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来源:彩神apapp2024-08-29 17:48

  

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跟着他们一起追“星” 当科学家可以有多酷******

  王应睐:科学需要人的全部生命去探索

  王应睐(1907年-2001年),著名生物化学家,我国现代生物化学事业的主要奠基人。他是人工合成牛胰岛素工作的主要组织者之一,1963年他担任人工合成胰岛素协作组组长,坚持组织一支精干的队伍,在世界上首次人工合成结晶牛胰岛素。

  人们以中国生化先驱赞誉王应睐,他却说:“往者不可谏,来者犹可追。”中科院上海生科院生化与细胞所前所长李伯良回忆到:“有一次,我们把一个很好的喜讯告诉他,他淡淡地一笑。我们还告诉他获得了100万元的大奖,他说‘我要那么多钱干什么呢,这是社会的钱,应该很好地对社会用,尤其对我们祖国的生化事业。’”他曾说,科学需要人的全部生命去探索。

  (中青报·中青网记者 戴月婷整理)

  张香桐:搞科研要有“仙人掌精神”

  张香桐(1907年-2007年),国际著名神经生理学家,中国科学院院士,新中国神经科学的奠基人之一,国际上公认的树突生理功能研究的先驱者之一,中国针刺麻醉机制研究的主要学术带头人之一,被誉为2000多年来对神经生理科学发展最有贡献的人物之一。

  张香桐常自比仙人掌,他说:“仙人掌在任何情况下都能生长、开花。它不怕干旱酷热,牢牢扎根在瘠土、砂砾中,坚忍不拔,生机勃勃,不时绽出艳丽芬芳的花蕾来。我认为搞科研工作也好,搞其他任何工作也好,要做出成绩来,就要有这种‘仙人掌精神’。有了这种精神,一个人在任何艰难困苦的条件下,都可以找到他所能做和应该做的工作。”他自己也像仙人掌一样,有着顽强的生命力,无论在怎样艰难的条件下,都能开展工作并有所成。

  吴自良:做科研“急不得”

  吴自良(1917年-2008年),物理冶金学家,中国科学院院士,是新中国合金钢体系建立的开拓者,领导分离铀同位素用的甲种分离膜的研制,为原子能工业和国防现代化作出了重要贡献,1999年被授予“两弹一星”功勋奖章。

  1980年已被选为中国科学院学部委员(后改称院士)的吴自良,仍继续着自己的科研事业,他的学生谢晓明和陈廷国在高温超导体微结构实验中收获了漂亮的结果,大家都急不可耐,想要先发表一篇文章。吴自良却笑着回复:科研成果从习题变成论文,还需要一个过程。没想到,这个过程长达几个月。1989年文章才终于发表。多年后,已成为本领域顶尖专家的学生无比佩服老师当年的治学精神。截至2021年7月,这篇论文已经被国际学界引用多达178次,是当之无愧的高被引经典研究成果。

  黄耀曾:做研究要有三个口袋

  黄耀曾(1912年-2002年),中国金属有机化学的开拓者,中国科学院院士。他的工作对国防建设和经济建设都有重要贡献,曾获国家科技进步奖一等奖、国家自然科学奖二等奖2项和第三世界科学院化学奖。

  黄耀曾经常对身边的同事和学生说:“做研究要有三个口袋,一是基础研究;二是应用研究;三是人才培养。”黄先生治学严谨,为人和蔼可亲,他对研究生循循善诱,时常以亲身的经历和科研体会来教育和引导学生。他培养的学生总数不多,部分学生如周其林、谢作伟、唐勇等近年当选科学院院士,部分学生成为知名企业家。黄先生曾在诗中深情地写道:“心血甘抛铺作路,好教后学步青云。”

  你眼中的“酷”是什么?

  站在万众瞩目的舞台中央,听着掌声响起来或许是一种;在国际赛场上披荆斩棘、争金夺银或许也是一种……而在中国科学院一群青年科学家的眼中,“酷”还可以是功成不必在我,是干惊天动地事做隐姓埋名人,是国有所需必有所应,是研制的“星船弹箭”发射升空闪耀苍穹,是身处暗夜却依然能化为星光照亮前路,是愿意一辈子守在微观的世界里探索未知的广袤……

  党的二十大报告中提到,培育创新文化,弘扬科学家精神,涵养优良学风,营造创新氛围。在2023年新春到来之际,中国青年报社联合中国科学院上海分院、哔哩哔哩共同推出“中国青年说·科学家精神”特别节目,首期邀请了四位不同领域的青年科学家,回望科学长河中星光闪耀的时刻,眺望远方的精神家园。在他们的讲述里,科学家精神化为万千载体融进了日常,是星空中熠熠闪光的名字,也是实验室里泛黄的笔记本,是雕刻在必经之路上的所训,也是手中研究了几十年的RNA分子……

  观星:学霸眼中的超级学霸

  很少有人知道,就在我们熟悉的星空之中,有不少以中国科学家名字命名的小行星,它们在既定轨道上遨游,永远闪耀苍穹。这其中,有张香桐、王应睐两个名字,它们就是此次节目中青年科学家要追的两颗“星”。

  中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员李毅说,在实验室休息间隙,他们会聚在一起聊这些闪亮的名字,讲讲老一代科学家年轻时的传奇故事。在这群年轻学霸的心里,也有着各自的学术“偶像”。

  因为留过学,李毅格外关注“先生们年轻时掀起来的‘归国潮’”。

  “新中国刚成立时,有的先生放弃了优渥的薪资,排除万难归来,也不求青史留名。他们中有的需要辗转万里绕道数个国家,有的需要借学术会议之名才能脱身。”李毅的“学术偶像”——我国脑科学的奠基人张香桐先生便是其中之一。

  那一年,面对一些发达国家的封锁,张香桐留下多年存款和大量藏书,先去丹麦哥本哈根做学术报告,再转道芬兰,滞留大半年的时间才等到去苏联的签证,后来经列宁格勒(现为圣彼得堡)才顺利归国。

  李毅觉得,当时张先生抛开所有的“身外之物”毅然回国的样子很酷,“他的个人用品只带回了一台打字机,一件风雨衣,但神奇的是,在友人的帮助下各种先进的电生理实验设备却带回了六大箱,这为当时在一穷二白环境里开创中国脑研究的天地注入了强心剂。”

  在中国科学院分子细胞科学卓越创新中心研究员苟兰涛的手机相册里,珍藏着老科学家王应睐先生30多岁时在剑桥大学做生物化学实验的一张照片,“每次想起王先生出国留学做生化研究的初衷,我都会感动。”

  苟兰涛不止一次地查阅资料了解过当年的细节:“王应睐先生刚开始研究的是工业化学,直到22岁毕业留校任教不久得了肺结核。他发现,很多基层百姓都和他一样得过这个病,死亡率很高,当时王先生就下定决心放弃工业化学,改学生化。”

  “于是10多年后,王应睐成为我国第一位英国剑桥大学生化博士,如愿归国开启了科研生命的黄金时代,布局了新中国的生化研究,成就了新中国最著名的一项生命科学成就——我国在世界上首次人工全合成结晶牛胰岛素。”苟兰涛提起这项成就时,眼睛里闪着光芒。

  他从书包里小心翼翼地拿出一个泛黄发旧的笔记本,封皮用牛油纸装订着,上面简单用钢笔手写着“胰岛素化学合成资料”九个小字。当苟兰涛在展览馆里发现它时感觉“如获至宝”,“可太珍贵了,这可是牛胰岛素合成的第一手资料!”

  “很难想象在新中国百废待兴的时候,王先生能让我国的生化学科‘跳级’式成长,取得震惊世人的成就!”透过时光在实验记录本上留下斑驳泛黄的印迹,年轻的科学家们看到了何为“勇攀高峰、敢为人先”的“创新精神”。

  先生们的“酷”又不止于此。在载入史册的成就背后,老一代科学家们选择了“隐身”。

  “在牛胰岛素合成相关的奖状和论文成果里,我们竟然找不到王先生的名字,众所周知,在人工合成牛胰岛素的重大科研攻关中,王应睐是协作组组长。但他始终坚持不在任何一篇相关论文中署名。”苟兰涛记得曾听自己的老师们说过,“王先生经常教导学生们,科学家需要相互合作、相互协作解决科学问题,不能为了名和利去做科研。”

  “淡泊名利、潜心研究”,是许多科学家的专属精神气质,这种精神气化为了王应睐常提的“科学需要人的全部生命去探索”,化为了“两弹一星”功勋奖章获得者吴自良口中的“国家的需要就是我研究的方向”,成为每一个上海微系统所人的精神基因和人生格言。

  1999年,中共中央、国务院、中央军委授予了23位科学家“两弹一星”功勋奖章,吴自良是上海市唯一的受勋人员。在荣誉面前,吴自良表示功劳属于大家。他把奖状复印后分发给每一位参研人员,最后把重达1斤的金质奖章交给研究所。

  追星:一场跨时空的对话

  即便半个多世纪过去了,在中国科学院上海有机化学研究所,青年科学家黄海丰经常和同事们谈论起1958年所内开展的那场“三天三夜大讨论”。

  彼时,为响应国家“向科学进军”的号召,时任有机所党支部书记、副所长的边伯明同志和时任上海分院办事处主任的王仲良同志,组织有机所的科研骨干开展了著名的“三天三夜大讨论”,以此明确认识、统一思想,引导科研人员以国家利益为重。

  随后,我国有机氟化学的先驱者之一黄耀曾带领黄维垣、袁承业、徐维铧、丁宏勋、刘铸晋等全所三分之二科研人员,放弃了自己已耕耘多年的钟爱领域,毅然接受“两弹一星”有关任务,从事国防先进材料研究。

  事实上,黄耀曾多次按国家需要转换研究方向。在接到高能炸药研制任务之前,他已经开始了对金霉素全合成的深入研究,并积累了大量宝贵数据。用黄耀曾自己的话讲,突然让他放弃手上的研究,“就好像死了一个儿子”。正是忍着这份痛,黄耀曾全力以赴,经过3年多的不断探索所研制的高能炸药通过层层严格筛选,最终在核武器上得到实际应用。

  在一次全院大会上,钱三强紧紧抱住黄耀曾,激动地说:“感谢有机所的工作,使我国原子弹的爆炸提前了一年。”

  “在黄耀曾先生高能炸药的研究基础上,我们继续坚持面向国家重大战略需求,开展新一代高能炸药的研制。每当研究中遇到‘急难险重’的难题,特别是在做那些具有极高爆炸危险的高能炸药合成等实验时,我总会想到那场三天三夜的大讨论,想起黄先生等老一代科学家的精神境界,激励着我攻克一个又一个难关。”2022年秋天,在上海有机所举办的“中国科学院科学家精神教育基地”揭牌仪式暨“黄耀曾攻关突击队”授旗仪式上,黄海丰作为攻关突击队所在的重点实验室党支部书记表态道:“我们必将接过先辈们的旗帜,不辱使命,全力开展关键技术攻关,为满足国家需求、建设国防事业贡献出我们有机所人的力量!”

  对这些青年科学家们来说,“追星”的方式大都与科研攻关有关,在对科学的探索中与老一辈进行“跨时空的交谈”,用实际行动履行国家战略科技力量的使命担当,用奋斗用成果让自己的表态“掷地有声”。

  在李毅的办公桌里,珍藏着一本《脑研究的崎岖道路》,扉页里有作者张香桐的亲笔签名。书中,张香桐记载了不少研究成果和心路历程。

  这本书读久了,李毅仿佛亲眼看到这样的场景:张先生即便年近六旬,但为了取得第一手的研究资料,却依然“以身试针”,在身上扎了数十根针长达一个多小时;李毅也好像亲耳听到那段经典对话一样:张先生的保姆问他“为什么要自讨苦吃”,张先生笑着说:“以我一人之痛,可能使天下人无痛,不是很好吗?”

  李毅还记得自己初到研究所时,总能看到或听到张先生的这句名言,“刚开始心里觉得这是一句‘大话’,因为疼痛研究到现在还有很多问题没有攻克。”但深入了解实验的前因后果之后,李毅深感震撼。

  他也开始尝试给自己针灸,感受到的是“轻微的刺痛”,复杂的感受在于运针,他记得书里清晰的字眼描述:“在运针的时候需要捻,是一种酸、麻、痛、胀,这样一种非常复杂的感受。”他经常想象张先生在手术台上经历60根针的运针后叠加在一起的那种酸麻痛胀,也经常想象张先生在实验室里解析成功针灸麻醉镇痛机理的那份喜悦。

  如今,李毅仍在延续着张先生关于感觉和运动的部分研究工作,“当了解张先生的故事后,研究的信念和使命感更强了。”

  “先生们几十年前铺下的路,我们还在一步步往前走,解决一个个科学问题。”苟兰涛时常觉得幸运,在读研究生的时候就遇到了想一直研究的方向——核糖核酸(又称RNA分子),“王应睐先生和其他老科学家一起,首次人工合成酵母丙氨酸转移核糖核酸,随后王先生还提出了未来关于核糖核酸的研究方向,很荣幸如今自己还能以RNA分子为研究对象,继续深入地进行探索和研究。”

  传承:有先生引路便有后生可畏

  这些青年科学家在提起老一代科学家时,似乎很少用“前辈”这样的称呼,更习惯用“先生”“老师”“教授”这样的字眼。他们形容这是“习惯”,“科学不需要论资排辈,探索之路永无止境,有先生引路,便有后生可畏。”

  党的二十大报告第一次把教育、科技、人才三大战略放在一起统筹部署、集中表达:必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力,深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略,开辟发展新领域新赛道,不断塑造发展新动能新优势。

  黄耀曾是化学界有名的诗人。他的诗作中有这样的诗句:“心血甘抛铺作路,好教后学步青云。”无论是过去还是未来,育人都被视为科学家最重要的工作之一。

  中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员李浩记得,吴自良先生曾带领科研团队,进行了一项代号为“真空阀门”的研制工作,当时的研究团队非常年轻,平均年龄也就30岁左右,“无论是我们的前所长邹世昌院士,还是所里现在经常能碰到的老师,当时都在吴先生的研究组里,那时候都才20多岁。”

  来自各方的60多名科研人员不过30岁上下,他们没有参考资料,也没有对外信息,连必要的工作和生活条件都极为匮乏,因为整个国家都处在“三年困难时期”,但是这个年轻的群体日夜鏖战,在吴自良的率领下于一片空白之中奋力探索。

  代号为“真空阀门”的工作就是为我国第一颗原子弹安装心脏。所谓原子弹的心脏是什么呢?是一种叫作甲种分离膜的核心原件。这个原件可以将铀235和铀238这一对同位素分开,提炼出高浓度的用于发生核裂变反应的铀235,所以它被称之为原子弹的心脏。吴自良团队卓著的科研成果使得我国成为掌握这项技术的第三个国家,另外两个国家是美国和苏联。

  后来钱三强评判说,吴自良团队的甲种分离膜比美国和苏联的还要纯。言下之意是,我国第一颗原子弹因为吴自良等科学家的贡献而有着一颗更为强劲的“心脏”。

  如今,李浩所在的团队仍延续着吴先生的研究。“我们现任的所长(谢晓明)是吴先生亲传的学生,他做事的风格、写论文的风格也和吴先生很像,是出了名的细致严格,小到标点符号,大到篇章逻辑,都会认真审阅,逐句推敲。”李浩说,严师出高徒,正是老一代科学家们的言传身教,才不断培养出一批又一批的青年科技人才在各自的工作舞台上发光发热。

  时移势易,但精神一脉相传。在这些青年科学家眼中,目前手里所做的科学研究依然是一件很“酷”的事情,他们在仰望星空的同时,也在传承并弘扬老一代科学家的荣光。

  在苟兰涛看来,RNA分子本身就是非常酷的研究对象,“在我们身体中,编码蛋白质的这些基因,只占到基因组的2%,其他98%非编码区域都是一些暗物质,而各种类型的RNA分子是暗物质的重要产物,但它们的功能却不是完全清楚,很值得继续研究下去。”

  而对黄海丰来说,“星船弹箭”都是他的研究方向,是拓展无限可能的舞台,“星就是卫星,还有飞船、导弹、火箭。最近我们就研究出了可以应用在新一代载人飞船返回舱的绿色无毒单元液体推进剂,未来大有可为。”

  李浩目前正在研究超导单光子探测器,他们研制的探测器的性能已达到国际领先的水平,不久前所研发的上百个器件也在光量子计算上得到了应用。而让李浩觉得最酷的事情就是,“把我们真正自己做的东西,用到国内量子信息技术的发展上。”

  最近,李毅所在的研究团队则忙着绘制大脑的地图,“我们知道大脑有860亿个神经元,即使是一个脑区绘制出来都会像森林一样。再经过10年左右,这些研究成果也许就可以大规模地应用到临床,例如能够帮助那些瘫痪的病人重新站立甚至行走。”

  李毅很高兴地看到,一些突破性的科学成就背后,有越来越多的年轻面孔,他们中有的人年纪轻轻就能“挑大梁”,“比如最早出来的两只克隆猴中中和华华,就是我们所培养的博士研究生刘真参与主要研制的,当时他们在一个偏僻的小岛上,用比较短的时间就攻克了这个国际难题,这难道不酷吗?”

  科技星光,熠熠生辉。百年信仰,永世传唱。

  这群喜欢仰望星空的青年科学家们相信,以后会有更多更年轻的科学界新星出现,不断用科研成果璀璨未来、惊艳世界。

  中青报·中青网记者 戴月婷 来源:中国青年报

                                                                              2022年,人工智能带给人类更多惊喜******

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                                                                              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)

                                                                                (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                              [责编:天天中]
                                                                              阅读剩余全文(

                                                                              相关阅读

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