“解好电力行业的关键问题,有可能会引领下一波AI浪潮。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚2月17日在南方电网总部参加第四届电力调度AI应用大赛时表示。该大赛由南方电网、中国电机工程学会电力系统自动化专委会主办,阿里云承办、阿里达摩院协办。
图:中国工程院院士、阿里云创始人 王坚
王坚认为,纵观AI的发展历程,从Alpha Go、ImageNet到Alpha Fold、ChatGPT,都是通过对某一个问题的攻克,从而带动了人工智能的巨大进步。相信电力行业、工业领域也能找到这样一个问题,这将对社会发展、人类生活带来更大、更切实的影响。
王坚介绍,在1950年代,人类可以想象AI最了不起的事情就是“下棋”。直到深蓝、AlphaGo的出现,AI打败了国际象棋大师,人工智能技术有了很大进步。
几年后,针对“图像识别”这一问题,在AI界又出现了基于深度学习的ImageNet,使得机器对人脸的识别率超过了人类。这又将人工智能带到了新的高度。
近年来出现的Alpha fold,在发现蛋白质结构方面的能力已经超过了一流的科学家,挑战着他们毕生的专业经验。ChatGPT则通过聊天这一场景,为自然语言处理带来了全新的变革。
“人工智能的每次跨越,都是围绕着对某一个问题的攻坚,”王坚说,问题定义得好,可以反过来带动人工智能学科的发展。
王坚指出,工业是用新技术最好的地方。在电力行业、工业领域,我们可以找到比“下棋”更有高度的问题,引领下一波AI浪潮。如果能找到、解好这样一个问题,对推动社会经济发展、人类生活变化,会产生更巨大、更积极的影响。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了"高效探测"方法,解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制,该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升,在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性,生成可解释的注意力图谱,展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码,推动技术普及应用。
伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统,通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法,将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架,识别不同观点及其支撑证据,为科学和政治争议提供更全面客观的分析,已在生物医学和国际关系领域验证有效性。
清华大学研究团队首次提出情感认知融合网络(ECFN),让AI能像人类一样理解和表达情感。该系统通过多层次情感处理架构,在情感识别准确率上比现有最佳系统提升32%,情感表达自然度提升45%。研究突破了传统AI情感理解的局限,实现了跨模态情感融合、动态情感追踪和个性化情感建模,为医疗、教育、客服等领域带来革命性应用前景。
哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法,让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力,在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础,展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。