华龙网讯（记者 秦思思）12月2日，2023大数据智能化发展暨人工智能创新发展论坛在重庆邮电大学召开，多位院士专家围绕大数据、人工智能等科技前沿和产业发展的焦点问题展开研讨。
据悉，大数据智能化发展暨人工智能创新发展论坛旨在深入探索当前大数据智能发展的前沿方向与发展趋势，落实“人工智能+”发展模式，结合国家人工智能战略需求推动大数据智能在社会经济领域的创新发展，为推动大数据与人工智能领域的科技创新、人才培养和产业发展提供交流平台。2015年开始组织至今，已发展为一年一度的系列性学术活动。本次论坛旨在积极响应国家人工智能战略，落实重庆市《大数据智能化创新驱动引领发展战略行动计划》，推进重庆建设国家新一代人工智能创新发展试验区，助力成渝地区双城经济圈建设。
中国科学院院士、西安交通大学徐宗本教授以《关于大模型浪潮下的AI数理基础研究》为题作报告。他在报告中指出，ChatGPT触发了人工智能研究的新浪潮,促进AI从深度学习时代迈入大模型时代。大模型为通用人工智能研究、开发与应用开辟了路径,颠䨱了人工智能研发的传统范式和应用模式。但大模型研究当下仍处于工程化阶段,离科学化尚远，对大模型基础研究,最为困难的仍是数学工具。他通过分析ChatGPT的“能与不能”, 辨识AI基础研究的“变与不变”, 提出大模型基础研究的多个基本问题。
“智慧时代，计算力就是成产力。算力指数越高，国家经济活力越强。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家、中国人工智能学会副理事长王恩东介绍，计算力已成为衡量国家和区域生产力发展水平的重要指标、计算力指数是衡量一个国家、地区，甚至是企业发展水平的重要指数。他指出，人工智能正在驱动前所未有的社会变革，这一颠覆性技术依赖强大的计算力支撑，人工智能计算作为一种当下及未来的主要计算形态，正在成为智慧未来的核心动力。
现场，俄罗斯工程院外籍院士、四川大学智能交叉技术研究中心主任章毅介绍，人工神经网络模型是当代人工智能最重要的核心技术和支撑。随着应用的不断深入，已有深度神经网络模型显现出其局限性，如网络缺乏可解释性、网络安全性脆弱、过分依赖于大数据等。这些局限性制约了当代神经网络的进一步应用。科学家们已注意到了现有神经网络的局限性，并开始了新一代神经网络的研究。
“机器智能≠人脑认知。”重庆邮电大学副校长王国胤教授提出，大模型人工智能系统已经具备了优良的计算智能智力和一定的感知智能智力，但认知智能智力低下。“认知智能智力的欠缺，导致当前大模型人工智能系统可解释性弱，是可控可信可靠人工智能研究中面临的关键问题。此外，由于人工智能系统的信息处理机理与人类认知机理的不一致，导致无法真正实现符合人类认知理解需求的人工智能系统，以及人工智能系统的安全风险问题。”他表示，研究符合人类认知机理的人工智能模型与系统，将是人工智能未来发展的必然选择。
华龙网讯（记者 秦思思）12月2日，2023大数据智能化发展暨人工智能创新发展论坛在重庆邮电大学召开，多位院士专家围绕大数据、人工智能等科技前沿和产业发展的焦点问题展开研讨。
据悉，大数据智能化发展暨人工智能创新发展论坛旨在深入探索当前大数据智能发展的前沿方向与发展趋势，落实“人工智能+”发展模式，结合国家人工智能战略需求推动大数据智能在社会经济领域的创新发展，为推动大数据与人工智能领域的科技创新、人才培养和产业发展提供交流平台。2015年开始组织至今，已发展为一年一度的系列性学术活动。本次论坛旨在积极响应国家人工智能战略，落实重庆市《大数据智能化创新驱动引领发展战略行动计划》，推进重庆建设国家新一代人工智能创新发展试验区，助力成渝地区双城经济圈建设。
中国科学院院士、西安交通大学徐宗本教授以《关于大模型浪潮下的AI数理基础研究》为题作报告。他在报告中指出，ChatGPT触发了人工智能研究的新浪潮,促进AI从深度学习时代迈入大模型时代。大模型为通用人工智能研究、开发与应用开辟了路径,颠䨱了人工智能研发的传统范式和应用模式。但大模型研究当下仍处于工程化阶段,离科学化尚远，对大模型基础研究,最为困难的仍是数学工具。他通过分析ChatGPT的“能与不能”, 辨识AI基础研究的“变与不变”, 提出大模型基础研究的多个基本问题。
“智慧时代，计算力就是成产力。算力指数越高，国家经济活力越强。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家、中国人工智能学会副理事长王恩东介绍，计算力已成为衡量国家和区域生产力发展水平的重要指标、计算力指数是衡量一个国家、地区，甚至是企业发展水平的重要指数。他指出，人工智能正在驱动前所未有的社会变革，这一颠覆性技术依赖强大的计算力支撑，人工智能计算作为一种当下及未来的主要计算形态，正在成为智慧未来的核心动力。
现场，俄罗斯工程院外籍院士、四川大学智能交叉技术研究中心主任章毅介绍，人工神经网络模型是当代人工智能最重要的核心技术和支撑。随着应用的不断深入，已有深度神经网络模型显现出其局限性，如网络缺乏可解释性、网络安全性脆弱、过分依赖于大数据等。这些局限性制约了当代神经网络的进一步应用。科学家们已注意到了现有神经网络的局限性，并开始了新一代神经网络的研究。
“机器智能≠人脑认知。”重庆邮电大学副校长王国胤教授提出，大模型人工智能系统已经具备了优良的计算智能智力和一定的感知智能智力，但认知智能智力低下。“认知智能智力的欠缺，导致当前大模型人工智能系统可解释性弱，是可控可信可靠人工智能研究中面临的关键问题。此外，由于人工智能系统的信息处理机理与人类认知机理的不一致，导致无法真正实现符合人类认知理解需求的人工智能系统，以及人工智能系统的安全风险问题。”他表示，研究符合人类认知机理的人工智能模型与系统，将是人工智能未来发展的必然选择。
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