近日，由核桃(科技)主辦的2022“和大師對話”活動已正式啟動。本次活動邀請到人工智能領(lǐng)域?qū)＜摇⒅Z貝爾獎得主愛德華·莫澤(Edvard Moser)與清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、童行書院創(chuàng)始人、科幻作家、第74屆雨果獲獎得主郝景芳作為對話嘉賓，旨在為熱愛編程的青少年群體與國內(nèi)外知名學(xué)術(shù)專家搭建溝通“橋梁”，以開放共享的形式，拓寬青少年們對人工智能領(lǐng)域的探索通道，開啟未來科技發(fā)展的新視角。

2022年核桃(科技)再次升級“和大師對話”系列活動，并于2022年10月24日也就是“1024程序員節(jié)”當(dāng)日，面向內(nèi)部用戶發(fā)出招募令，選拔出的優(yōu)秀用戶代表將再次“和大師對話”，圍繞“AI能創(chuàng)造新大腦嗎?”這一主題，進(jìn)行一場跨域空間的深層次交流。本次活動不僅邀請到了人工智能領(lǐng)域?qū)＜?、諾貝爾獎得主愛德華·莫澤(Edvard Moser)還有清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、童行書院創(chuàng)始人、科幻作家、第74屆雨果獲獎得主郝景芳作為對話嘉賓蒞臨指導(dǎo)。

在大流行開始兩年多之后，供應(yīng)鏈中斷仍然是每個行業(yè)的痛點，因為企業(yè)在追趕產(chǎn)品需求，導(dǎo)致延誤并推高價格。雖然目前的就業(yè)趨勢并不是造成供應(yīng)鏈狀況的唯一原因，但但它們已經(jīng)產(chǎn)生了重大影響，制造、運輸、倉儲和公用事業(yè)等行業(yè)去年的離職率很高。從庫存和員工的角度來看，企業(yè)不得不用更少的資源做更多的事情。

智能勞動力管理解決方案可以通過使配送中心更高效地運營，來幫助應(yīng)對供應(yīng)鏈的不確定性。例如，通過使用AI和ML，企業(yè)可以分析數(shù)千個可能影響勞動力需求的數(shù)據(jù)點，如交付日期、天氣事件等，從而做出更好、更明智的調(diào)度決策。此外，還可根據(jù)需求、勞動標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)政策和預(yù)算限制創(chuàng)建人員配置指導(dǎo)，以制定最佳的勞動計劃。這使得配送中心運營商可以制定具有固定和靈活時間表的長期人員配置計劃。

如果要從”大辭職“中學(xué)到什么，那就是沒有一家企業(yè)能幸免于這段時間出現(xiàn)的勞動力短缺和培訓(xùn)挑戰(zhàn)。與其坐在那里，提供員工不再認(rèn)為有價值的相同福利和薪酬，企業(yè)應(yīng)該花時間來反思員工真正想從工作和企業(yè)中得到什么。是更多的認(rèn)可、更高的薪酬，還是更大的工作時間靈活性。

通過提供更好地符合員工需求的福利，企業(yè)正在證明，其真正關(guān)心員工，而不僅僅是關(guān)心數(shù)字。這將創(chuàng)造更好的企業(yè)文化和對未來的預(yù)測，減少員工離開公司的機(jī)會。

每一項競爭優(yōu)勢都很重要，因為企業(yè)仍在不斷尋找吸引和留住小時工的新方法。人工智能驅(qū)動的勞動力管理是一個游戲規(guī)則的改變者，其為雇主提供了一種簡單的方法來優(yōu)化其勞動效率，同時改善其員工體驗。

實際上，第一代人工智能在40年前就已出現(xiàn)，當(dāng)時是很簡單的知識驅(qū)動處理系統(tǒng)，例如根據(jù)頭痛，咳嗽等癥狀可以推斷出感冒，但缺點是知識不能發(fā)展。

第二代AI系統(tǒng)也稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)，其可以利用深度學(xué)習(xí)找到數(shù)據(jù)背后的函數(shù)且有理論的保證，即可以自己深度學(xué)習(xí)，其能像人一樣聯(lián)想、回憶、學(xué)習(xí)，典型的例子是阿爾法狗打敗圍棋選手。

但該系統(tǒng)的缺點是如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于簡單，存在欠擬合風(fēng)險;如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜，會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且欠缺邏輯思維。

目前已發(fā)展成第三代AI系統(tǒng)，其把第一代的知識驅(qū)動和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合起來，構(gòu)造更強(qiáng)大的AI。在數(shù)據(jù)上，有歸納能力，能舉十反一;在知識上，有邏輯推理能力，可舉一反三。

潘毅指出，目前難點在于找到藥物和新靶標(biāo)的關(guān)聯(lián)，AI可助力藥物研發(fā)進(jìn)行更高維度的探索，即實現(xiàn)數(shù)據(jù)的萬物關(guān)聯(lián)。

具體來看，我們可以慢慢建成全面的數(shù)據(jù)庫，其中包括藥物數(shù)據(jù)庫、疾病數(shù)據(jù)庫、蛋白質(zhì)基因數(shù)據(jù)庫、集成數(shù)據(jù)庫等，將其關(guān)聯(lián)起來，進(jìn)而利用AI技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系，找到新的治療方案。隨著數(shù)據(jù)庫的增大，關(guān)聯(lián)性將更加容易找到。

“總之，人工智能可使生物學(xué)家少走彎路?！迸艘惴Q。