李开复受邀前往MIT演讲,称中国将超越美国成为AI强国

简介:

李开复表示,中国的人工智能团队正在以一种让人难以置信的速度在增长。

日前,创新工场创始人兼CEO李开复受邀出席MIT麻省理工学院“人工智能与未来工作”峰会,并发表了主题演讲。

当前,人工智能的竞争已经从企业层面上升到了国家层面,可以说,国家之间的“人工智能军备竞赛”一触即发。

李开复受邀前往MIT演讲,称中国将超越美国成为AI强国

在峰会上,李开复提到了国内人工智能发展的现状和未来趋势。他表示,虽然最顶尖的人工智能团队是由美国人带领的,但是放眼看一下中国,就会发现,其人工智能团队正在以一种让人难以置信的速度在增长。

紧接着,李开复说到,目前人工智能知识已经在中国企业之间传播,助力中国企业迈向人工智能时代。与此同时,有很多年强忍都在积极投入到人工智能中来,而且人数的增长速度也是超乎想象。

而对于中国AI发展的思路,李开复总结为“大胆尝试,快速迭代,出现问题不会全盘否定,找到解决方法正面解决。”

“我们会获得越来越多的数据,AI表现会越来越好,最终将会推动中国的技术发展进步,成为人工智能强国。”李开复在演讲中表示。


原文发布时间: 2017-11-08 09:10
本文作者: 韩璐
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
UCLA、MIT数学家推翻39年经典数学猜想!AI证明卡在99.99%,人类最终证伪
近日,加州大学洛杉矶分校和麻省理工学院的数学家团队成功推翻了存在39年的“上下铺猜想”(Bunkbed Conjecture),该猜想由1985年提出,涉及图论中顶点路径问题。尽管AI在研究中发挥了重要作用,但最终未能完成证明。人类数学家通过深入分析与创新思维,找到了推翻猜想的关键证据,展示了人类智慧在数学证明中的不可替代性。成果发表于arXiv,引发了关于AI在数学领域作用的广泛讨论。
314 89
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
PRefLexOR:MIT自进化AI框架上线!动态知识图谱+跨域推理,重塑自主思考
PRefLexOR 是 MIT 团队推出的新型自学习 AI 框架,结合偏好优化和强化学习,通过递归推理和多步反思,动态生成知识图谱,支持跨领域推理和自主学习。
313 3
PRefLexOR:MIT自进化AI框架上线!动态知识图谱+跨域推理,重塑自主思考
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
ProtGPS:MIT再造生命科学新基建!蛋白质AI一键预测定位+设计新序列,登Nature子刊
ProtGPS 是麻省理工学院和怀特黑德研究所联合开发的蛋白质语言模型,能够预测蛋白质在细胞内的亚细胞定位,并设计具有特定亚细胞定位的新型蛋白质。
620 17
ProtGPS:MIT再造生命科学新基建!蛋白质AI一键预测定位+设计新序列,登Nature子刊
|
7月前
|
人工智能
MIT 76页深度报告:AI加速创新马太效应,科学家产出分化加剧!缺乏判断力将被淘汰
近日,麻省理工学院(MIT)发布了一份76页的深度研究报告,探讨AI对科学发现和创新的影响。研究对象为1018名美国科学家,结果显示AI使新材料发现增加44%,专利申请增长39%,产品创新提升17%。然而,AI对高能力科学家的产出提升更显著,加剧了科学家间的分化。AI还改变了科学家的工作内容,减少了创意构思时间,增加了评估任务,导致工作满意度下降,但科学家对AI的信心增强。报告全面分析了AI带来的机遇与挑战。论文地址:https://conference.nber.org/conf_papers/f210475.pdf
261 14
|
8月前
|
存储 人工智能
Scaling Law或将终结?哈佛MIT预警:低精度量化已无路可走,重磅研究掀翻AI圈
哈佛大学和麻省理工学院的研究人员最近发布了一项重磅研究,对Scaling Law在低精度量化中的应用提出严重质疑。研究表明,随着训练数据增加,低精度量化带来的性能损失也增大,且与模型大小无关。这挑战了通过增加规模提升性能的传统观点,提醒我们在追求效率时不能忽视性能损失。该研究结果在AI圈内引发广泛讨论,提示未来需探索其他方法来提高模型效率,如混合精度训练、模型压缩及新型硬件架构。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2411.04330。
181 11
|
10月前
|
人工智能 数据挖掘
AI长脑子了?LLM惊现人类脑叶结构并有数学代码分区,MIT大牛新作震惊学界!
麻省理工学院的一项新研究揭示了大型语言模型(LLM)内部概念空间的几何结构,与人脑类似。研究通过分析稀疏自编码器生成的高维向量,发现了概念空间在原子、大脑和星系三个层次上的独特结构,为理解LLM的内部机制提供了新视角。论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.19750
230 12
|
11月前
|
人工智能 知识图谱
成熟的AI要学会自己搞研究!MIT推出科研特工
MIT推出科研特工SciAgents,结合生成式AI、本体表示和多代理建模,实现科学发现的自动化。通过大规模知识图谱和多代理系统,SciAgents能探索新领域、识别复杂模式,加速新材料发现,展现跨学科创新潜力。
170 12
|
6天前
|
人工智能 安全 中间件
阿里云 AI 中间件重磅发布,打通 AI 应用落地“最后一公里”
9 月 26 日,2025 云栖大会 AI 中间件:AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上,阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来:下一代 AI 中间件重磅发布,解锁 AI 应用架构新范式》,重磅发布阿里云 AI 中间件,提供面向分布式多 Agent 架构的基座,包括:AgentScope-Java(兼容 Spring AI Alibaba 生态),AI MQ(基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级),AI 网关 Higress,AI 注册与配置中心 Nacos,以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。
|
12天前
|
存储 人工智能 Serverless
函数计算进化之路:AI 应用运行时的状态剖析
AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”,推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新,实现性能、隔离与成本平衡,开启Serverless AI新范式。
204 12
|
8天前
|
设计模式 机器学习/深度学习 人工智能
AI-Native (AI原生)图解+秒懂: 什么是 AI-Native 应用(AI原生应用)?如何设计一个 AI原生应用?
AI-Native (AI原生)图解+秒懂: 什么是 AI-Native 应用(AI原生应用)?如何设计一个 AI原生应用?

热门文章

最新文章