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做有“温度”的人工智能

作者:凯发k8国际官方网站 , 阅读量: ,更新时间:2024-06-20

  依托于中国人民大学高瓴人工智能学院建设的大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(以下简称实验室),是以大数据和人工智能研究为基础,以人文社会科学应用为依托,实现产学研一体化的多学科交叉研究实体。

  大数据蕴含着丰富的社会信息,可以看作是对真实社会的网络映射,现代社会治理就是基于数据资源的治理。让冰冷的数据和机器在生产生活中发挥价值和效用,是实验室主任、中国人民大学信息学院院长、高瓴人工智能学院执行院长文继荣团队的目标。

  “过去未去,未来已来”。在人文氛围浓厚的中国人民大学建立一个大数据管理与分析实验室。“我们的口号是做有温度的人工智能。”文继荣说。

  2020年,文继荣带领实验室团队定下了一个近期目标开发面向北京市民获取政务信息的智能助手。

  “现在市民去办事情,不管在网上,还是去北京市各个单位,他们面对的是繁杂的信息,包括各种公告和办事流程,而且这些信息分布在各个地方,找起来非常麻烦。”文继荣说,“我们希望这个智能信息助手,专门帮老百姓办事情,比如想迁户口或者办理港澳通行证,市民只需要通过手机里的应用程序,就能知道这个事情怎么办。”

  文继荣介绍,利用大数据中蕴含的丰富的社会信息,与人工智能结合,可以使一些传统上利用纯理论模型无法有效表达的问题,得到经验意义上的解决。

  为此,实验室研究人员以大数据和人工智能算法、系统、应用三位一体为主要研究方向,建设软硬件实验平台,进行基础理论和算法研究,解决国家和社会治理中的重点、热点和难点问题。

  “之所以把短期目标确定到政务信息上,是因为这些数据是可获取的,不仅政府网站上可以查到,而且政府也会提供相应的支持。”文继荣表示,有了政府的数据支持,信息孤岛等相关问题也能得到进一步解决。

  “政务信息助手的预计实现功能也是清晰的,使用者不会问出特别没边的问题,这在技术上也降低了难度。”文继荣表示,政务信息助手是为市民提供的一项“有温度”的服务,团队有信心让它在两三年内落地。

  “现在回想起来,其实也比较简单。我在微软已经做出了一些成绩,有了成就感,过得也很舒服。但当时工作进入了一成不变的状态,我想是时候作出一些改变了。”文继荣说。

  “当时我已经有了一定的学术积累,同时也一直喜欢和学生打交道,在微软的时候前前后后培养了几百名实习生。”于是文继荣自问,“为什么不回大学做个教授呢?而人大恰好是我的母校。”

  他感受到中国在飞速发展,大数据、人工智能等高科技也在高速发展,觉得自己应该介入到这一快速的发展中去。

  “原来在公司里做研究、发论文,但现在,只要你的工作做得好,你可能会为国家和人民作出更大的贡献。”文继荣表示,实验室工作虽然累,但很充实,可真正汇入到中国的巨大发展洪流中。

  在中国人民大学,人文社科一直是优势领域。但在文继荣看来,“大数据与人工智能驱动的人文社会科学研究的新范式即将出现,而信息学院与高瓴人工智能学院的交叉融合,可以将人工智能深入应用到各个人文社会科学领域,从而为其他学科发展注入新动力”。

  正是在这一理念的推动下,文继荣带领团队开展了包括智慧法学、智慧新媒体、金融/监管科技、智能社会治理等人工智能交叉应用问题的研究,让人工智能赋能人文社会科学,并积极探索建立新型学科交叉研究中心。

  文继荣入选了首批“北京高校卓越青年科学家计划项目”。实验室成员、教授徐君在2019年的顶会SIGIR会议上,荣获会议最高论文奖“时间检验提名奖”,系获得该奖项的第一位亚洲学者。实验室成员、教授冯仕政获得了第十五届北京市高等学校教学名师称号。

  “人工智能是一个很广阔的领域,我们会在各个方向寻找最优秀的人才,互相交流碰撞。”文继荣说,“作为一个站在时代前沿的人工智能学院,我们希望吸引人工智能相关各个领域的人才加盟,比如理论、算法、计算机视觉、自然语言处理、知识推理或交叉学科等。”

  为了吸引人才、留住人才,实验室提供比较丰厚的薪资待遇,解决老师的后顾之忧,让他们不再为房子、日常生活开销、医疗、子女教育等发愁。“我们承诺把学者们照顾好,这样大家可以安心地在这里好好地做研究、教书育人。”文继荣说。

  在实验室,文继荣希望团队能真正追求科学的进步,将科技转化成生产力来改善人类生活,同时致力于培养面向未来的人才;希望老师们能以此作为工作的主要动力甚至是目标,不希望把高等教育功利化。

  “也许未来,我们会发挥越来越重要的作用,因为我们在为国家培养未来的建设者和接班人,中国的未来需要一大批人工智能顶尖人才。”文继荣说,“如果我们的科研成果和培养的人才能够服务社会、助力国家科技进步腾飞,那这份工作的成就感是无与伦比的。”

  文继荣表示,在构建人工智能时代的宏大世界观时,在影响人工智能技术发展的历史趋势时,在吸纳和培养人工智能领域的顶尖学者和实践者时,实验室希望扮演更加重要的角色。

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