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牛津大學DeepMind人工智能教授Michael Bronstein帶來了關(guān)于“幾何深度學習——從歐幾里得到藥物設(shè)計”的主題演講。他表示，從數(shù)學的角度出發(fā)，通過對稱性揭示深度學習的幾何統(tǒng)一，從而引入“幾何深度學習”數(shù)學框架，可以將其應(yīng)用到生物學、醫(yī)學和藥物設(shè)計等新領(lǐng)域。他進一步提出，可以通過幾何深度學習和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，協(xié)助人類賦能藥物開發(fā)。

由此，Manuel Blum提出意識圖靈機不僅是對意識本質(zhì)的探索，更是對未來人工智能尤其是通用人工智能（AGI）發(fā)展路徑的啟示，將為AGI領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新與突破開辟新的道路。

188金宝慱备用网站7月4日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議在上海開幕。7月5日，在“認知世界·智創(chuàng)未來”論壇上，多位專家學者們探討了關(guān)于認知智能的最新發(fā)展及認知智能如何與產(chǎn)業(yè)結(jié)合落地等問題。

Manuel Blum表示，在這一體系中，每一條信息都承載著各自的權(quán)重，這些權(quán)重不僅客觀存在，而且嚴格遵循比例原則，確保了信息在上升過程中的公平性與效率性。這種機制賦予了意識圖靈機的靈活性與適應(yīng)性，每一個處理器無論身處何位，都能以最優(yōu)化的模式持續(xù)向上攀升。

復旦大學計算機專業(yè)博士王曉梅認為，多模態(tài)大模型的應(yīng)用極其廣泛。她以多模態(tài)大模型在工業(yè)中的應(yīng)用為例，在工業(yè)領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的表面缺陷檢測模型一般是人工對采集數(shù)據(jù)進行標注，然后進行訓練和推理，通過不斷增加人工標注數(shù)據(jù)來微調(diào)模型逐步提升性能。而多模態(tài)大模型可以顯著提高數(shù)據(jù)標注的效率，通過自動生成多數(shù)模態(tài)數(shù)據(jù)來提高模型的準確性，緩解長尾分布對模型的負面影響。

論壇上，圖靈獎獲得者、美國三院院士Manuel Blum帶來了他在意識圖靈機領(lǐng)域的最新研究成果。Manuel Blum介紹，意識的本質(zhì)能夠且應(yīng)當通過經(jīng)典確定性物理學的框架來闡釋，意識圖靈機類似一個做上行數(shù)的競賽，所有的信息像競技比賽一樣，經(jīng)過層層比賽達到最頂端，最后成功攀頂?shù)男畔⒕蜁幌蛳隆皬V播”，這一過程正是意識圖靈機運作的核心所在。

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