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清华教授刘云浩又写万字回复,这92个人工

发布时间:2022/9/24 0:24:05   
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如何看待语言模型GPT-3在人工智能发展中的地位?《三体》中的智子算是人工智能吗?应如何在美国施压下发展计算机产业?人工智能在与中医药学及中国传统文化的结合中会碰撞出怎样的火花?

近日,清华大学暑期学校在线“云开学”,清华大学软件学院教授刘云浩为高中学生作了题为《WhatistheroleofAITomorrow?——人工智能打开了潘多拉的盒子吗?》的专业认知讲座。讲座中,学生通过弹幕等形式提出了多个问题,几乎涵盖人工智能领域的各大前沿热点。刘云浩从中选择、合并、归纳成了92个问题,写了近3万字回复。

有网友评价称,教授的回答非常亲近,学生的问题天马行空,建议软件、自动化、计算机、人工智能、大数据、哲学相关领域学生可以看看。

例如,有学生提问:《三体》中的智子算是人工智能吗,若算是,那人工智能会发展到那种地步吗?

对此,刘云浩回答称,“智子”是小说中的“物体”,本身并不是科学,很多特点也违背了物理规律。如果目前的半导体工艺、电池技术没有突破瓶颈,我们是不可能造出“智子”这样的东西的。“我们课上主要希望大家能理解的,就是哪些是我们的文学想象,哪些是目前科学实践。想象能否成真?不能说都不能。但是我们作为具备科技思维能力的人,不能随便被‘忽悠’。”

“哈佛大学校长德鲁·吉尔平·福斯特(CatharineDrewGlipin)曾在新生欢迎会上说过:高等教育最重要目标就是确保毕业生能够辨别‘有人在胡说八道’(themostimportantgoalofhighereducationistoensurethatgraduatescanrecognizewhen‘someoneistalkingrot’)。”

“万字回复学生提问”是刘云浩教授的“常规操作”。连续几年参加完暑期学校的讲座之后,同学们提出的问题,他都以这样的方式进行了回答。例如,年,刘云浩在清华大学暑期学校开学典礼的讲座后收集学生提问纸条,花费十几小时写了近二万字以解答90个人工智能相关问题。

清华大学官方资料显示,刘云浩年至年在清华大学自动化系学习,获得工学学士学位,年至年在北京外国语大学高级翻译学院获得文学硕士学位,年至年在美国密歇根州立大学计算机系获得工学硕士和博士学位。年-年在香港科技大学计算机科学与工程系历任助理教授、副教授、博士生导师、系研究生部主任(PostgraduateDirector)。年至年任清华大学软件学院院长。年起任美国密西根州立大学计算机系主任,同时仍担任清华大学软件学院教授、博士生导师。

以下为刘云浩今年整理的92个学生提问和他的近3万字回复。内容来自清华大学官方微博。1

T3班朱坦晟:

请问如何看待中国软件行业的现状,以及我们应如何在美国施压下发展计算机产业?希望教授可以给一些建议

A:在应用软件特别是面向消费者的应用软件方面,我国是处在世界一流水平的,有些移动应用(如TikTok)已经处于世界领先水平。但是在工业软件(如电子设计自动化EDA软件)和基础软件(如类似Windows的操作系统)方面,我国与世界一流水平还有较大的差距。在这些领域,国际合作是十分重要的,因为不是每一项技术我们都能在短时间内掌握。但这绝不意味着我们要放弃自主研发,面对世界局势的变化,采购不能解决所有问题,甚至合法的商业活动也会面临来自外部的干扰。广泛结交朋友,拥抱开放理念,加强自主研发,逐步达到世界领先水平,这需要包括你我在内的几代人不断努力才能实现。

2

吴飞扬(来自弹幕):

老师如何看待Intel的数据库泄露?会对中国国内的相关行业有好影响吗?

A:在Intel数据泄露这件事情上,媒体有些夸大其词了,根据一些细节更多的报道,泄露的资料是Intel给客户的支持资料,只不过通常客户需要签署保密协议(NDA)才能拿到。因此,这些资料对我国的芯片设计没有太多实际价值。在芯片设计领域,近年来我国有很大进步,无论是嵌入式微处理器,还是中高端的片上系统、服务器处理器,一批国产企业都已经发展壮大起来,在一些领域如神经网络处理器,我国企业的设计能力已经处于世界一流。但是必须清醒地认识到,光有设计能力是远远不够的,在高端芯片领域,我们缺乏更精细制程(例如10nm或更低)的生产制造能力。这也正是目前卡脖子的核心问题之一。在制造过程中,核心的步骤是在晶圆(硅片)上把设计好的线路刻出来,这需要光刻机和光刻胶。目前,高端光刻机在全球范围内只有荷兰的阿斯麦公司可以生产,而配套的光刻胶也几乎完全由日本公司生产。另一方面,即使拥有设备,也还需要与之配套的工艺流程,好的工艺需要时间的打磨,这同样需要一代又一代人的共同努力。

3

H9班车宛钰:

如何看待GPT-3系统在人工智能发展中的地位?

U5班梁亚伦:

最近亿参数的GPT-3发布了,这个网络的训练用了个G的数据,您怎么看待现在神经网络的这种数据量、参数、训练成本甚至inference成本都在不断提高的趋势?这会是一个正确的趋势吗?

A:GPT-3一发布就引起了业内的广泛

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