美国能源部发布：《面向科学、能源和安全的人工智能》
DOE在百亿亿次级计算以及相关基础设施方面的世界领导地位，将奠定其在科学、工程和安全领域的领导地位，因为这些领域都依赖于计算建模和仿真。此外，ECP利用人工智能和机器学习方面的进步，加速了先导应用的进展，其中一些进展只有通过百亿亿次级计算和相应规模的数据才能实现。这些创新在驱动新的科学、能源和安全领域仍有巨大潜力。而且，将新的AI模型应用于传统的建模和仿真方法，极大地提高了计算速度，最终增加了这些系统的容量。
此外，ECP还揭示了一点，即随着新的人工智能方法所需的计算和数据规模的增加，将会出现更严峻的技术挑战，因为这需要百亿亿次级模拟技术能力以及支持DOE任务领域的计算和数据资源的整体容量的持续增长。而且，解决设计、部署和运行百亿亿次级计算系统的巨大成本本身也依赖于人工智能模型。这些投资是具有潜力的，通过与传统行业建立非传统的合作伙伴关系，这些投资将会对人工智能和计算产生重大的影响。因此，及时采取积极的行动对于维持和延续ECP计划已经创造的成果和基础设施十分重要。
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利用工业进步提升美国的领导地位
工业界和国家的巨额投资推动了人工智能领域的创新发展，而这些投资主要集中在工业发展和国家安全至关重要的应用上。基础技术和方法的研发，以及工业和国防应用的基础设施设计和投资策略将有助于促进DOE在科学、能源和安全领域的发展。但是，如果没有DOE的领导和持续的投资，目前最强大的系统将在中国、日本和欧盟运行，以支持他们在科学、能源和安全领域的领导地位。
尽管美国和其他国家的工业和国防领域正在取得快速发展，但对DOE来说，许多和工业或国防相关任务的核心目标并没有实现。
然而，DOE在超大规模系统、大规模数据基础设施、软件、人工智能理论和应用方面的投资以及独特的协同设计方法，使其在人工智能的应用方面处于独特地位，并帮助巩固其在科学、能源和安全领域的全球领导地位。本报告中概述的新的人工智能方法可以拓展DOE的任务领域，但是，这些新方法和由此产生的应用程序不会以渐进式的方式自行发展——它们需要一个复杂的、综合的、具有规模的系统性举措。这不仅会影响计算应用的各个方面，而且会影响科学仪器、用户设施以及实验和操作基础设施的设计、优化甚至组装和运行。
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应用基本的人工智能方法：构建模块
自2019年DOE首次举办人工智能研讨会以来，已经提出并实践了六种主要的人工智能“方法”。2022年，DOE实验室组织了第二组人工智能研讨会，研究了“概念构建模块”（conceptualbuildingblocks），每个模块都以基本的人工智能能力为基础，如推理、优化和深度学习。DOE明确了应用这些方法的机会、必须克服的挑战以及需要达成的具体目标。相应地，这些高级研究方向（AdvancedResearchDirections，ARDs）揭示了DOE基础设施和计算方法中的交叉技术需求。最后，DOE需要评估整体的准备情况（包括硬件、劳动力等方面）以实施必要的方法、后勤保障和文化变革。DOE不仅要应用新的人工智能技术来支撑其完成使命，而且还要提升科学领导力，以提高国家在科学、能源和安全领域的竞争力。
在2019年的研讨会之后，科学界编写了一份全面的报告，列出了16个领域的机会和挑战，这些领域包括材料科学、复杂系统工程、数学和计算机科学等。然而，该报告中所涉及的方法不是处于早期形成阶段，就是在某些情况下尚未显示出相应的潜力，例如，机器学习的进展（特别是自我监督、迁移和深度学习）与大规模数据的融合。2019年所提出的人工智能方法的现状表明，如果将这些方法应用在DOE科学、能源、安全、工程和基础设施方面的基础研究上，将获得可观的收益。
自2019年以来，人工智能大模型逐渐显示出颠覆性的能力，人工智能技术的发展迎来了新的拐点。在这个拐点上，DOE有机会寻找新的发展路径。简而言之，全球领导地位不能通过渐进式的进步来实现。
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抓住机遇；应对新挑战
这一成功转型也将加剧现有的挑战。要发挥多样化科学队伍的创造力和有效性，就需提高对多代研究人员进行人工智能方法培训的标准。为实现从传统建模和仿真到人工智能方法的自上而下的转变（包括自主发现、机器人技术以及在交叉领域的相关再创造），当前许多初级研究的职位可能被淘汰。因此，在重塑劳动力方面必须要重视伦理的作用。
除了劳动力的挑战、严格的数据整理以及人工智能模型训练相关的任务以外，也出现了其他问题。例如，与训练数据有关的新漏洞，有意或无意插入的数据会破坏训练模型的正确性等。本报告强调了面对新挑战时，我们需要全新的数学、理论、数据和模型评估的基本方法和途径。
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领导力蓝图
DOE的核心使命面临一系列重大挑战，本报告以此为基础制定了一个行动蓝图。工业界的进展与DOE的任务紧密相关且有积极影响，但工业界的数据与DOE在科学、能源和安全领域的数据在性质和内容上存在很大差异。DOE的人工智能计划必须与人工智能的宏观发展趋势相协调，其中许多趋势是由工业界主导的，并得到越来越多的私营部门的支持。
本报告反映了人工智能的5个宏观趋势：
1.人工智能模型的规模将越来越大，并具有全新的涌现能力，其训练将超过美能源部ECP建模和仿真所需的最大计算资源。
2.大模型的训练需要准备和编码庞大的多模态数据流和数据源。
3.从数据与仿真模型之间1:1的关系转变为数据与人工智能模型之间（与多个“n”建模任务相适应和应用）1:n的关系。
4.这种趋势需要广泛而严格的评估套件（evaluationsuites）,这将远远超出当前建模和仿真项目的需求。
5.为了应对这种趋势，需要大规模的软件工程和编程工作，同时需要可支持大型社区的通用基础模型。这与目前建模/仿真范式下许多个体研究者创建的定制模型和评估套件的情况形成鲜明对比。
随着DOE在能源、科学和安全领域中对计算、数据和实验方法的重塑，现有的建模和仿真系统会得到改变。但更重要的是，它将带来一系列新的应用，将人工智能的能力融入到多个环节中。这种转变将从混合应用（人工智能方法和传统方法）以及类似的混合工作流工具（mixedworkflowtools）开始，并在未来几年内实现端到端的替代。此外，先进的现代仿真和可视化工具，例如，在基于工程应用中建立的“数字孪生”正在迅速应用于复杂的科学领域。对人工智能的关注和全面振兴DOE科学事业的需求，反映了人工智能与国家的未来及其在全球秩序中的重要角色密切相关。这一情况反映在美国白宫、美国国家科学院、工业界以及非政府来源的报告中。这些报告均传递出同一信息，即人工智能是引发各国竞争的领域之一。
表人工智能用于科学、能源和安全领域的预期结果
本报告为DOE提供了一个全面的愿景，即利用和扩展人工智能的新能力，以促进科学、能源和安全等领域的发展，DOE具备合适的资源和能力来解决当今社会面临的与人工智能相关的新挑战，应该紧抓机遇，承担责任，运用创造性的方法来应对这些挑战，促进人工智能技术的发展。
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转自丨元战略
作者丨Mark周苡ZoieY.Lee
研究所简介
国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。
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专访美国国家工程院院士张捷：人工智能“听觉”领域前景广阔
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除了科学家，张捷也是企业家，长期从事石油勘探、地震监测、医疗成像和生物医药领域的科研和产业转化事业，1998年起先后创建美国GeoTomo石油勘探公司，MilesMedical医疗成像公司，Cello生物医药公司、八方地动科技有限公司等高科技企业。目前人工智能很多都在“视觉”领域研究，展望未来，张捷认为未来“听觉”领域会有很大发展空间，会成为一个新的行业，补足感知能力。人工智能“听觉”领域前景广阔
《21世纪》：2023世界人工智能大会重磅回归线下，展览面积超过5万平方米，共计举办133场论坛。这次人工智能大会有哪些让你印象深刻的事情？张捷：无论是华为的盘古大模型，还是上海人工智能实验室、商汤科技等发布的千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM），都让我印象非常深刻。在人工智能领域，美国在领跑，中国在紧跟。中国和美国把其他国家甩到了后面，并在拉大距离。以前地动感知领域大多数做的是算法，有一点扰动可能就会出问题。现在的人工智能是基于模式的全自动化，准确性和效率都提高了，过去一些很难解决的问题现在可以解决了。在建立了一个数字化大模型以后，未来地动感知的功能可能会有许多新的惊喜，可能会帮助发现新的东西。从计算机到手机，时代在不断发展，接下来将进入人工智能时代，今后大量的工作都是基于人工智能。对于年轻人来说，物理、化学各方面的基础知识也很重要，需要在学好基础科学的同时掌握人工智能工具。《21世纪》：在全球人工智能热潮下，你有哪些布局？未来的风口在哪儿？张捷：近几年我们团队在做地震监测，最近推出了EARTHX，这是一个用于监测和预测中国地震的全自动系统，也是世界上第一个基于人工智能的地震监测系统。因为我们是监测微小地震，相关技术也可以应用在社会生活场景中，比如监测交通、桥梁、安防、电梯、老人独居等场景，因为可以接到实时的数据流，能做到实时的人工智能处理、解译和反馈。过去人们专注于大地震，但其实更需要关注小地震，随着时间的推移，这些小地震可以提供地壳中的运动和压力积累信息，从而帮助预测大地震。这一项目目前正在使用人工智能对大量微小地震数据进行学习，从而帮助预测地震。在短期内，EARTHX可以为人们在地震发生时提供宝贵的预警时间；最终，它要实现提前短期预测地震。在生活场景中，目前很多人工智能专家都在研究和应用“视觉”领域问题，未来“听觉”领域会有很大发展空间，基于空气里传播的声波和地下介质里传播的无声的弹性波，会成为一个新的行业。如何在多个领域保持专注度？
《21世纪》：接下来想聊聊你的经历，1998年起你先后创建美国GeoTomo石油勘探公司，MilesMedical医疗成像公司，Cello生物医药公司、八方地动科技有限公司等高科技企业。一般来说，在某一个领域聚焦已属不易，你是如何在多个领域保持专注度的？张捷：一个关键的问题是建立优秀的团队和培养杰出的团队领导者，我带着多个学科团队，有学校的也有企业的，他们都非常出色。我不但经营企业也投资企业，不但自己指导学校科研团队，也带领国内外行业里的著名专家参与指导学生，为学校的研究人员和学生开辟广阔的视野。这意味着我需要全身心地投入到这些事业中，并且集结所有可能的力量和资源。我常对学生说：只有热爱一项事业，才能做好事业，但没有全身心的投入，你可能无法了解、感兴趣并热爱这项事业。专注于解决科技问题，与团队日夜奋战，无论是癌症治疗还是地动感知人工智能，让我每天过得非常充实和自信。《21世纪》：你为何选择了聚焦这些领域？这当中有哪些让你自豪的？有哪些让你感到遗憾的？张捷：我的职业经历包括大约一半时间是在工业，一半时间在学术界。一开始是在石油勘探工业做地球物理成像，这和医疗成像很相似，所以后来又做了医疗成像，然后又学习了生物医药，便投资、经营这个领域的企业，这是很自然的一个过程。这些都是我自己想做的事。GeoTomo石油勘探公司已经成为全球主流的技术服务商。MilesMedical医疗成像公司生产的骨密度仪在中国服务了2000万人。2011年回国在中国科技大学任教，我再次改行从事天然地震领域的科研，研究应用人工智能监测微小地震，10余年的科研积累使得我们现在能够建立一支精英团队，研究开发地动感知技术在人类生活场景中的应用。在每一个领域或每一个团队，我们都付出了巨大的努力并取得了成果，所有没有什么遗憾的。《21世纪》：2020年，美国国家工程院宣布新晋86位院士与18位外籍院士名单，你因为地震学、地球物理成像与医学技术的成就当选美国国家工程院院士。能否分享下你作为美国国家工程院院士的经历？张捷：美国国家工程院承担美国工程领域的重大战略制定和实施，院士是来自于学术界和工业界各领域的领军专家，每天工程院可能有40-50个会议同时进行，决定科学上、工程上的重大决策。我有幸参与了地球工程和生物工程两个领域的院士工作和活动。中美成为AI时代领跑者
《21世纪》：科技对于经济发展至关重要，中国如何能更好地促进科技发展？你有哪些建议？张捷：我回国工作12年期间，看到回国的科技精英主要在国内学术界工作，早期国家科研经费也是主要支持学校，支持教授发论文，部分模仿美国的做法，做公共科技。近期看到国内有一个很大变化，强调企业是科技创新的主体，这是中国科技崛起的关键所在。另外，美国大学教育300多年发展的历程，健全了学科战略布局和人才布局，并不断使用资助导向调整布局，国内目前大学的发展远比美国自由，任何人才，无论学科，只要够格就引入，导致同学科里教授高度重复，也是人才浪费。期待国内大学人才引进早日进入战略规划时代。大学里做教授的应该是少数科研精英，靠教授团体规模化不能解决科技创新问题。《21世纪》：在人工智能时代，全球格局会是什么样的？哪些国家会领先？哪些会落后？张捷：目前美国在人工智能领域世界领先，人才、体制、长期投入等多方面因素决定了美国的科技领导地位。无论中国何时成为世界强国，中美在人工智能与生物医学等领域领先于其他国家已经成为大趋势。中国还有很大的潜力发挥体制优越性，结合市场经济在战略上可以更充分地策划科技发展，美国许多科学技术领导人也羡慕中国所拥有的宏观调控能力，这也是美国所欠缺的。非常期待中国科技的崛起。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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