任何智能系统至少应该具有简单、透明、公平、可解释、可信赖、可持续性和生物学上的合理性等属性，但是对于人工智能系统来说，实现所有这些属性将是非常困难的，并且随着人工智能的发展，带来了很多包括滥用人工智能在内的伦理和社会问题。他预测并提出，人工智能研究和发展可能会经历一个冬天，应该跳出“越复杂越好”的思维，建议从人类大脑工作机制中获取灵感。...
欧洲科学院院士、苏黎世联邦理工学院Torsten Hoefler在报告中提到，目前，对于自然语言处理、计算机视觉、图像生成到数学推理和算法生成等各种任务，通常需要数十亿参数的人工智能学习模型。这些模型需要大型并行计算系统——超级计算机进行初始训练，非常耗时和昂贵。他提出从数据摄取、并行化到加速器优化等多种技术，提高此类训练系统的效率。...
机器不仅能“看得懂”，还要“看得远”这几天，优图忽然 “火了一把”：它与美国 《科学》杂志达成合作，双方将共享在计算机视觉领域的资源和信息，通过产学研之间的无障碍合作，共同推动计算机视觉技术发展。汤道生透露了与 《科技》合作的初衷： “希望未来能够与更多全球科学家展开合作，通过学术奖金、产学研交流等多种形式，进一步提升计算机视觉技术水平，推动人工智能技术发生质变。”...
潘云鹤表示，视觉知识的独特优点是具有形象的综合生成能力、时空演化能力和形象显示能力，人工智能与计算机视觉、计算机辅助设计、计算机图形学技术联合，将为人工智能在创造、预测和人机融合等方面的新发展提供重要的新基础新动力。 “视觉知识是一块寒湿而肥沃的人工智能的‘北大荒’，也是一块充满希望、值得多学科合作勇探的‘无人区’。”潘云鹤呼吁道。...
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