专家：打造通用人工智能应知识与数据并重

　　新华社北京10月31日电（记者彭茜）目前，大数据驱动的人工智能在产业落地方面遇到诸多问题。在31日开幕的2019北京智源大会上，相关专家学者提出，开发人工智能应避免过度依赖大数据，未来要更重视知识和经验的学习。

　　中国科学院院士张钹在大会上说，训练人工智能主要依靠两种资源：一是数据；二是知识和经验，特别是常识。目前人工智能的成功应用多是基于大数据的深度学习，但该方法一定程度存在“不可靠、不可信、不安全、难推广”等缺点。

　　张钹说，单纯靠数据驱动在很多应用场景下无法解决实际问题，如在智能翻译领域，仅靠数据训练会产生重大错误。机器无法理解很多基本常识，像“你真行”的“行”，就会被机器认为与“人行道”的“行”同义。因此，打造通用人工智能，必须把数据跟知识和经验结合起来。

　　他还认为，开发人工智能的目标并不是要做跟人类完全一样的机器，而应当优势互补，开发在某些方面胜过人，在某些方面弱于人的机器，这样才可打造和谐的人机关系。

　　美国加利福尼亚大学洛杉矶分校教授朱松纯在大会上说，目前人工智能的工作有点像“鹦鹉学舌”，只能单纯学习对话，而不理解内容。大数据、算力与深度学习结合的人工智能模式在产业落地时暴露出很多问题，如只能做特定的、人类事先定义的任务，不能做通用任务；需要海量数据，成本极高；模型不具有可解释性，人类无法理解其决策过程等。

　　朱松纯介绍了以“大任务”为驱动的通用人工智能研究方向。他借鉴两岁前的婴幼儿以任务为中心，探索物理世界和获取社会常识的学习路径，增强了人工智能常识推理、举一反三的能力。团队开发出“眼中有活”的桌面机器人，可在茶杯空了后主动为人加水。

　　本次大会由北京智源人工智能研究院主办，为期两天。来自美国斯坦福大学、英国曼彻斯特大学、清华大学、北京大学等机构的100多位海内外人工智能专家就智能芯片、自然语言处理、人工智能伦理等议题展开讨论。

　　在今年初的国际消费电子展上，韩国企业Beyond honeycomb作为研究餐饮用人工智能机器人的食品科技代表公司参展。

　　将编码肌肉细胞中核心功能的人类DNA插入酵母细胞的DNA内，得到的人源化酵母模型可用于癌症研究等领域。

　　美国西达赛奈医学中心研究人员创建了一种极为逼真且详细的脑细胞计算机模型，将来自不同类型实验室的数据集结合在一起，呈现了单个神经元的电、遗传和生物活动的完整图景。

　　美国芝加哥大学普利兹克分子工程学院研究人员开发了一种灵活、可拉伸的计算芯片，该芯片通过模仿人脑来处理信息。

　　工信部发布数据显示，截至目前，我国工业互联网已应用于45个国民经济大类，产业规模迈过万亿元大关。

　　8日发表在《自然·光子学》在线版上的该成果，有望催生全新的量子计算机硬件，突破目前正在开发的超导和离子阱量子计算机的限制。

　　谷神星一号遥三运载火箭在我国酒泉卫星发射中心成功发射升空，将搭载的泰景一号01/02星和东海一号卫星共3颗卫星顺利送入预定轨道，发射任务获得成功。

　　促进乡村振兴，实现共同富裕，必须加快缩小城乡之间在收入、消费、基本公共服务等方面的差距，让农民线

　　8月7日，由中国能源学会、北京市怀柔区科学技术协会主办的2022可持续能源发展国际会议在京开幕。

　　月8日，科技部、财政部、教育部、中科院、自然科学基金委五部门联合印发《关于开展减轻青年科研人员负担专项行动的通知》。

　　美国科学家的研究表明，蝗虫不仅能“嗅出”癌细胞和健康细胞之间的差异，还能区分不同的癌细胞系。

　　近3年，各国政府及其央行高度关注法定数字货币的发展，数字货币发展呈现以下特点：一是加密数字货币面临全球强监管。

　　虽然都被称为球金龟，但它们的身手却差距较大—— 一些球金龟只能形成松散球形，或者完全不能成球，而另一些则能形成紧密球形。

　　研究人员表示，他们制造出第一个纳米级涡轮机，再现了美丽的荷兰风车，但这一次它只有25纳米，相当于体内一个蛋白质的大小。

　　近年来，一些真正具有开创性的“数字孪生”范例不断涌现，如中国上海的数字城市、美国洛杉矶的交通基础设施、体育场馆，甚至特斯拉售出的每一辆车。