浙江大学吴飞：新一代人工智能：The Next——科教融合，科研育人
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吴飞教授为听众详细阐述了2017年7月发布的《新一代人工智能国家发展规划》，这也是我国自新世纪以来首个关于人工智能领域的国家级规划纲领。该规划特别强调教育在推动智能技术发展中的基础性作用，并在规划内容的不同部分共出现了18处与"教育"相关的表述。这些关键点主要分布在战略目标、重点任务以及保障措施等多个章节中。
教育部响应国务院新一代人工智能发展规划，在2018年4月4日发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，该计划从三个大类、18项重点任务以及3个细化专栏全面规划了人工智能人才培养与科研创新发展的各项工作。随后于2020年1月，“双一流”高校建设领导小组（由教育部、发改委与财政部共同组成）为推动相关领域发展而推出了《关于推进"双一流"高校加快人工智能硕士研究生培养若干意见》
在 just ended 的党的十九届五中全会上,经过审议,《关于制定国民经济和社会发展规划（2035）的建议》获得通过。该建议的核心内容包括 12 项重大任务,其中将创新作为推动发展的核心战略,并将科技自立自强作为国家发展的战略支撑,成为核心内容的第一位事项。这是我国首次将科技创新单独列为"十四五"规划的重要内容,特别关注人才问题,并在规划文本中出现了 25 次"人才"一词,因为人力资源是构建新发展格局的重要依托
随后吴飞教授阐述了浙江大学在人工智能人才培养方面的具体情况。当前计算机教育正在向能力本位教育转变并通过知行合一的方式实现了这一变革
自2019年起浙大启动实施"图灵计划"推动建立全国范围内的人工智能人才培养新机制.在这一背景下旨在培养具备扎实专业知识.strong foundation.strong cross-disciplinary integration.strong hands-on skills等核心竞争力的学生.基于"厚基础.促交叉.重实践"的理念学校将致力于帮助每一位学生全面掌握人工智能的基本理论与核心技术深入理解该领域的主要研究框架和发展脉络并感知智能系统运作的关键要素及其应用价值.通过算法层面深入解析人工智能技术的本质特征与内在逻辑以实现知其然并明其所以然并最终将其转化为可落地的实际应用方案
国家自然科学基金委员会设立了"交叉学部"这一新机构,而国务院学位委员会则设立了"交叉学科门类"这一新领域,从中可以看出,我国不同层面的学术机构正迅速行动起来,通过以跨学科融合的方式,积极推动人工智能人才的培养与科研创新以及积极进行科研教育的任务。浙江大学在这方面投入了大量精力,并有多位学者如吴飞教授就其中几个具有代表性的案例进行了深入阐述。
在讲述司法智能机器人"小智"的实例时，吴飞教授指出这一创新技术的应用前景。浙江省法官一年审理345个案件，在日常工作中法官需要忙于查阅卷宗、审理案件，并承担审判职责。由于存在大量重复审理的情况，在这一压力下，法官们迫切希望通过人工智能技术来提升工作效率。基于浙江省高等法院的指导，浙江大学计算机学院、法学院以及阿里巴巴达摩院等高校与机构共同研发了一款司法智能机器人"小智"。该系统经过对7000万篇裁判文书以及10万+份经标注的专业案例的学习分析，在民间借贷及金融诈骗领域能够辅助法官进行精准的断案工作。
在12月6日的中国宪法日里，浙江大学法学院、计算机学院以及阿里巴巴达摩院共同举办了一场名为“法智未来”的法律人工智能挑战赛。这场比赛是中国首个法律合同审查人机协作的竞赛活动。共有五个小组展开了激烈的对抗。其中有两个小组是人机协作型组合（每个组合由三名学生与一台智能设备组成），两个纯人类队伍（每队三人均为人类选手），还有一个纯机器队伍（仅由人工智能算法驱动）。每位裁判将为每个小组提供五份租房合同，并要求他们找出合同中的不合理之处。最终比赛结果显示，在两个协作型组合中均获得前两名的是人机混合队。
在浙江大学邵逸夫医院与姚玉峰教授的合作项目中，吴飞教授讲述了一个具有重要意义的人工智能辅助角膜病诊断案例。该案例基于姚玉峰教授20多年临床经验积累的数据基础——他收录了超过一万五千例患者的角膜影像资料及详细病史记录，并整理保存了总计十六万余张角膜影像资料。这些经过长期临床实践积累后的多维度验证过程所得来的病例材料，在医学界堪称最权威的人工智能训练数据集之一。自2017年9月起，在浙江大学人工智能研究所的支持下，姚玉峰团队与相关医疗机构共同开展研究工作，在上述角膜病病例数据上已成功研发出基于深度学习技术的新算法系统——该系统具备80%以上的诊断准确率，并通过与来自全国多家医院的421名眼科专家进行系统性评估比较证明其性能显著优于当前水平（其中人类眼科医生平均识别准确率约为50%）。
然后，吴飞教授分享了浙江大学与其他平台的合作情况。在兄弟院校的支持下，浙大近期致力于构建人才培养的生态系统，并已搭建起一个较为完善的'全国高校人工智能与人才科技莫干山论坛'这一平台, 已举办了三届
为加强人工智能人才培养，在北京联合设立"新一代人工智能系列教材"编委会
2020年7月1日,浙江大学正式推出新一代人工智能科教平台"智海"（www.wiscean.cn）,其核心理念是通过融合前沿技术和产业资源,整合政校企多方力量,打造一个开放、共享的新一代人工智能生态体系.该平台着重聚焦于人工智能人才培养、学科交叉创新以及生态系统建设,致力于推动人工智能交叉学科的发展范式变革,并赋能各类创新场景.特别值得一提的是,"智海"配备了专业的算法实训平台,包括"智海在线"（http://www.wiscean.cn/online/）和"智海-Mo平台"（momodel.cn）,为学习者提供了丰富的实践机会.在2020年12月1日举办的第三届全国高校人工智能人才与科技莫干山论坛上,浙江大学等多所顶尖学府及华为、商汤等企业代表共同签署战略合作协议,共同宣布浙江大学成为"智海平台首批生态合作伙伴",并由潘云鹤院士为这一重要里程碑揭牌
在2020年秋季学期期间，浙江大学图灵班的人工智能本科专业必修课程《人工智能基础》以及电子信息工程类硕士专业学位必修课程《人工智能算法与系统》已全面推行使用智海平台进行教学。通过该平台的学习者们得以基于逻辑推理机制实现"斑马问题与八皇后问题"的学习过程，并掌握基于搜索算法设计的"黑白棋"教学模块。此外，在这一平台上还完成了基于统计模型构建的基础知识训练，并深入学习了深度学习技术的应用场景。同时，在这一过程中学生们还通过研究和实践掌握了博弈论中的对抗策略分析方法，并深入探讨了德州扑克作为经典的博弈论案例，在教学中不仅帮助学生理解复杂的策略决策过程
针对航天领域的技术发展需求，在2019年至2020年间，智海平台共参与了两届思源联盟"灰犀牛"智能技术强化提升项目（简称特训班）。经过一个月的脱产式理论课程与实践操作指导，在此期间形成的系统性培养成果显著提升了学员的专业能力水平。该项目致力于构建高水平的人工智能人才培养体系，并以此为基础培养具备创新能力和实践经验的人才梯队。这些培养成果在解决人工智能领域关键科技难题方面发挥了积极作用。
中国航天科技集团公司科技委顾问张履谦院士亲笔题写"发展人工智能技术,加快航天强国建设,推动国民经济发展,促人类社会进步"这一重要论述。同时,中国航天科技集团科技委主任包为民院士也表达了探索从培训班向研修班过渡的愿望,强调知识转化运用对于推动创新发展的重要意义。
浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、中国科学技术大学和同济大学等高校将于2021年共同推出‘人工智能’微专业课程。该平台旨在助力构建人工智能发展先发优势的 strategic resources 力量，并通过提升学习效能推进智能化人才培养模式的创新。该举措有助于探索构建科教协同、产教融合的智能化人才培养新体系，并将在这一平台上发挥引领作用。
在2020年6月16日，《中国迈向新一代人工智能》这篇文章在《自然》子刊《机器智能》上正式发布。该文章由潘云鹤院士与其他相关领域的年轻学者共同撰写，并全面梳理了中国新一代人工智能的发展历程及其当前状况[2]。同时指出，在未来的发展中，中国面临着以下几大挑战：首先需要大力培养具有国际竞争力的人工智能本土人才；其次要在跨学科交叉中取得重大理论突破；最后应当建立健全的人工智能伦理道德体系并逐步构建完善的人工智能生态系统。
已形成一套完善的人工智能生态系统。科技部门已设立15个开放创新平台体系，并将百度等企业列为重要支撑单元。该部门还规划了13个具有创新发展导向的人工智能试验区，在这些区域中包含本次主讲的主城区。工业和信息化部则划定了3个以人工智能创新应用为导向的人工智能示范区；教育部则明确要求全国215所高校开设相关专业课程，并在各地设置智能科学相关专业培养方案达185所高校。
最后由吴飞教授对本次报告进行了总结。人工智能作为一项始于1955年的技术，在短短几十年间迅速发展并渗透至各个领域。如今发展成为一种赋能型技术，在推动社会发展方面发挥了与水和电相似的作用。展望未来，人工智能的发展路径将朝着促进实体经济升级、培养高素质人才以及推动社会发展这三个方向稳步前行。
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该算法通过设定初始参数θ₁,θ₂,…,θ_m来开始优化过程。
在每次迭代中，系统都会执行以下步骤：
首先，在当前迭代点x^(t)处计算损失函数L(x,y)对应的梯度向量∇_x L(x^(t),y)。
基于当前迭代点x^(t)进行梯度计算，并在此基础上应用预设的学习率η来更新模型参数。
优化算法的具体更新规则如下：
θ_j(t+1)=θ_j(t)-η * ∇_θ_j L(θ^(t))
其中,j=1,2,…,m
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该方法能够实现高效的数据处理功能。
该系统具备强大的数据采集与分析能力。
在实际应用中可以观察到该算法表现出良好的稳定性特征。
研究人员建议在实验环境中进行测试以验证系统的可行性和可靠性。
研究团队强调建议在开发过程中充分考虑系统的扩展性问题。
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