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“人类产生的有效信息,包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据,而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说,“怎样更多汇聚数据,设计更多、更好的网络结构,用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料,产生更强的智能,是一个至关重要的问题。”这位发言人认为,要解决语料问题,不仅要靠增加语料总量,还需要提高语料质量,甚至要考虑完善数据交换机制,推动人工智能数据基础设施化。

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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”,中国科学院院士、复旦大学校长金力表示,传统的科研范式经历了4个阶段演化:从通过实验描述自然现象的“实验范式”,到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”,再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”,再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天,随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂,科学研究的第五范式应运而生,就是在“数据范式”基础上,引入了智能技术,强调人的决策机制与数据分析的融合,将数据科学和计算智能有效地结合起来,利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律,以解决各种科研问题,从而推动科学发现和创新,这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。

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