手机版|
二维码|
唐立新院士分别从人工智能基本原理、人工智能在生物科学中的应用、基于生物科学的生物智能、人工智能在认知科学中的应用、微观分子尺度的基因认知、基于认知科学的类脑智能等六个方面展开，对新一代人工智能进行了系统全面的剖析。 在人工智能基本原理方面，唐立新院士结合生活中的案例，深入浅出地介绍了人工智能的研究领域、研究范式及历程。他指出，人工智能为典型的交叉学科，其分为四层架构，具体包括数据支撑层、平台算力层、软件算法层、工程应用层，其研究领域包括感知智能、发现智能、决策智能、执行智能，典型的研究对象分别为图像和语言、推理和联想、选择和优化、控制和通信；在阐述人工智能的研究范式及发展历程时，唐院士从微观层面将人工智能研究阶段划分为以专家系统为代表的符号主义阶段、以神经网络为代表的连接主义阶段、以生物启发智能为代表的行为主义阶段。与此同时，唐院士还从宏观层面将人工智能分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超强人工智能”，他表示，当前的人工智能研究仍处于“弱人工智能”阶段，需要结合认知心理学和认知神经科学两个方面，不断深化对行为认知科学的研究，通过模拟人脑的工作机制，进一步优化人工智能系统，提升人工智能的“智能化”水平。 在谈到人工智能在生物科学中的应用时，唐立新院士列举了拓扑预测、同源对比、基因诊断、靶向药物等案例，他表示人工智能技术在结构预测、基因诊断、生物制药等领域发挥着重要的作用。在基于生物科学的生物智能方面，唐院士指出了元件构建、光电感知、机器设计、DNA机器人、基因芯片、DNA计算、遗传通信、基因通信等一系列前沿研究领域。同时，他将人工智能在认知科学中的应用分为认知科学和心理科学；对于微观分子尺度的基因认知领域，他提出了基因图谱、基因突变、风险基因等研究方向；在基于认知科学的类脑智能方面，唐院士提出了认知智能、执行智能、认知机器等研究方向。 最后，唐立新院士向大家展示了工业智能与系统优化国家级前沿科学中心情况，他表示该中心是以系统工程、人工智能两个交叉学科为核心进行建设，通过前沿基础引领应用基础，应用基础倒逼前沿基础，实现自动化与工业化的交叉融合。
10月22日上午，中国工程院院士、东北大学副校长唐立新线上作客湖南工商大学“麓山大讲堂”第139讲，讲座主题为“新一代人工智能”。
![微信图片_20221025091124]()
唐立新院士分别从人工智能基本原理、人工智能在生物科学中的应用、基于生物科学的生物智能、人工智能在认知科学中的应用、微观分子尺度的基因认知、基于认知科学的类脑智能等六个方面展开，对新一代人工智能进行了系统全面的剖析。 在人工智能基本原理方面，唐立新院士结合生活中的案例，深入浅出地介绍了人工智能的研究领域、研究范式及历程。他指出，人工智能为典型的交叉学科，其分为四层架构，具体包括数据支撑层、平台算力层、软件算法层、工程应用层，其研究领域包括感知智能、发现智能、决策智能、执行智能，典型的研究对象分别为图像和语言、推理和联想、选择和优化、控制和通信；在阐述人工智能的研究范式及发展历程时，唐院士从微观层面将人工智能研究阶段划分为以专家系统为代表的符号主义阶段、以神经网络为代表的连接主义阶段、以生物启发智能为代表的行为主义阶段。与此同时，唐院士还从宏观层面将人工智能分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超强人工智能”，他表示，当前的人工智能研究仍处于“弱人工智能”阶段，需要结合认知心理学和认知神经科学两个方面，不断深化对行为认知科学的研究，通过模拟人脑的工作机制，进一步优化人工智能系统，提升人工智能的“智能化”水平。 在谈到人工智能在生物科学中的应用时，唐立新院士列举了拓扑预测、同源对比、基因诊断、靶向药物等案例，他表示人工智能技术在结构预测、基因诊断、生物制药等领域发挥着重要的作用。在基于生物科学的生物智能方面，唐院士指出了元件构建、光电感知、机器设计、DNA机器人、基因芯片、DNA计算、遗传通信、基因通信等一系列前沿研究领域。同时，他将人工智能在认知科学中的应用分为认知科学和心理科学；对于微观分子尺度的基因认知领域，他提出了基因图谱、基因突变、风险基因等研究方向；在基于认知科学的类脑智能方面，唐院士提出了认知智能、执行智能、认知机器等研究方向。 最后，唐立新院士向大家展示了工业智能与系统优化国家级前沿科学中心情况，他表示该中心是以系统工程、人工智能两个交叉学科为核心进行建设，通过前沿基础引领应用基础，应用基础倒逼前沿基础，实现自动化与工业化的交叉融合。
唐立新院士分别从人工智能基本原理、人工智能在生物科学中的应用、基于生物科学的生物智能、人工智能在认知科学中的应用、微观分子尺度的基因认知、基于认知科学的类脑智能等六个方面展开，对新一代人工智能进行了系统全面的剖析。 在人工智能基本原理方面，唐立新院士结合生活中的案例，深入浅出地介绍了人工智能的研究领域、研究范式及历程。他指出，人工智能为典型的交叉学科，其分为四层架构，具体包括数据支撑层、平台算力层、软件算法层、工程应用层，其研究领域包括感知智能、发现智能、决策智能、执行智能，典型的研究对象分别为图像和语言、推理和联想、选择和优化、控制和通信；在阐述人工智能的研究范式及发展历程时，唐院士从微观层面将人工智能研究阶段划分为以专家系统为代表的符号主义阶段、以神经网络为代表的连接主义阶段、以生物启发智能为代表的行为主义阶段。与此同时，唐院士还从宏观层面将人工智能分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超强人工智能”，他表示，当前的人工智能研究仍处于“弱人工智能”阶段，需要结合认知心理学和认知神经科学两个方面，不断深化对行为认知科学的研究，通过模拟人脑的工作机制，进一步优化人工智能系统，提升人工智能的“智能化”水平。 在谈到人工智能在生物科学中的应用时，唐立新院士列举了拓扑预测、同源对比、基因诊断、靶向药物等案例，他表示人工智能技术在结构预测、基因诊断、生物制药等领域发挥着重要的作用。在基于生物科学的生物智能方面，唐院士指出了元件构建、光电感知、机器设计、DNA机器人、基因芯片、DNA计算、遗传通信、基因通信等一系列前沿研究领域。同时，他将人工智能在认知科学中的应用分为认知科学和心理科学；对于微观分子尺度的基因认知领域，他提出了基因图谱、基因突变、风险基因等研究方向；在基于认知科学的类脑智能方面，唐院士提出了认知智能、执行智能、认知机器等研究方向。 最后，唐立新院士向大家展示了工业智能与系统优化国家级前沿科学中心情况，他表示该中心是以系统工程、人工智能两个交叉学科为核心进行建设，通过前沿基础引领应用基础，应用基础倒逼前沿基础，实现自动化与工业化的交叉融合。
