任何新事物的開花結(jié)果,都要經(jīng)歷一個被檢驗的過程,才能被正確評判,并在歷史舞臺刻下烙印。萬事萬物中,技術(shù)(Technology)可能是相對比較難評判的一種。
凱文·凱利曾設(shè)想,技術(shù)某種程度上更超越了事物,更接近于生命形態(tài),因為技術(shù)就像生命一樣不斷演化,充滿不確定性。如果真是這樣,也就難怪人們在涉及對技術(shù)的檢驗、判斷和預(yù)言上,經(jīng)常犯大錯誤。
比如,我們會低估一項技術(shù)。IBM創(chuàng)始人托馬斯·沃森在1943年斷言,“全球只需5臺計算機”就夠了,因為他不覺得有多少人需要計算機協(xié)助工作和學(xué)習(xí)。再比如2007年,面對iPhone的觸摸界面,諾基亞也認為這技術(shù)沒什么大不了,因為自己的5800MX音樂手機,和隨后的N97也不錯。但事實證明,他們遠遠低估了個人計算機和智能手機兩大技術(shù)產(chǎn)品的價值。這種誤判,還在持續(xù)發(fā)生著。
今年3月,國家加大了對新基建的推廣。新基建,是由信息技術(shù)、通訊技術(shù)支撐的基礎(chǔ)設(shè)施平臺,這其中包括了以5G、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)為代表的通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,以人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等為代表的新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,和以數(shù)據(jù)中心、智能計算中心為代表的則是算力基礎(chǔ)設(shè)施等。
在以上涉及的技術(shù)中,區(qū)塊鏈,是“年紀”最小的技術(shù),但它也是最可能被誤判的技術(shù),圍繞這項技術(shù)進行的爭論非常之多。有人“高估”它,認為它具備革命性,是史無前例的,能改變 “生產(chǎn)關(guān)系”的技術(shù);但有更多人“低估”它,認為區(qū)塊鏈沒有創(chuàng)造任何價值,只是無意義的消耗算力,“看不到實際用途”。
也是從3月份開始,為了解區(qū)塊鏈技術(shù)真實的狀態(tài),“科技行者”啟動了《區(qū)塊鏈啟示錄》項目,持續(xù)約訪了十幾位區(qū)塊鏈一線從業(yè)者進行深度交流。一番訪談之后,我們得出這樣一個結(jié)論,對區(qū)塊鏈這項既被高估,又被低估的技術(shù),被低估的程度要更大一些。區(qū)塊鏈并非可以一念生天的靈丹妙藥,但是它絕不是只能消耗算力的“空中樓閣”。
因為,認為區(qū)塊鏈“不堪實用”的低估者或許忘了,在新基建涉及的已知技術(shù)中,區(qū)塊鏈可能是唯一一個完全從一項真實應(yīng)用中脫胎而出的技術(shù)。中本聰2008年發(fā)布白皮書《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》,并在之后計算出第一個區(qū)塊時,區(qū)塊鏈就作為bitcoin的支撐技術(shù)進入了實際應(yīng)用。區(qū)塊鏈,“生于應(yīng)用”。
現(xiàn)在,圍繞區(qū)塊鏈后續(xù)發(fā)展出現(xiàn)的種種低估,甚至不屑,其實不是區(qū)塊鏈不可應(yīng)用,反而是區(qū)塊鏈和“原生應(yīng)用”結(jié)合太深,難以解藕造成的。但是,這次我們通過與從業(yè)者的交流,發(fā)現(xiàn),“解藕”的過程正在加速,甚至疫情也沒有阻擋腳步。
在金融、憑證、制造、流通等領(lǐng)域,區(qū)塊鏈正以無可比擬的優(yōu)勢,在企業(yè)端逐漸枝繁葉茂。同時,在區(qū)塊鏈的落地過程中,國內(nèi)區(qū)塊鏈從業(yè)者的技術(shù)、能力和專利儲備,即使放在全球視角去比較,也稱得上位居前列。
在讀過本期《區(qū)塊鏈啟示錄》之后,相信大家會得出和我們一樣的判斷——區(qū)塊鏈,因應(yīng)用而生,也正在繁榮于應(yīng)用。
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這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學(xué)研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。