Sora如何理解世界?AI如何赋能科研?深港学者齐探讨

2024年04月28日02:32:03 科学 2693

南都讯 记者伍曼娜 4月12日上午,中国科学院深圳先进技术研究院(简称“深圳先进院”)举办“探sora真相,论ai未来”人工智能沙龙讲座。本次活动邀请到人工智能领域的专家学者围绕人工智能领域前沿技术进行了深入探讨和分析,并讨论了sora对ai基础技术的推进作用。

Sora如何理解世界?AI如何赋能科研?深港学者齐探讨 - 天天要闻

人工智能影响材料、生命、信息和医学等领域发展

中国科学院院士、深圳先进院副院长郑海荣,数字所所长李烨出席,近百位科研人员和学生参加此次活动。 此次活动由深圳先进院先进计算与数字工程研究所、中国科学院与香港地区多媒体技术联合实验室共同主办,深圳先进院数字所多媒体集成技术中心主任董超主持。

郑海荣院士在致辞中提到,人工智能带来科学研究范式的改变,正在深深影响材料、生命、信息和医学等领域发展。我们应以极高的敏感度去思考如何与人工智能技术相融合带动相关领域的变革。希望通过今天的交流与合作,能够促进非人工智能领域的研究学者拥有人工智能的意识和思维,助力开拓学科的新疆域。

香港中文大学副教授李鸿升在《图像生成和视频生成前沿技术探索》主题报告中,介绍了实验室团队在面对生成模型评估困难、生成图像文本跟随性差、生成视频一致性差、生成模型推理速度慢等多重挑战时开发的一系列工作,包括文生图模型评估方法hps(human preference score)、增强生成图像的文本依从性方法comat、增强生成视频的一致性方法motion-i2v、扩展图像生成模型至视频生成方法animatelcm等。“视频生成模型的开发是一个庞大的系统工程,应对这一挑战,算力资源和人员组织架构都需要集中规划,技术的开发需要有系统化的数据工程。”

腾讯科技高级研究员王鑫涛在《视频生成探索及mini-sora的初步研究》的报告中提到,视频生成正日益受到学术界和工业界的关注,随着openai sora的发布,视频生成技术的潜力和挑战越来越明晰。他回顾了视频生成技术的发展路线,以及sora的出现为视频生成技术带来的启发与思考。“这是最好的时代也是最‘坏’的时代,我们见证了人工智能技术的不断突破,同时也必须一次次突破认知才不至于‘望洋兴叹’。”

Sora如何理解世界?AI如何赋能科研?深港学者齐探讨 - 天天要闻

推导sora世界自成一体的“物理定律”

在圆桌对话中,5位人工智能领域的科学家们探讨了sora对ai基础技术的推进作用,以及人工智能技术发展背后的思考。

谈及视频生成模型的应用场景时,华为技术有限公司高级工程师蔡颖婕说道:“最直接的是在创作场景方面的应用,sora表现出的良好一致性和一部分对物理世界的理解能力,让其有希望成为数据仿真器,解决自动驾驶等任务中的部分数据问题,有利于提高安全性。”

那么,sora是如何模拟和理解物理世界的?“数据在sora中起到了很大的作用,其中可能存在一部分使用了游戏物理引擎仿真的数据,再加上自然图像大数据的训练导致sora能在一定程度上理解物理规律,产生符合人类认知的画面。”李鸿升分析道。

王鑫涛同样认为数据在sora中占据十分重要的地方,他认为网络模型本身的学习方式或许与人类学习的模式不一样,模型从大量数据中学习可能也可以自适应地理解某种规律。

“物理规律是人类对于世界的某种‘压缩’,将一系列的物理现象浓缩到几个公式来统一表达,某种程度上说,‘压缩’即智能。”香港中文大学助理教授薛天帆补充道。

董超从另一个角度提到,如果从sora输出的结果中,能推导出某种一致性规律,那么即使可能与真实世界规律有偏差,也算是sora世界中自成一体的“物理定律”。

“无论什么样的技术都是从人出发,最终也是反馈到人类身上。我们应该更多关注人本身,创造出有利的科研环境,让一线的从业者和科学家们保持创造力和好奇心。技术需要被人掌控并回归人类本身,才能让前沿技术带来正向价值、有利于社会发展。”活动的最后,董超说道。

科学分类资讯推荐

为海缆“把脉”替设备“问诊” 超级工程这样体检 - 天天要闻

为海缆“把脉”替设备“问诊” 超级工程这样体检

浙江舟山柔性直流工程是世界首个五端柔性直流输电工程,它能将风电、光伏、潮汐等绿色能源全额接收,确保用电安全低碳。工程共建有舟定、舟岱、舟衢、舟洋、舟泗5座换流站,在多个岛屿间架起直流输电网络,实现了岛屿间的电能互通。柔性直流工程“体检”如何进行?  今年是舟山柔性直流工程投运十周年,从昨天(17日)开...
新研究:气候变化可能加剧中风等神经系统疾病 - 天天要闻

新研究:气候变化可能加剧中风等神经系统疾病

英国伦敦大学学院一项新研究发现,气候变化可能会对神经系统疾病患者产生负面影响,加剧患者病情。该研究结果发表在新一期英国《柳叶刀·神经学》杂志上。伦敦大学学院研究小组对1968年至2023年间全球发表的332篇相关论文进行了分析。研究人员考虑了19种不同的神经系统疾病,包括中风、偏头痛、阿尔茨海默病、脑膜炎、癫痫...
福州是一个奇迹,河口盆地世界上都少见 - 天天要闻

福州是一个奇迹,河口盆地世界上都少见

河流入海口(及入湖口)通常形成的是三角洲,或者河口湾。像福建省省会福州这样的河口盆地,在世界上都是少见的。它群山蜿蜒,河海相会,是山水造就的海上福地,也是地形构造的一个奇迹。▲福州是典型的河口盆地,周围一圈山完全可以合围,基本没有缺口河口最常见的是三角洲。
展现科普独特魅力!2024年四川省科普讲解大赛圆满落幕 - 天天要闻

展现科普独特魅力!2024年四川省科普讲解大赛圆满落幕

封面新闻记者 边雪5月17日,记者从四川省科技厅获悉,由四川省科学技术厅主办,四川省科技交流中心、四川广播电视台承办的2024年四川省科普讲解大赛总决赛在成都成功举行。四川省科技厅党组成员、机关党委书记赵敏出席并致辞,中国科学院院士、四川省人民医院党委副书记、院长杨正林出席比赛并担任评委。成都海关、省气象局...
中国与巴西推进航天合作,涉及中巴地球资源卫星等方面合作 - 天天要闻

中国与巴西推进航天合作,涉及中巴地球资源卫星等方面合作

IT之家 5 月 17 日消息,中国、巴西航天合作已有 30 年以上历史(1988 年 7 月中巴签署关于核准研制地球资源卫星的协议书),此前已联合研制多颗中巴地球资源卫星,为拉美、非洲、东盟等地区的诸多发展中国家提供了 50 余万景遥感卫星数据。国家航天局官方现宣布,局长张克俭 5 月 16 日以视频方式与巴西航天局马可・安东尼...
NASA供应商:阿波罗号把几百公斤重的月球车送上去毫无实际意义 - 天天要闻

NASA供应商:阿波罗号把几百公斤重的月球车送上去毫无实际意义

在探讨NASA阿波罗登月计划及其科学价值时,我们不能仅仅从物资运输的角度来衡量其意义,而应将其置于更广阔的历史、科学与技术进步的背景中综合考量。阿波罗计划,作为人类历史上的一次壮举,其深远影响远远超越了“送几百公斤重的月球车”或“带回几百公斤月球岩石”的表面现象。
"巴铁惊喜!嫦娥六号释放神秘卫星,中国航天再创辉煌 - 天天要闻

"巴铁惊喜!嫦娥六号释放神秘卫星,中国航天再创辉煌

震惊!最新消息传来,据中国国家航天局确认,嫦娥六号在执行月球探测任务期间,成功释放了一颗神秘卫星。这一突破性的事件令整个航天界为之振奋,更让国内外航天爱好者纷纷瞩目。嫦娥六号释放神秘卫星引发科技热潮中国航天科技再上新高峰!
台湾网友泪目感叹:“团团”“回来”了! - 天天要闻

台湾网友泪目感叹:“团团”“回来”了!

17日,台北市动物园在“濒危动物故事馆”展出已病逝大陆赠台大熊猫“团团”的形态标本。据悉,“团团”做得非常逼真,包含舌头、蛀牙、口水都真实呈现,唤回粉丝们与它共度过往点滴。“好想念‘团团’!”“就像我们的家人一样!