
“如果老板提问想知道整个公司有多少个博士,在将该句自然语言转化为程序语言后,就可直接在公司数据库中搜索,最终再将搜索结果转化为自然语言,即可快速知道结果……”
“除了一些客观原因,股票价格波动还易受社会舆论影响,如果能将一段时期内相关的新闻报道文本输入程序,那么,股民就能获得更为全面的股市参考了……”
“在生产线上,通过深度学习的自动化系统检测设备既可以检出水管上有无裂缝,也可以挑出有缺陷的电路板……”
纽约大学博士张翔的研究方向是深度学习自然语言处理,在他看来,无论是金融业、制造业,甚而是自动驾驶领域,都有着大片深度学习的“用武之地”。“这些应用领域看起来似乎是跨界的,但实际上都可以用类似的通用模块来解决。”张翔说。
诚然,多模态、跨领域的科技创新趋势,呼唤的正是一种打破研究边界的“融合”精神。