科教融合的动力机制、治理困境与突破路径——基于中国科学院大学案例的分析

科教融合是研究型大学的本质特征,是当今世界科教体系改革发展的共同趋势,也是我国大力倡导的高等教育改革方向。但是在现实当中,科教融合的实施并非顺畅,其中治理体制机制问题是制约科教融合作用发挥的关键。以中国科学院大学为案例,通过分析科研机构与教育机构之间科教融合的动力机制以及导致治理困境的原因,结合案例高校近年来科教融合模式的探索实践,揭示出组织变革是突破科教融合治理困境的有效路径,即从组织结构、目标、运行基础、激励和文化等方面进行改造,把科教融合融入组织结构与运行发展机制当中。

2019年人工智能新态势与新进展

【目的】人工智能已经成为社会各界最为关注的热点技术方向,本文旨在让政府部门、科技人员、产业人员和社会大众了解人工智能领域的最新动态。【方法】本文重点梳理了2019年人工智能新闻事件和科技文献,对人工智能领域总体发展态势进行概括和总结,对人工智能重点技术进展进行综述和展望。【结果】2019年人工智能发展更加理性务实,一方面呈现出“瓜熟蒂落、水到渠成”的繁荣景象,在万物互联、大数据、超级计算、深度学习时代实现了技术应用和产业落地,另一方面我们也可以看到基于深度神经网络的技术创新开始进入平稳期,科研人员开始探索增强学习、自动化机器学习、脑机接口、类脑智能、可解释人工智能等新方向,在人工智能创新触发期“芽苞初放,生机勃勃”。【局限】本文以介绍人工智能技术进展为主,没有对技术未来方向进行全面预测。【结论】2019年人工智能在神经形态芯片、脑机融合、人机博弈、智能机器人、计算机视觉、自然语言理解等领域都取得重要技术进展,但是我们看到迈向通用人工智能仍然任重道远,人工智能领域亟待革命性的技术创新和突破。

从认知脑的计算模拟到类脑人工智能

让人类的心智在计算系统中重现,对大脑的模拟是其中的关键。目前,脑与认知科学的进展虽然尚不足以支持对整个人脑及其连接进行精细计算模拟,但是受脑神经机制和认知机制启发,从微观、介观和宏观水平对大脑进行计算建模仍然对于推进从科学上理解脑的机制机理以及促进类脑人工智能意义深远。构建兼具生物合理性和计算高效性的神经网络模型是认知脑的计算模拟与类脑智能研究面临的重要挑战。本文将从回顾认知体系结构、计算神经科学和类脑人工智能的历史脉络、发展进程的视角切入,介绍大规模脑模拟的全球布局与进展以及类脑脉冲神经网络平台的研究,最后展望未来脑模拟与类脑智能研究的发展方向。

从基础智能到通用智能:基于大模型的GenAI和AGI之现状与展望

本文对生成式AI(Generative artificial intelligence,GenAI)的国内外发展现状进行了概述,重点分析了中美之间在算力、数据、算法、生态等方面存在的差距.为改变我国在生成式AI领域的落后现状,提出高能效算力建设、联邦数据、专业领域模型、基于TAO的联邦生态等应对策略,对大模型时代AI安全治理进行了论述,对通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的未来发展进行了展望.

RAG-PHI:检索增强生成驱动的平行人与平行智能

大模型技术的发展为融合生物人、数字人和机器人的平行人系统构建提供了崭新思路和智能基础。但是,在面临复杂系统的管控任务时,仍然存在着知识更新受限、专用能力不足以及信息隐私泄露等问题。为此,提出了检索增强生成驱动的平行人与平行智能框架——RAG-PHI,打造了开放式数据平台,为平行人系统接入实时知识、行业知识及私有知识;构建动态路由检索,进行上下文抓取和平行人能力重组;引入上下文提示学习增强思维与行为能力。进一步,面向平行人的组织管理、培训评估和运营生产模式,提出了基于RAGPHI架构的平行人社区、平行人学校和平行人工厂架构,形成了检索增强生成和基础大模型协同驱动下的平行人生态,促进智业时代的生产力提升。

机器人类脑智能研究综述

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类特性,进而实现对各类信息的推理和决策,近年来受到了学术界的广泛关注.鉴于此,综述了国内外面向机器人系统的类脑智能研究现状,并对类脑智能方法在机器人感知、决策和控制三个研究方向的成果进行了整理、归纳和分析,最后从软硬件层面分别指出了机器人类脑智能目前存在的主要问题和未来的发展方向.

基于统计前向规划算法的游戏通用人工智能

统计前向规划(statistical forward planning,SFP)算法使用仿真模型(也称为前向模型)自适应地搜索有效的动作序列,此类算法提供了一种简单通用的方法,为各种游戏提供快速自适应的AI控制。介绍了两种常用的SFP算法:蒙特卡罗树搜索和滚动层进化,并证明了在没有任何事先训练的情况下,SPF算法就可以在各种视频游戏中出色地运行。

基于不确定度的多智能体信用分配方法

近年来,部分可观测条件下多智能体协同受到广泛关注。中心化训练分布式执行作为处理这类任务的通用范式面临信用分配这一核心问题。值分解是该范式中的代表性方法,通过混合网络将联合状态动作值函数分解为多个局部观察动作值函数以实现信用分配,在很多问题中表现很好。然而这些方法维持对混合网络参数的单一点估计,因缺乏不确定度表示而难以有效应对环境中的随机因素导致只能收敛到次优策略。为缓解这一问题,对混合网络进行贝叶斯分析,提出一种基于不确定度的多智能体信用分配方法,通过显式地量化参数的不确定度来指导信用分配。考虑到智能体之间复杂的交互,利用贝叶斯超网络隐式地建模参数任意复杂的后验分布,以避免先验地指定分布类型而陷于局部最优解。在星际争霸微操环境中的多个地图上与代表性算法的性能进行对比与分析,验证了算法的有效性。

求解微分方程的人工智能与深度学习方法:现状及展望

随着基础理论和硬件计算能力的飞速发展,深度学习技术在众多领域取得了令人瞩目的成绩。作为描述客观物理世界的重要工具,长期以来微分方程是各领域研究人员关心的重点。近年来,深度学习和微分方程的结合逐渐成了研究的热点。由于深度学习能够从大量数据中高效地提取特征,微分方程能够反应客观的物理规律,因此二者的结合可以有效地提升深度学习的泛化性,同时增强深度学习的可解释性。首先,介绍了深度学习求解微分方程的基本问题。其次,介绍了两类深度学习求解微分方程的方法:数据驱动和物理知情方法。然后,讨论了微分方程深度学习求解方法在实际中的应用。与此同时,在充分调研的基础上提出了科学智能大模型——DeDAO(微分之道),以应对现有的挑战。最后,对微分方程深度学习求解方法进行了简要总结。

智能科技与K21教育:未来社会的未来学校与未来师生

智能科技的进一步发展,必将变革社会的知识基础设施,迫使我们以新的思维和新的形态重组从幼儿到博士阶段的K21教育体系,进而重新定义未来学校、政府、社会机构和公益组织等的功能与职责。

平行旅游:基础智能驱动的智慧出游服务

旅游作为一种满足人们对不同生活体验和知识需求的活动,对经济、文化等领域都产生了深远影响。随着物联网、多模态大语言模型等技术的迅速发展,传统的旅游业难以满足人们智能化以及个性化的旅游需求。为此,以平行智能为理念,基于ACP方法与多模态大语言模型提出了虚实交互的个性化旅游服务系统,通过构建旅游大模型,并结合检索增强生成方法和多智能体协作系统,打造个性化旅游服务的新范式。此外,探讨了平行旅游的应用生态,从“行”“住”“食”“衣”4个方面对整个旅游生态进行拓展,分析了其他行业与个性化旅游服务的融合。平行旅游将为旅游行服务业的发展带来全新可能。

基于时空依赖关系多智能体强化学习的多路口交通信号协同控制方法

面对日益严重的交通拥堵现象,智能交通信号控制已成为提升城市道路网络性能必不可少的手段。提出一种基于时空依赖关系多智能体强化学习算法的多路口交通信号控制方法STLight(spatiotemporal traffic light control)。通过基于注意力机制的时空依赖模块STDM(spatiotemporal dependent module),STLight可将初始交通观测数据提取为时空特征,以有效捕获各交叉路口间的时空依赖关系。此外,基于所提取的时空特征,STLight在基于集中训练分散执行框架的多智能体强化学习算法基础之上进一步为各个智能体引入全局时空信息,从而进一步提升多智能体之间的协作能力。实验结果表明,STLight在提升城市道路网络的性能方面具有显著的优势,有助于缓解当前大规模城市道路网络的交通拥堵问题。

人工智能驱动的科学研究新范式:从AI4S到智能科学

近期,以ChatGPT为代表的大模型技术正开启人类社会智能化的新纪元。研究人工智能成功案例背后的技术原理,探索人工智能驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)新范式,对促进我国科技进步、增强国家竞争力具有十分重要的意义。文章首先以数学、物理学、生物学、材料科学领域为例,简述AI4S的研究进展。其次,面向近年来最为成功的人工智能范例,分析AlphaFold和ChatGPT的基本原理和关键技术。最后,在以上分析的基础上,从算法、模型、数据、知识、人的因素等角度,总结大模型时代人工智能技术发展新趋势,探讨AI4S研究新范式。

平行智能与CPSS:三十年发展的回顾与展望

社会物理信息系统(Cyber-physical-social systems,CPSS)在传统物理信息系统(Cyber-physical systems,CPS)的基础上纳入对社会信号及社会关系的考虑,利用网络世界近乎无限的人力、数据和信息资源,突破物理世界有限的资源约束以及时空的限制.然而,CPSS中人类和社会行为的复杂性加剧了实际系统和其模型之间的建模鸿沟,使得系统的形态演变为“默顿系统”.对此,以ACP方法为核心的平行智能(Parallel intelligence,PI)框架通过组合人工系统(Artificial systems,A)、计算实验(Computational experiments,C)、平行执行(Parallel execution,P)三个过程,为跨越这一鸿沟提供了可行的路径.具体而言,ACP将模型从系统解析器转变为数据生成器,使原本难以控制的“默顿系统”可测试、可计算、可验证,为复杂系统中“涌现”和“收敛”的对立统一确立了方法基础.本文从平行控制与智能控制、平行机器人与平行制造、平行管理与智能交通、平行医学与智慧健康、平行生态与平行社会、平行经济系统与社会计算、平行军事系统以及平行认知与平行哲学这八个方面阐述面向CPSS的平行智能应用成果.最后,对CPSS未来的发展方向和技术趋势进行了讨论与展望.

平行夏尔希里:生态资源智能管护及其可持续发展新途径

新疆夏尔希里自然保护区是一处珍稀生物资源与无法估量的生态价值共融的自然瑰宝,被誉为“中国最后的净土”和“珍稀的天然基因库”。为确保这一自然宝库的可持续发展,提出了“平行夏尔希里”概念,以智能化手段全方位助力其生态资源的精细化管理。核心思想是利用描述智能建立高精度模型,通过预测智能分析生态系统变化,借助引导智能科学地制定保护策略。探索了通过智能科技建立自然保护区管理与应用的新模式,以期推动保护区及其珍贵生物资源的可持续发展。

McCulloch-Pitts人工神经元模型80周年纪念:思想、方法与意义

1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts发表论文《神经活动内在思想的逻辑演算》,证明可以使用逻辑演算描述神经网络的运行机理,拓展了计算神经科学的领域前沿,奠定了人工神经网络的发展基础。恰逢M-P论文发表80周年之际,结合时代背景和作者学术生涯的变迁,探索M-P理论的思想源泉;借助原文中的示例,概述M-P模型的基本原理;以作者对循环因果和反馈机制的研究为主线,探讨M-P模型对信息科学发展的影响、对控制论发展的贡献,及其在当今人工智能大模型时代的意义。

平行戏剧:新时代戏剧的人机协同创作与智能管理

针对传统戏剧工作流程依赖于专家经验和人力劳动的问题,戏剧行业亟需从依赖个人经验和传统技巧的模式转变为基于智能技术和数据驱动的模式,以提升创作和运营效率、丰富艺术表现,从而更好地满足观众多样化的需求。为此,提出平行戏剧架构及系统,旨在实现人机协同创作和对戏剧工作全流程的智能管理。通过构建戏剧大模型、搭建戏剧计算实验平台、打造戏剧虚实闭环,平行戏剧将助力剧本创作、舞美设计、演出安排、观众互动以及市场营销等关键戏剧环节,实现自动化和智能化的创意设计与执行。此外,探讨了平行戏剧在教育和心理治疗的跨领域应用前景,分析了其在促进戏剧行业与其他领域融合、拓宽戏剧艺术影响力方面的潜力。作为一种创新的戏剧创作和管理模式,平行戏剧将为戏剧行业在智能时代的发展带来全新可能。

渤海湾海上瞬时溢油三维模拟

为实时模拟及预测渤海湾三维海上溢油的动态特征,采用Mike 21 Flow模型计算渤海水动力潮汐,针对瞬时溢油的扩散和漂移过程,建立海上溢油运动数学模型;采用泊松盘采样算法创建不同直径的油粒子,通过Marching Cube算法重建等值面,模拟实现海上溢油过程,并与真实案例的数据对比。溢油模拟结果表明:所建潮汐流数值模型评估溢油事故船舶位置的海面高程、海流速度和海流方向与观测站数据接近;海上溢油运动数学模型原油运动轨迹与与实际轨迹相似;相较于传统溢油模拟可视化工作局限于二维非交互效果,新方法从三维层面提高溢油模型的物理真实感,为海上搜救模拟器生成溢油事故的三维场景、降低人力和财物成本、为海上溢油应急预案的制定提供直观的信息和依据。

大语言模型—人工智能发展史上的里程碑

近几年,大语言模型技术突飞猛进,极大地推动了自然语言处理乃至人工智能领域的发展。本文介绍大语 言模型的技术原理,回顾大语言模型的发展历程,分析大语言模型的关键技术,梳理大语言模型的实现方法,并探 讨大语言模型面临的挑战。

平行药物系统:基于大语言模型和三类人的框架与方法

近年来,随着物联网、大语言模型、多模态交互等新一代人工智能技术的迅猛发展,传统的药物研发、生产加工等过程面临着智能化转型的挑战。为此,以平行智能为理念,基于ACP方法和大语言模型提出了虚实交互的平行药物系统,并将三类人(数字人、机器人和生物人)的概念引入系统中,详细阐述了该系统的理论框架与构建方法。平行药物系统涵盖医药产业的全流程,药物研发阶段考虑了药物发现、实验室研究、临床试验等过程;药物生产加工阶段考虑了制药工厂运行、系统分析预测等方面;药物医疗保健阶段考虑了个性化用药咨询、增强现实用药指导、隐私安全等内容。平行药物系统打造了一个数字化的“药物空间”,旨在建立药物系统的新范式,推动智能化药物的革命。