在2023世界人工智能大会上,复旦人发布了这些新思想、新成果

作者:赵天润摄影:戚心茹 视频: 来源:融媒体中心发布时间:2023-07-08

头戴脑电接口设备,用“意识”点一杯咖啡,不出三分钟,一杯带有复旦元素拉花的拿铁,就被机器人送到点单者面前。7月6日-8日,2023世界人工智能大会在上海召开,新发明、大模型等成为关键词。

如何将人工智能这一“风口”塑形为制胜未来的“风洞”,把“赛博空间”转化为建设全球科技创新中心的“超越赛道”?7月8日上午,复旦大学党委书记裘新在“人工智能人才专场”高峰论坛上做主旨演讲,就如何打造人工智能领域人才培养土壤分享复旦经验和建议。

人才引育之外,不少复旦人的新思想、新成果也在论坛上亮相。“用意识点咖啡”这一幕,就出现在7月7日的“三元群智与融合创新”论坛上。论坛由复旦大学主办,复旦大学工程与应用技术研究院(下文简称:工研院)、复旦大学计算机科学技术学院(下文简称:计算机学院)承办,聚焦人机物三元融合与人工智能创新发展,分享人工智能技术在智能机器人、智能制造、智慧驾驶等领域的最新成果。复旦大学校长、中科院院士金力出席并致辞。

引育并举,勇走人才“北坡之路”,有效支撑人工智能产业高质量发展

如果把建设人工智能高地比喻为攀登珠峰,在当前条件和环境下,裘新认为,要勇走全球人才引育的“北坡”路。要“引得进”,努力成为全球人才首选地,更要“长得好”,让人才活力迸发涌流。

作为一个快速迭代的创新生态系统,想要掌握人工智能科技发展的主动权,要厚植科学范式变革的人才沃土。上世纪90年代,复旦坚持“厚基础、宽口径、重能力、求创新”的人才培养理念,并在国内较早开展AI+人才培养模式的探索,紧跟前沿,不断优化学科专业体系,覆盖智能学科、人工智能产业从基础到应用、从硬件到软件等不同领域。近期,复旦上线国内高校最大的云上科研智算平台CFFF,以培养懂工程、懂人工智能、懂科学的顶尖交叉型人才为目标,培养能够开展人工智能前沿研究和服务工程应用的复合型人才。

目前,复旦正在推动建设人工智能产教融合平台,全链条构建理论培养、硬件支持、多元师资、产业实践一体的产教融合培养新模式,打造校企合作新范式,把发展科技第一生产力、培养人才第一资源、增强创新第一动力更好结合起来,将从0到1原始创新的高校“原创力”与从1到10产业转化的企业“市场力”有机融合,打通人工智能产业创新和人才培养的“最后一公里”,要共建产业创新人才培养“特区”。“我们希望培养出的人工智能拔尖创新人才,既有面向未来的视野、探索前沿的勇气,也有攻克难关、攀登高峰的能力和技艺,能够有效支撑人工智能产业的高质量发展。”

人机物融合,在三元空间群智智能中“用意识点咖啡”成为现实

“当前,我们正处在一个万物智能互联时代,人机物三元空间的融合创新成为推动人工智能发展的重要策略和理念。复旦大学作为一所具有百年历史和深厚学术底蕴的高等学府,深知我们肩负着推动人工智能与人类社会融合发展的使命与责任。”金力在“三元群智与融合创新”论坛上说。

过去几年,复旦推动人工智能的研究与创新,将学术成果转化为实际应用,推动人工智能技术进步与社会进步相促进。“用意识点咖啡”就出自工研院在本届论坛上首次发布的“智慧无人咖啡吧”项目。

项目由复旦大学智能机器人研究院院长甘中学牵头,联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院、复旦大学计算机学院等多个院系,集成复旦最新三元群智研究的创新成果,特别设计一款面向大模型AI应用,集服务与送餐功能一体的特殊服务员“小复机器人”,融合复旦自主打造的国内首个对话式大型语言模型MOSS系统与自主编程技术,通过多模态交互范式,使机器充分理解人的意图,完成点单、制作咖啡、送餐的全流程,实现人-机-物群体的协同与融合。

点单者可通过与机器进行语音交互完成点单,或者仅需佩戴脑电接口设备,仅凭“想象”,便可通过被识别的脑电波完成下单。收到下单指令的全自动咖啡机完成制冰、磨豆、拉花、冲泡工序,通过全自动机械臂,放置在可移动机器人的平台上,由“小复机器人”运送到指定地点。项目从软件设计到硬件打造,全部由复旦大学自主完成,这一项目也是上海市人工智能重大专项的示范应用成果之一。

早在2018年,复旦大学科研团队就开始探索人机物三元融合的智能理论体系如何建构,并率先推出“三智全球计划”,联合全球力量,以类脑智能引领人工智能,推动人工智能普适化;以类人智能+人类智能的群智进化实现人工智能普适化。

在上海市人工智能科技重大专项《人机物三元协同与群智涌现》研究任务中,复旦大学科研团队“针对物理空间、人类社会和信息空间,提出人类直觉+机器感知+加速网络的三元空间群智智能新范式,通过揭示三元群智进化涌现科学规律,探索群智智能激励机制与涌现机理。”复旦大学智能机器人研究院常务副院长、复旦大学元宇宙智慧医疗研所所长、CAAI Fellow张立华说。 

随着网络与信息技术向人类社会和物理世界的全方位延伸,人机物融合泛在计算正在逐渐成为现实。这种人机物融合系统可以被看成一种新的计算载体和可编程对象。这种新型复杂系统的支撑平台应该是怎样的呢?机器人又会再其中扮演什么样的角色?“我们希望通过一种软件定义的平台实现人机物统一编程,实现以人为中心的智能化应用场景,而机器人将通过自身的物理行为能力帮助我们更好地实现自动化闭环”,复旦大学计算机科学技术学院副院长彭鑫说。 

作为“智慧无人咖啡吧”项目参与者之一,彭鑫介绍“人机物融合泛在计算环境为软件定义的智能机器人提供了环境理解和智能协作支撑,通过各种服务机器人基本能力的软件化封装和智能编程,可以实现各种人机物融合的新型智能化场景,从而更好地满足用户的多样化需求。”

聚焦元宇宙、机器学习、智能制造业提出新思路

元宇宙的兴起,为智慧医疗的发展,注入新技术新理念。张立华介绍,2022年,由工研院,人类表型组研究院、复旦大学附属中山医院、儿科医院、以及复旦大学智能医学研究院共同发起组建复旦大学元宇宙智慧医疗研究所。

模拟真实肝脏;构建标准化儿童患者模型,实现基层儿科医生规范化、规模化培训,解决儿科医生少的难题;打造基于高阶新生儿仿真模拟人的虚拟仿真实验临床技能培训课程,提升医护培训效率......聚焦元培训、元辅导、元管控、元诊断、元治疗,研究所致力于通过打造医疗元宇宙创新平台,解决医疗健康行业痛点,大大降低各项成本支出并提升工作效率,有效助力大规模人群的普惠医疗与康养。

人工智能算法的发展,更有效地将具有智能性的系统进行动态组合,构成了智能复杂体系,并实现必要功能涌现。其中,预测与控制是复杂动力学领域的重要研究课题。复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室主任林伟介绍了团队通过使用非线性动力系统理论和机器学习技术的预测/临界点识别,以及使用基于机器学习的框架控制/调节系统演化,“这些是机器学习的方法,人工神经网络的架构引入复杂系统研究不可或缺的内容。”

相较于理论研究,并联机器人被视为未来工业机器人应用的关键技术。加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士张丹介绍了面向下一代机器人的高性能广义并联机器人的创新设计方法和技术,并提出“这些新的高性能广义并联机器人将有效地克服传统并联机器人的限制,用于制造系统的应用。通过关键技术的研发和实验,也将实现高精度组装、快速产品处理等技术向工业应用的技术转移。”

针对时下的大模型“热”,清华大学教授、中国人工智能学会副理事长孙富春做出“冷”思考。大模型虽开启了“知识+数据+反馈”的AI范式,但它距离真正的通用人工智能还有距离。

智能时代的崛起,会将大模型引向何处?阿里研究院副院长安筱鹏给出了他的四大判断:制造业是AI大模型的重要战场;进入控制环节将是AI应用制造业的标志;AI驱动软件升级是大模型赋能制造业的主要途径;弥合数据流断点是AI大模型的重要价值。

“三元群智与融合创新”论坛由副校长徐雷、甘中学、计算机学院副院长(主持工作)杨珉主持。

“AI变革 未来健康”健康高峰论坛启动共建智能医学产业合作中心

7月7日,2023世界人工智能大会健康高峰论坛在张江科学会堂举办。论坛以“AI变革 未来健康”为主题,聚焦人工智能技术革新浪潮下的未来健康产业蜕变,围绕“未来数字医院”、“AI医疗大模型”、“医疗智能终端”、“元宇宙医疗”、“医疗数据要素”等五大热点主题展开讨论。

中国信息通信研究院和复旦大学举行战略合作签约仪式,双方将在数字健康和公共卫生领域的医疗大模型、医疗大数据、元宇宙医疗等方面开展产业合作,依托双方各自优势开展深度的科研合作,共建优质实验室平台,合力打造产学研用一体化的新生态。

中国信通院上海工创中心、复旦大学智能医学研究院、上海张江(集团)有限公司在会上启动共建智能医学产业合作中心。

金力指出:“现代医学、生命科学、工程科学高度交叉融合,促使医学模式从工程医学演进到智能医学。”这其中,AI发挥着重要的引领作用,围绕着算力、模型、数据三要素,未来医学将迎来医疗数据、AI医疗大模型、元宇宙医疗、未来数字医院、智能医疗终端五大变革,实现新阶段的跃升。

发布《人工智能医学影像伦理手册》为从业者提供实用的操作指南

在7日举行的世界人工智能大会“人工智能创新与治理”论坛上,中国科协-复旦大学科技伦理与人类未来研究院院长王国豫教授、上海人工智能实验室主任助理王延峰、复旦大学人类表型组研究院执行院长田梅联合人工智能、医学影像等多学科10余位专家共同编撰的《人工智能医学影像伦理手册》(下文简称:《手册》)对外发布。

历时三年,《手册》通过全生命周期视角,系统分析了各场景下人工智能医学影像辅助诊断的要素,与相关利益活动主体的交互中潜在的伦理风险,结合实践经验,为从事人工智能医学影像领域研究、临床实践以及教学的相关从业人员,提供一份全面、权威、易懂的伦理指南,帮助了解人工智能医学影像的优势与风险,以在实际应用中保护好患者的利益。

制图:实习编辑:马蔚佳责任编辑:李斯嘉

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