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创新瓶颈,“卡”不住有心人

王冠,80后青年,辽宁大连人。上海交通大学宁波人工智能研究院智慧金融实验室主任,可之科技创始人,研究方向为可解释人工智能、交互式机器学习。率团队攻克中高考级全题型全自动人工智能批改等多项技术难题。

[青春之我]

在我看来,人工智能是第四次工业革命的代表,谁掌握了核心技术、谁能更高效地解决实际问题,谁就掌握了未来。

目前,在人工智能全产业链中,美国的领先优势显著。在业界,谷歌等公司拥有海量的数据、充裕的算力,大规模的研发团队,往往能较早地做到技术突破。对于关键技术,比如深度学习的丢弃法,虽然受到了业界的大量抗议,谷歌仍然成功申请到了专利。至于深度学习的核心硬件——显卡技术,则自始至终牢牢掌握在一些美国公司手中。

2017年,我带领团队创办了“可之科技”(Learnable.ai),致力于将强推理、强认知的强人工智能尖端技术研究与产业化应用深度结合。当时,团队关注到了这样一个现象:学校老师同时教上百名学生,难以给予每个学生个性化的学习方案;作业量大时,教师批改作业的压力会很大。于是我们想到,如果能用人工智能解决批改作业的问题,并基于数据为每个孩子量身定制学习方案,或许能解决这一“痛点”。

可要解决这个问题,技术挑战难于登天。当时,复杂手写图文识别的全球最高精度不到30%,而语义逻辑理解、答题正误判断、错因分析等难题,在整个国际学术界连成熟的理论都没有,更别提能用的产品了,自动批改被公认为“二十年内不可能完成的挑战”。

外国人做不出来,中国人未必不行。当时我们就下定决心,无论技术门槛有多高,无论数据问题有多难,为了在未来不被“卡脖子”,一定要独立自主研发。

想法是美好的,但过程非常艰难。科技创新是突破人类认知极限的过程,其间充满了未知。尤其是在面临技术难关的时刻,无数质疑扑面而来:这个问题理论上有没有解?需要多少时间、人力、数据、算力?要投入多少资源才能摸到门槛?

除了技术挑战,各种“诱惑”也层出不穷。我们的科研团队成员,大多来自世界知名学府,国外很多待遇优裕的机构伸来橄榄枝,但为了共同的理想,我们都放弃了。特别是2020年以后,国际形势日益复杂,我们愈发体会到“科学无国界,科学家有祖国”的含义,增强了与祖国同呼吸、共命运的信念。

几年的时间里,我们埋头钻研完整的技术流程,在数据稀缺、成熟理论匮乏的情况下,突破了行业天花板,攻克了这一难题。2021年,我们的人工智能产品正式应用在多个省市的中、高考阅卷工作中,支持多个学科、各类题型,圆满完成了人工智能自动评分试点任务。

为响应国家“双减”号召,可之科技将经过中高考实战检验的人工智能技术,应用于学校的日常教学评测与学生的个性化学习中,切实解决了学生累、老师苦、家长烦的作业难题,为孩子和家长减负。

作为青年科技工作者,当国家需要的时候,我们有责任迎难而上,掌握“硬科技”,解决“卡脖子”难题,服务社会民生。如今,正逢国家大力发展人工智能的历史契机,我们将竭尽所能,为社会建设的各个领域提供先进好用的人工智能解决方案。同时,我们也希望能在世界人工智能发展的历程中,贡献更多的中国智慧。

(作者:王冠,本报记者吴琳采访整理)

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