京東陶大程:超級模型生態系統將引領新一輪產業變革

7月8日消息,2021世界人工智能大會(WAIC)第八屆中國產業互聯網高峰論壇上,澳大利亞科學院院士京東探索研究院院長陶大程博士表示,超級模型生態系統引領新一輪產業變革,他認爲,通過構建超級模型生態系統可以推動人工智能技術更高效地落地,應用涵蓋科技創新、經濟發展文化融合等多個維度,以此引領新一輪產業變革。

陶大程博士認爲,目前人工智能技術在落地的過程中存在應用場景複雜、模型單一、算力分佈較爲分散、基礎理論層面缺乏可解釋性等難點,導致中小企業在數據和算力都有限的情況下,更易面臨人工智能的應用困境。在這種背景下,超級模型生態系統應運而生。

在他看來,超級深度學習模型是超級模型生態系統的核心,針對各個領域中存在的普遍問題,包括數據不足、數據孤島問題以及模型性能有限等問題,提出了有效的解決方案,包括利用超大規模無標註數據進行自監督訓練、知識蒸餾、遷移學習等,同時通過構建完備的數學理論等模式,增強了模型的可解釋性,使人工智能算法做出的決策更易於評估

目前,超級深度學習的發展趨勢主要體現在三個方面,包括訓練模型的數據量日益增大、數據種類愈發豐富;模型規模增大、參數量以指數倍增加;計算資源更充足、模型訓練的計算開銷大幅上升等。超級深度學習模型已在一些領域實現了相應的實踐,衍生了許多超級模型,在NLP領域如GPT-3,可以用於機器翻譯或智能問答等下游任務;在多模態領域如DALL.E,可以用於視覺信息問答或圖像描述等下游任務。

陶大程博士認爲,超級深度學習將會引領產業的下一輪變革,它能有效地整合不同模態、不同來源、不同任務的數據和信息,進而滿足新的生產需求、新的應用場景、新的商業模式,實現數字經濟變革。可以預見的是,超級深度學習將會進一步促進智能製造、數智健康、智慧文旅等產業應用落地,成爲引領產業變革的重要力量

比如,在數智健康領域,超級深度學習(超級GNN網絡)可以表徵海量分子結構,能夠加速新藥物研發;還可以對全棧醫學影像表徵,實現自動診斷、治療方案推薦、預後分析、復健助理、全週期呵護,更能對大量多模態公共服務數據聚合分析,全方位多角度實現公共健康監控助力人工智能在公共衛生疫情研判情緒管理、地圖服務、基因檢測、藥物研發、互聯網醫院等多種具體場景中發揮重要的作用。

此外,針對製造產業,超級深度學習可以實現全生命週期數字產業升級,提升效率降低成本、敏捷製造,實現數智化的生產方式變革;在文化產業方面,超級深度學習可以促進國際文化產業變革,以多語言識別翻譯技術爲基礎,實現多文化的遺產保護與溝通交流,促進多個國家文化和商業的融合和發展。

他表示,各個國家都在佈局超級深度學習,預計超級深度學習在未來5到10年將會對數智化社會供應鏈體系起到關鍵性的支撐作用,從而賦能全產業鏈,其中包括智能零售、智能物流、智能供應鏈等多個與人類需求密切相關的產業。京東探索研究院將會繼續在超級深度學習領域深耕,與行業共探產業升級新機遇,賦能產業數智化發展,爲數字經濟變革貢獻一份“超級”力量。