高度重視“軟基建” 推動人工智能賦能實體經(jīng)濟

、知識中心，甚至建立國家級的知識中心。”山世光說。

在點評互動環(huán)節(jié)

，多位專家分享了觀點。中國工程院院士李國杰表示，疫情期間表現(xiàn)較好的人工智能技術應用，例如無接觸自動測體溫，疫情追蹤、摸底排查中計算機與居民的自動問答等，大多是過去有較多數(shù)據(jù)積累的應用場景，而對傳播擴散途徑檢測、病毒源頭的追溯等，由于缺少足夠多的已標注的數(shù)據(jù)，效果就差一些。

他對人工智能發(fā)展今后的努力方向提出了兩點建議：一是要高度重視“軟基建”

，大力構(gòu)建共享的人工智能訓練平臺、基礎數(shù)據(jù)平臺和軟硬工具鏈;二是要區(qū)分人工智能基礎研究和智能應用兩種不同的目標與任務，在應用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展中要強調(diào)技術融合和解決實際問題。

中科院自動化研究所研究員王金橋表示，要更多把握人工智能應用的邊界

，加強人工智能治理，防止人工智能技術濫用以及產(chǎn)生相關的法律問題。中科院計算技術研究所研究員曹存根認為，AI在社會治理中可以發(fā)揮作用，國家應當統(tǒng)一部署一些大的AI公共服務設施。

此外

，參會專家還研討了人工智能技術如何更好地與產(chǎn)業(yè)應用相結(jié)合。中科院自動化研究所研究員彭思龍說：“如何讓中低端的傳統(tǒng)行業(yè)以最低的代價實現(xiàn)智能化的升級改造，可能是未來人工智能發(fā)展非常重要的方向。”

騰訊AI Lab機器學習中心總監(jiān)黃俊洲強調(diào)

，AI從應用中來也要走到應用中去。目前很多行業(yè)還沒有準備好深度學習所需要的數(shù)據(jù)，此時應當從算法上研發(fā)類似遷移學習和自學習等新的方法論