ai人工智能的发展前沿？

一、ai人工智能的发展前沿？

围绕人工智能科学前沿、人工智能创新人才培养，人工智能与人类福祉等话题进行主题演讲和先锋对话，大会发布了开源平台。与会专家表示，人工智能的发展离不开多学科、跨学科的交叉融合，要让人工智能更好地赋能科学，必须坚持基础原创引领产业发展。

二、人工智能前沿科技有哪些？

人工智能前沿科技包括以下几个方面：

1. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习中的一种方法，模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层次的神经网络结构进行自动特征提取和模式识别，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

2. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的互动学习，通过试错和奖励机制来优化决策策略。强化学习在自动驾驶、机器人控制等领域有广泛应用。

3. 自然语言处理（Natural Language Processing）：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术，包括文本处理、语音识别、机器翻译等。自然语言处理的发展使得机器能够与人进行更自然的交流。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的技术，包括图像识别、物体检测、人脸识别等。计算机视觉的进展使得机器能够感知和理解视觉世界。

5. 自主驾驶技术（Autonomous Driving）：自主驾驶技术利用传感器、人工智能算法等技术，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主行驶。自主驾驶技术涉及到感知、决策、控制等多个领域的人工智能技术。

6. 人机交互（Human-Computer Interaction）：人机交互是指通过自然的交互方式使人与计算机进行有效沟通和合作的技术。其中包括语音识别、手势识别、虚拟现实等技术。

7. 增强现实（Augmented Reality）：增强现实是将虚拟信息与真实世界进行叠加的技术，使用户能够在真实场景中获得增强的体验。增强现实在教育、娱乐、设计等领域有广泛应用。

以上只是人工智能前沿科技的一部分，随着技术的不断进步和创新，人工智能的应用领域还在不断拓展和发展。 

三、人工智能 前沿

人工智能的前沿发展

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学和技术模拟、延伸和拓展人的智能的一门科学，是一种使机器能够思考、学习和处理复杂问题的能力。近年来，随着技术的不断进步和算法的不断优化，人工智能在各个领域取得了巨大的突破和进展。

在人工智能的前沿发展中，有几个关键领域值得我们关注。

深度学习

深度学习（Deep Learning）是指一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过多层神经网络进行特征提取和学习，从而实现对数据的分类和预测。深度学习利用了大数据和强大的计算能力，对于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务取得了重大突破。例如，目前深度学习在人脸识别领域表现出色，在金融领域的风险预测方面也显示出巨大潜力。

机器学习

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过构建模型和算法使计算机具备自动学习和优化能力。机器学习可以根据大量的数据和经验进行训练，从而实现对未来数据的预测和决策。在金融、医疗、交通等领域，机器学习已经成功应用于风险评估、疾病诊断、智能交通等方面，取得了显著的成果。

自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能与语言学的交叉学科，致力于使计算机能够理解、处理和分析自然语言。通过NLP技术，计算机可以识别和理解人类语言的意义、情感和目的，实现自动问答、机器翻译、情感分析等功能。随着语音助手、智能客服等应用的普及，自然语言处理已经成为人工智能领域的一个重要研究方向。

智能机器人

智能机器人是集成了人工智能技术的机器人，具备感知、识别、决策和执行等能力。随着机器人技术和人工智能技术的不断进步，智能机器人在家庭、医疗、工业等领域有着广泛的应用前景。例如，智能家居机器人可以通过语音交互帮助人们完成家务，医疗机器人可以辅助医生进行手术操作，工业机器人可以替代人工完成繁重、危险的任务。

人工智能的前景和挑战

人工智能的发展前景非常广阔，将对社会经济、科技创新、人类生活产生深远影响。然而，人工智能的发展也面临着一些挑战。

人机合作

人机合作是指人与机器之间的协同合作关系。在人工智能时代，人类将与智能机器共同工作和生活。如何实现人机合作的高效性、安全性和可持续性，是一个亟待解决的问题。人机合作需要建立在相互信任、共同理解和资源共享的基础上，同时还需要制定相关的法律、伦理和隐私保护政策。

数据安全和隐私保护

人工智能的发展离不开海量的数据支持，但同时也引发了数据安全和隐私保护的问题。人们担心个人信息可能被滥用、泄露或侵犯隐私。因此，人工智能的发展需要加强数据安全和隐私保护的法规和技术手段，确保数据的合法使用和隐私的保护。

伦理和道德问题

人工智能的发展引发了一系列的伦理和道德问题。例如，机器人是否应该拥有人权？人工智能的决策是否应该透明和可解释？人工智能在作出决策时是否有偏见？这些问题需要我们思考和回答。在人工智能的发展过程中，我们需要制定合适的伦理准则，确保人工智能的应用符合伦理和道德标准。

结语

人工智能的前沿发展带来了许多令人兴奋的创新和突破，对社会经济发展和人类生活产生了深远影响。然而，我们也应该认识到人工智能所面临的挑战和问题。只有坚持科学的探索和技术的创新，加强伦理和法律的规范，才能实现人工智能的可持续发展和应用。

四、人工智能的发展学派和当前主要前沿方向？

人工智能的发展方向：1、智能医疗；2、智能农业；3、智能物流；4、智能金融；5、智能交通；6、智能家居；7、智能教育；8、智能机器人；9、智能安防；10、AR与VR。

人工智能的发展,在不同的时间阶段经历了不同的流派,并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家:

1.符号主义( symbolicism ),又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统,即符号操作系统,假设和有限合理性原理。

2.连接主义( connectionism ),又称为仿生学派或生理学派,其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。3.行为主义( actionism ),又称为进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知—动作型控制系统。

会发现三者的根源依据存在着较大的差异性,也为后世的学派发展产牛了较为深远的影响。

五、人工智能的前沿研究领域有什么？

这里分享一篇nature最新的一篇关于AI的重要review文章，对于里面AI重要研究点和框架非常有用。

人工智能(AI)正越来越多地融入科学发现，以增强和加速研究，帮助科学家产生假设，设计实验，收集和解释大型数据集，并获得仅使用传统科学方法可能无法获得的见解。在这里，我们研究了过去十年的突破，包括自我监督学习，它允许模型在大量未标记的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用有关科学数据结构的知识来提高模型的准确性和效率。生成式人工智能方法可以通过分析各种数据模式(包括图像和序列)来创建设计，例如小分子药物和蛋白质。我们将讨论这些方法如何在整个科学过程中帮助科学家，以及尽管取得了这些进步，但仍然存在的核心问题。人工智能工具的开发人员和用户都需要更好地了解这些方法何时需要改进，数据质量差和管理不善带来的挑战仍然存在。这些问题跨越了科学学科，需要开发能够有助于科学理解或自主获取科学知识的基础算法方法，使其成为人工智能创新的关键重点领域。复现中相关代码可私信，留下vx。

1 学习科学数据的有意义的表示（Representation learning）

表示学习技术自动生成图像、文档、序列或图形等数据的表示。这些表示通常是密集的，紧凑的向量，称为嵌入或潜在向量，优化以捕获输入数据的基本特征。科学上有意义的表征是

• 紧凑的(compact)、
• 有区别的(discriminative)，
• 能够理清潜在的变异因素(disententfactors)，
• 并能够编码众多任务的潜在的机制。

下面主要介绍了满足这些要求的三种emerging策略：几何先验、自监督学习和语言建模（不介绍）。

1.1 几何先验

• 对称是几何学中一个被广泛研究的概念。
• 重要的结构性质，如分子体系的二级结构含量、溶剂可及性、残留物致密性和氢键模式，与空间取向无关。
• 将对称纳入模型可以使用AI受益有限的标签数据集,如3 d structures RNA和蛋白质,通过增加训练样本,可以提高外推预测输入比遇到在模型训练明显不同。

1.2 Self-supervised learning

当只有少数标记样本可用于模型训练或为特定任务标记数据过于昂贵时，监督学习可能是不够的。在这种情况下，利用标记和未标记的数据可以提高模型性能和学习能力。自监督学习是一种从未标记数据中学习的训练策略。例如，生成式自我监督学习涉及基于其余部分的原始数据预测一部分，而对比式自我监督学习涉及定义输入的积极和消极观点，然后对齐积极和分离消极观点。这两种方法都旨在增强模型在不需要标记数据的情况下学习有意义特征的能力。

• 有效的自我监督策略包括预测图像的遮挡区域，预测视频中过去或未来的帧，以及使用对比学习来教模型区分相似和不同的数据点。
• 在微调小标记数据集上的模型在执行下个任务之前，自监督学习可以是学习大型未标记数据集中可转移特征的关键预处理步骤。这种对科学领域有广泛理解的预训练模型是通用的预测器，可以适应各种任务，从而提高标签效率，超越纯监督方法。

1.3 A transformer

是一种神经结构，它利用注意力通过一系列步骤对顺序数据进行并行处理。在每一步中，注意机制从前一步序列中选择和组合元素，以可微和soft约束的方式对序列中的每个位置形成新的表示。主要出现在自然语言处理领域，也已成功应用于各类问题。虽然transformer结合图形神经网络和语言模型，但transformer的运行时间和内存占用可以随着序列的长度二次扩展，导致long-range建模和线性注意力机制被用作去解决效率问题。因此，无监督或自监督生成预训练变压器，然后是参数有效微调，被广泛使用。

1.4 Neural operators

标准的神经网络模型可能不适合科学应用，因为它们假设一个固定的数据离散化。这种方法不适用于以不同分辨率和基于网格生成的许多科学数据集。此外，数据通常是从连续域的底层物理现象中采样，例如地震活动或流体流动。神经算子通过学习函数空间之间的映射来学习离散化不变的表示。神经算子保证离散化不变性，这意味着它们可以处理任何离散化的输入，并收敛到网格细化的极限。一旦神经操作员被训练，他们就可以在任何分辨率下进行评估，而不需要重新训练。相比之下，当部署期间的数据分辨率与模型训练发生变化时，标准神经网络的性能会下降。

下面主要介绍DeepOnet、FNO、VFNO、CORAL几种神经算子。

1.4.1 DeepOnet

方法介绍

以下面一维算例为例

讲解DeepOnet是如何通过输入函数来实现对算子的学习。DeepOnet可用的网络结构如下，主要由两部分组成，主干网络（trunk net）和分支网络（branch net），主干网络主要是编码输出函数的locations，分支网络主要是由固定的sensor组成。

目标是学习算子 ,需要输入一组组函数（ 对应上面一维算例中方程左边的方程形式即算子），先讨论一次输入，即这次输入应该先固定一个特定的函数，在这些点上可以得到确定的一组值（这里可以理解为一种工况，即一个确定的PDE方程，这些点为sensors，这些sensor对应着问题的解）。而可能比较难理解，这个就代表的自变量。换言之，就是算子在作用于函数时的自变量，而即是算子在作用于函数时代入具体自变量后对应的值，它可以也可以不和的位置相同。通过这样的网络学习学习到了方程的算子，即变量间的表示关系（不同s对应下 ）。

A）是比较暴力的直接把 在固定一组位置 的值和一组任意点 直接作为神经网络的输入，然后输出对应的值 ，是一组和 规模相当的实数向量。

B）则算是比较直观的说明了模型的输入 和输出 到底是什么样的，可以看出一组固定的自变量 ，在各种各样的函数 上的一组组 作为输入，输出则是一组组 在给定的一组 上的结果 。

C) 是stacked DeepONet，即不同的点 都对应着不同的p个branch net，也就是说 这个位置在不同的函数 下的值都进入相同的这个branch网络中。至于m个点和p个branch net是怎么对应的貌似没有具体的依据。点 则进入trunk net，得到一组中间结果。之后，将二者的输出做点积。

D) 是unstacked DeepONet，和C同理，只不过只有一个branch net和一个trunk net。

接下来我们就可以开始看一下针对算子的通用近似定理的形式化语言了，结合上述内容，应该理解就比较清晰了。

代码实现

下面算例是基于torch实现的算例结果。

• 算例1 线性ODE（Forcing terms变化）

上式中s可以取不同的函数，DeepOnet学习不同对应下的s，下面是一组实验结果（绿色曲线为预测）。

• 算例2，Advection方程（Variable coefficients）

sensor测点数据是系数 ，学习不同对应下的解

• 算例3 ，Diffusion reaction（Source terms变化）

sensor测点数据是源项 ，学习不同对应下的解

特别需要注意的是：

• sensor位置对于不同源项或是不同系数项是相同的。
• 数据的生成对于模型的学习以及泛化性能影响也非常大。

算子学习需要输入的是函数。如何取一大组函数 能让神经网络成功学习算子 则成了研究的重点，在DeepONet的这篇文章中，作者主要研究了两个函数空间，分别是Gaussian random field(GRF)和orthogonal (Chebyshev) polynomials。

先来谈谈GRF，作者使用了均值为0的GRF， 其中 为核函数， 。个人理解，这里作者应该是想借鉴径向基函数的思想，不同的 则能采样出不同平滑程度的函数 。

另一种采样 的方法则使用了切比雪夫多项式， 通过在 的区间里随机采样 ，来得到一组组函数 。

而通过传统的数值方法去求解ODE和PDE来获得训练所需要用到的label，也就是用于监督 的label。这样数据集的三元组就有了，即 。

• 对于网络的输入训练还需对输入数据进行repeat，以便更好学习映射关系，可以参照下图对输入数据进行处理。

Lu, L. , Jin, P. , Pang, G. , Zhang, Z. , & Karniadakis, G. E. . (2021). Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators. Nature Machine Intelligence,3(3), 218-229. Lu, L. , Jin, P. , Pang, G. , Zhang, Z. , & Karniadakis, G. E. . (2021). Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators. Nature Machine Intelligence,3(3), 218-229. https://zhuanlan.zhihu.com/p/514148390

1.1.2 FNO

（1）FNO

待补充。

（2）VNO（Vandermonde Neural Operators）

FNOs依靠计算效率的快速傅里叶变换,架构可以限制输入数据在均布笛卡尔网格，提出一种VNO网络框架，有效利用Vandermonde-structured矩阵来计算,逆傅里叶变换,即输入可以在任意分布的点。简而言之，FNO是直接只输入sensor数据，并没有编码输入sensor的位置信息，VNO引入范德蒙矩阵编码位置信息，从而输入数据可用为任意点处的sensor。

1.1.3 CORAL

Operator Learning with Neural Fields: Tackling PDEs on General Geometries

2 基于人工智能的重要科学假设

2.1 黑箱预测

大多数深度学习模型是一个黑箱优化问题。

• 为了解决优化问题，可以使用进化算法求解符号回归任务。

该算法生成随机符号律作为初始解集。在每一代中，候选解决方案会有轻微的变化。该算法检查是否有任何修改产生了比先前的解决方案更符合观察结果的符号规律，并将最佳的保留给下一代。

• 然而，强化学习方法正逐渐取代这一标准策略。

强化学习使用神经网络，通过从预定义的词汇表中添加数学符号，并使用学习到的策略来决定下一步添加哪个符号，从而依次生成数学表达式。数学公式表示为解析树。学习到的策略将解析树作为输入，以确定要扩展的叶节点和要添加的表示法。然而，在模型训练过程中，强化学习方法可能无法很好地泛化到看不见的数据，因为智能体一旦发现一系列效果良好的动作，可能会陷入局部最优状态。

• 为了提高泛化，需要一些探索策略来收集更广泛的搜索轨迹，这可以帮助智能体在新的和修改的设置中表现得更好。

2.2 优化可微假设空间

科学假设通常采用离散对象的形式，例如物理学中的符号公式或制药和材料科学中的化学化合物。除了组合优化方法可用于求解这些问题，可微的空间还可以用于基于梯度的优化方法，也能够有效地找到当地的最适条件。

为了使用基于梯度的优化，经常使用两种方法：

• 第一种方法是使用诸如VAEs之类的模型将离散的候选假设映射到潜在可微空间中的点。

在化学中，简化分子输入行输入系统(SMILES)-VAE等模型可以将SMILES字符串(计算机可以轻松理解的一系列离散符号形式的化学结构的分子符号)转换为可微分的潜在空间，然后使用贝叶斯优化技术进行优化。通过将分子结构表示为潜在空间中的点，我们可以设计可微目标并使用自监督学习对其进行优化，从而基于分子的潜在表示来预测分子性质。这意味着我们可以通过将AI预测器的梯度反向传播到分子输入的连续值表示来优化离散分子结构。解码器可以将这些分子表示转换成近似对应的离散输入。这种方法被用于设计蛋白质和小分子。

• 第二种方法是将离散假设松弛为可微对象，并在可微空间中进行优化。这种松弛可以采取不同的形式，例如用连续变量替换离散变量或使用原始约束的软版本。

在潜在空间中进行优化，可以比在原始假设空间中采用机械方法更灵活地对底层数据分布进行建模。然而，在假设空间的稀疏探索区域的外推预测可能很差。在许多科学学科中，假设空间可能比通过实验检验的空间大得多。例如，据估计大约有个分子，而即使是最大的化学libariaryies包含的分子也不到 个。因此，迫切需要一种方法来有效地搜索和识别这些大部分未开发区域的高质量候选解决方案。

3 基于AI的仿真

计算机模拟已经成为一种很有前途的替代方案，为更有效和灵活的实验提供了方法。虽然模拟依赖于手工制作的参数和启发式来模仿现实世界的场景，但与物理实验相比，它们需要在准确性和速度之间进行权衡，这就需要理解潜在的机制。然而，随着深度学习的出现，这些挑战正在通过识别和优化有效测试的假设以及计算机模拟将结合观察与假设进行解决。

3.1 通过模拟从假设中推断出可观察的结果

计算机模拟是一种强大的工具，可以从假设中推断出可观察到的结果，从而对不能直接检验的假设进行评估。然而，现有的模拟技术严重依赖于人类对所研究系统的潜在机制的理解和知识，这可能是次优和低效的。人工智能系统可以通过更好地拟合复杂系统的关键参数、求解控制复杂系统的微分方程和对复杂系统中的状态进行建模，从而提高计算机模拟的准确性和效率。这就是这些年较热门的，基于AI实现物理系统的模拟。

微分方程对于复杂系统在空间和时间上的动力学建模至关重要。与数值代数求解器相比，基于人工智能的神经求解器（物理驱动深度学习方法）更是集成了数据和物理。这些神经解算器通过在领域知识中建立神经网络，将物理与深度学习的灵活性结合起来。人工智能方法已被应用于求解各个领域的微分方程，包括计算流体动力学、预测玻璃系统的结构、求解刚性化学动力学问题和求解表征地震波传播时间的Eikonal方程。在动力学建模中，连续时间可以用神经常微分方程来建模。神经网络可以使用物理信息损失在时空域中参数化Navier-Stokes方程的解。然而，标准卷积神经网络在模拟解决方案的精细结构特征方面能力有限。这个问题可以通过学习运算符来解决，这些运算符使用神经网络对函数之间的映射建模。此外，求解器必须能够适应不同的域和边界条件。这可以通过将神经微分方程与图神经网络相结合，通过图划分将任意离散化来实现。物理驱动深度学习方法更多详细介绍，可参考博客，物理驱动深度学习入门基础。

统计建模是一种强大的工具，通过对复杂系统中的状态分布进行建模，可以提供复杂系统的完整定量描述。由于其捕获高度复杂分布的能力，深度生成建模最近成为复杂系统模拟的一种有价值的方法。一个著名的例子是基于归一化流的玻尔兹曼发生器(Boltzmann generator)。normalizing flows可以将任何复杂分布映射到一个先验分布(例如，一个简单的高斯分布)，并使用一系列可逆神经网络返回。虽然计算成本很高(通常需要数百或数千个神经层)，但normalizing flows提供了精确的密度函数，可以进行采样和训练。与传统模拟不同，normalizing flows可以通过直接从先验分布中采样并应用神经网络产生平衡状态，这具有固定的计算成本。

Noé, F. et al. Boltzmann generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning. Science 365, eaaw1147 (2019). This paper presents an efficient sampling algorithm using normalizing flows to simulate equilibrium states in many-body systems.Rezende, D. & Mohamed, S. Variational inference with normalizing flows. In International Conference on Machine Learning 37, 1530–1538, (2015). Dinh, L., Sohl-Dickstein, J. & Bengio, S. Density estimation using real NVP. In International Conference on Learning Representations (2017).

4 重要challenges

为了利用科学数据，必须建立模型，并利用模拟和人类专业知识。这种融合为科学发现提供了机会。然而，为了进一步增强人工智能在科学学科上的影响，需要在理论、方法、软件和硬件基础设施方面取得重大进展。跨学科合作对于实现通过人工智能推进科学的全面和实用方法至关重要。

4.1 Practical considerations

深度学习的使用对人工智能驱动的设计、发现和评估提出了复杂的挑战。为了自动化科学工作流程、优化大规模模拟代码和操作仪器，自主机器人控制可以利用预测并在高通量合成和测试线上进行实验，从而创建自动驾驶实验室。生成模型在材料探索中的早期应用表明，数百万种可能的材料可以被识别出具有所需的特性和功能，并评估其可合成性。例如，King等人204将逻辑人工智能和机器人技术结合起来，自主生成关于酵母的功能基因组学假设，并使用实验室自动化对这些假设进行实验测试。在化学合成中，人工智能优化候选合成路线，然后机器人在预测的合成路线上指导化学反应

人工智能系统的实际实施涉及复杂的软件和硬件工程，需要一系列相互依存的步骤，从数据管理和处理到算法实现以及用户和应用程序界面的设计。实施中的微小变化可能导致性能的重大变化，并影响将人工智能模型集成到科学实践中的成功。因此，需要同时考虑数据和模型的标准化。由于模型训练的随机性、不断变化的模型参数和不断发展的训练数据集(既依赖于数据又依赖于任务)，人工智能方法可能会受到再现性的影响。标准化的基准测试和实验设计可以缓解这些问题。提高可重复性的另一个方向是通过发布开放模型、数据集和项目的开源框架。

4.2 Algorithmic innovations

分布外泛化问题是人工智能研究的前沿问题。对来自特定区域的数据进行训练的神经网络可能会发现在基础分布发生变化的不同区域中无法推广的规律。尽管许多科学定律并不普遍，但它们的适用性通常是广泛的。自我监督学习等技术对科学问题具有巨大的潜力，因为它们可以利用大量未标记的数据，并将其知识转移到低数据机制中。然而，目前的迁移学习方案缺乏理论指导，并且容易受到潜在分布变化的影响。虽然初步的尝试已经解决了这一挑战，但需要更多的探索来系统地测量跨域的可转移性并防止负迁移。此外，为了解决科学家们所关心的困难，人工智能方法的开发和评估必须在现实世界的场景中进行，并包括经过校准的不确定性估计器，以评估模型的可靠性，然后将其过渡到现实世界的实施。

科学数据是多模态的，包括图像(如宇宙学中的黑洞图像)、自然语言(如科学文献)、时间序列(如材料的热变黄)、序列(如生物序列)、图形(如复杂系统)和结构(如3D蛋白质配体构象)。尽管整合多模态观测仍然是一个挑战，但神经网络的模块化特性意味着不同的神经模块可以将不同的数据模态转换为通用的向量表示。科学知识，如分子的旋转等变性、数学中的等式约束、生物学中的疾病机制和复杂系统中的多尺度结构，都可以纳入人工智能模型。然而，哪些原则和知识是最有帮助和实用的，目前还不清楚。由于人工智能模型需要大量数据来拟合，因此在数据集较小或注释较少的情况下，将科学知识纳入模型可以帮助学习。因此，研究必须建立有原则的方法，将知识整合到人工智能模型中，并理解领域知识和从测量数据中学习之间的权衡。人工智能方法通常像黑盒子一样运作，这意味着用户无法完全解释输出是如何产生的，以及在产生输出时哪些输入是至关重要的。黑箱模型可能会降低用户对预测的信任，并且在现实世界实施之前必须了解模型输出的领域(如人类空间探索领域)和预测提供信息的领域(如气候科学领域)的适用性有限。尽管有大量的可解释性技术，透明的深度学习模型仍然难以捉摸。然而，人类大脑可以综合高层次的解释，即使不完美，也可以说服其他人，这一事实带来了希望，即通过在类似的高层次抽象上对现象进行建模，未来的人工智能模型将提供至少与人类大脑提供的解释一样有价值的可解释解释。这也表明，研究更高层次的认知可能会激发未来的深度学习模型，将当前的深度学习能力和操纵能力结合起来。

重要概念

• An autoencoder

自动编码器是一种神经结构，它学习未标记数据的压缩表示，由编码器(将数据映射到表示)和解码器(从表示中重建数据)组成。

• Data augmentation

数据扩充是一种通过从现有数据样本中创建新数据样本来增强模型健壮性和泛化性的策略。这个过程可以包括替换序列中的记号，改变图像的视觉方面，或改变原子位置，始终保留基本信息。这种技术不仅增加了数据的多样性，而且增加了数据量，从而有助于模型的训练。

• Distribution shift

人工智能方法应用中的一个普遍问题，即算法最初训练的underlying data分布不同于它在实现过程中遇到的数据分布。

• End-to-end learning

端到端学习使用可微分组件，如神经网络模块，直接将原始输入连接到输出，避免了手工制作输入特征的需要，并允许从输入直接生成预测。

• Generative models

生成模型估计underlying data的概率分布，然后可以从该分布中生成新的样本。例子包括变分自编码器、生成对抗网络、normalizing flows、扩散模型和生成预训练变压器。

• Geometric deep learning

几何深度学习是机器学习的一个领域，它处理几何数据，如图形或流形。它通常保留几何数据在变换下的不变性，可以应用于3D结构。

• Weakly supervised learning

弱监督学习利用不完善、部分或嘈杂的监督形式，如有偏见或不精确的标签，来训练人工智能模型。

• An inverse problem

逆问题是一种科学或数学挑战，其目标是decipher导致特定观察或数据集的潜在原因或参数。逆问题不是从原因到结果的直接预测，而是在相反的方向上运作，试图从结果观察中推断出原始条件。由于非唯一性和不稳定性，这些问题通常很复杂，其中多组原因可能导致类似的结果，数据的微小变化可能会极大地改变逆问题的解。

• Physics-informed AI

基于物理的人工智能是指将物理定律作为一种先验知识形式纳入人工智能模型的技术。利用深度学习模型强大计算能力求解基于PDE的物理系统，基于PDE的物理系统是对现实世界的近似，如圆柱绕流问题满足流体方程，求解流体方程能够更好理解圆柱在流场中的物理状态，之类的还有力学方程等等。这里主要总结了近几年来，基于数据和基于物理深度学习常用模型。

这里主要介绍物理驱动深度学习方法

（1）内嵌物理全连接神经网络

下面我将介绍内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程。首先介绍PINN基本方法，并基于Pytorch的PINN求解框架实现求解方程。

（1.1）PINN简介

神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力, 不仅能发现物理规律, 还能求解偏微分方程.。近年来，基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点。内嵌物理知识神经网络（PINN）是一种科学机器在传统数值领域的应用方法，能够用于解决与偏微分方程 （PDE） 相关的各种问题，包括方程求解、参数反演、模型发现、控制与优化等。

PINN方法

PINN的主要思想如图1，先构建一个输出结果为 的神经网络，将其作为PDE解的代理模型，将PDE信息作为约束，编码到神经网络损失函数中进行训练。损失函数主要包括4部分：偏微分结构损失(PDE loss)，边值条件损失(BC loss)、初值条件损失(IC loss)以及真实数据条件损失(Data loss)。

特别的，考虑下面这个的PDE问题，其中PDE的解 在 定义，其中 ：

同时，满足下面的边界

PINN求解过程主要包括：

• 第一步，首先定义D层全连接层的神经网络模型：

式中：

以及 为激活函数， 和 为权重和偏差参数。

• 第二步，为了衡量神经网络 和约束之间的差异，考虑损失函数定义：

式中：

， 、 和 是权重。 ， 、 和 表示来自PDE，初值、边值以及真值的residual points。这里的 是一组预定义的点来衡量神经网络输出 与PDE的匹配程度。

• 最后，利用梯度优化算法最小化损失函数，直到找到满足预测精度的网络参数 。

值得注意的是，对于逆问题，即方程中的某些参数未知。若只知道PDE方程及边界条件，PDE参数未知，该逆问题为非定问题，所以必须要知道其他信息，如部分观测点 的值。在这种情况下，PINN做法可将方程中的参数作为未知变量，加到训练器中进行优化，损失函数包括Data loss。

（1.2）算例实现

1.Burger 算例

式中：参数 。数值解通过Hopf-Cole transformation获得，如图2。该任务为已知边界条件和微分方程，求解 。

预测结果如图3-5所示。此外值得注意的是该算法对网络采用随机初始化，当初始化不好时，就会出现图5所示的训练误差。

2. NS方程

不可压缩流体可以由如下NS方程求解：

正问题：

• 参数 ,为已知参数，该问题为已知边界条件和微分方程，求解 。

考虑下图所示长方形区域内，求解不可压缩流场，特别地，流体方程的解同时满足divergence-free functions，可以表述为：

网络，输出应该为三维（ ），但在求解过程，可引入latent function， ，满足，

网络输出，则可表示为二维（ ）。

特别地，为了展示效果，这里我们选择10s下的流场对比预测效果。实验结果下图所示，通过训练，PINN能实现u，v，p的准确预测。

(2) 内嵌物理卷积神经网络

下面我将介绍物理驱动神经网络求解微分方程。首先介绍物理驱动神经网络基本方法，并基于Pytorch的深度学习求解框架实现求解麦克斯韦方程。该方法可视作一种物理驱动的麦克斯韦方程求解器，主要是利用物理损失替代传统深度学习模型监督学习损失项，通过训练一个网络，实现输入不同球面透镜形状输出对应的方程解，即建立了输入形状输出对应麦克斯韦方程解的代理模型。

(2.1) 问题介绍

麦克斯韦方程控制着光的传播及其与物质的相互作用。因此，利用计算电磁学模拟求解麦克斯韦方程对理解光与物质相互作用和设计光学元件起着至关重要的作用。对于线性、非磁性、各向同性材料没有电、磁电流密度的方程通常可以写成如下形式：

式中 为electric field vector， 为wavevector given a wavelength in the air， 为relative electric permittivity distribution(相对介质常数分布)。

(2.2) 物理驱动深度学习方法简介

神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力, 不仅能发现物理规律, 还能求解偏微分方程。近年来，基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点。内嵌物理知识神经网络（PINN）是一种科学机器在传统数值领域的应用方法，能够用于解决与偏微分方程 （PDE） 相关的各种问题，包括方程求解、参数反演、模型发现、控制与优化等。受PINN启发，可以将物理损失引入代理模型中代替模型的监督损失项，由此提出了物理驱动的神经网络代理模型。

物理驱动的神经网络代理模型

基于物理驱动的神经网络代理模型。深度学习模型，输入为相对介质常数分布，输出为三维的electric field vector分布。物理驱动深度学习方法具体步骤为

• 首先，定义求解预上的CNN模型。这里主要采用Unet网络。
• 定义训练集上的损失函数，这里主要考虑物理损失项，也可以加上数据损失项。物理损失项主要通过麦克斯韦方程所定义，微分算子可由不同阶数的差分格式表示，再利用不同卷积操作快速计算。
• 利用梯度下降算法，最小化损失函数，训练网络得到不同介质常数分布下的electric field。

(2.3) 算例实现

实验结果如下图所示，通过训练，模型能实现不同形状下的准确预测。

(3) 内嵌物理卷积循环神经网络

现有的大多数基于全连接神经网络的PINN方法对求解低维时空参数化PDE存在内在限制，此外，由于初始/边界条件是通过惩罚轻轻地施加的，解的质量严重依赖于超参数调优。下面我将介绍一种用于时空PDE的内嵌物理卷积循环神经网络，不需要任何标签数据。

(3.1) 动机

最近的一些研究表明，基于物理的离散学习方案，例如卷积神经网络(cnn)，由于其轻量级架构和在计算域上有效提前特点的能力，在建模PDE系统方面具有更好的可扩展性和更快的收敛性。对于时间无关系统(如稳态PDE)， Zhu等在矩形参考域应用CNN对PDE系统进行代理建模和不确定性量化(UQ)[1,2]。此外，[3]还提出了PhyGeoNet，通过物理域和参考域之间的坐标转换，对稳态偏微分方程进行几何自适应求解。另一方面，对于依赖时间的系统，大多数基于神经网络的解决方案仍然集中在规则/矩形网格或不规则网格中的数据驱动方法。较少的研究工作(例如，[4]中的AR-DenseED方法)探索了使用离散学习在没有任何标记数据的情况下求解偏微分方程的可能性。虽然现有的工作避开了对高质量训练数据的苛刻要求，但由于基本自回归(AR)过程的限制，它在误差传播方面并没有表现出令人满意的性能[4]。总体而言，文献中关于求解“小数据”时空偏微分方程的可扩展离散学习架构的相关研究仍然有限。

[1] Y. Zhu, N. Zabaras, Bayesian deep convolutional encoder–decoder networks for surrogate modeling and uncertainty quantification, Journal of Computational Physics 366 (2018) 415–447 [2] Y. Zhu, N. Zabaras, P.-S. Koutsourelakis, P. Perdikaris, Physics-constrained deep learning for high-dimensional surrogate modeling and uncertainty quantification without labeled data, Journal of Computational Physics 394 (2019) 56–81 [3]H. Gao, L. Sun, J.-X. Wang, Phygeonet: Physics-informed geometry-adaptive convolutional neural networks for solving parameterized steady-state PDEs on irregular domain, Journal of Computational Physics (2020) 110079. [4]N. Geneva, N. Zabaras, Modeling the dynamics of PDE systems with physics-constrained deep auto-regressive networks, Journal of Computational Physics 403 (2020) 109056.

(3.2) 方法介绍

针对现有求解时间依赖PDE方法精度不足问题，提出了一种用于低维空间特征提取和时间evolution学习的编器-解码器卷积长短期记忆网络。损失函数被定义为离散的PDE残差，而初值和边值在网络中被hard编码以确保强制满足（例如，周期性边界填充）。网络通过time marching的自回归和残差连接进一步增强。

首先，所提架构结合了以下优势:

• 编码器-解码器卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)[60]，提取低维空间特征并学习它们的时间演变;
• 严格映射PDE解决方案的时间行进动态的全局残差连接
• 基于有限差分的高阶时空滤波，精确确定构建残差损失函数所需的PDE导数。
• 基于PhyCRNet的基本神经网络组件，我们还提出了周期性跳过编码器部分的PhyCRNet-s，以提高计算效率。其次，将初始/边界条件(I/ bc)硬编码到网络中。硬施加的物理约束极大地提高了边界上解的精度。
• 数值结果表明，与两种baseline相比，所提架构在解精度、外推性和泛化性方面具有优势。

• 第一部分

编码器包括三个卷积层，用于从输入状态变量中学习低维潜在特征 ，卷积网络应用relu激活函数，ConvLSTM层作为低分辨率潜在特征的时间传播器，初始隐藏/细胞状态从静止开始 。在低维变量上建立基本动态模型能够准确地捕获时间依赖性，同时有助于减轻内存负担。使用LSTM的另一个优点来自于输出状态的双曲正切函数，它保持平滑的梯度曲线，并将值推到1和1之间。因此，在中心建立卷积-循环格式后，我们直接基于上采样操作将低分辨率潜在空间重构为高分辨率量。特别是，由于与反卷积相比，sub-pixel convolution layer(即sub-pixel convolution layer)具有更好的效率和重建精度，因此应用了sub-pixel convolution laye。最后，添加了另一个卷积层，用于将有界输出缩放回原始感兴趣的大小。在这个缩放层后面没有激活函数。此外，值得一提的是，由于输入变量的数量有限，并且在超分辨率方面存在不足，因此我们在PhyCRNet中没有考虑批归一化。作为替代，我们用权值归一化训练网络来训练加速和更好的收敛性。

• 第二部分

受前向欧拉格式的启发，在输入状态变量 和输出变量 之间附加了一个全局残差连接。时刻i的学习过程表示为 ，其中 为训练后的网络算子，δt为时间间隔。时刻i的输出状态变量ui ' 1转换为时刻i ' 1的输入变量。实际上，这种输入-输出流程可以看作是一个简单的自回归过程。

• 第三部分，物理约束

表示中进行了时间evolution，而且在每个时间瞬间建立了输入和输出的传播。此外，引入ConvLSTM还可以帮助缓和严格的时间步进问题，与传统的数值方法相比，可以采用更大的时间间隔。这里，u0是给定的IC, u1, u2，， uT是要预测的离散解变量。接下来，剩下的挑战是如何计算导数项。我们应用无梯度卷积滤波器来表示离散数值微分，以近似感兴趣的导数项。例如，在本文中考虑的基于有限差分的滤波器分别是用于计算时间和空间导数的二阶和四阶中心差分格式，

• 第四部分，强制边界

对于边界条件，一般形式在损失函数中施加边界soft约束，但是不利于优化，优化结果可能也不满足边界条件。由此，可以采用强制约束方式对边界初值条件进行约束，通过在预测结果的边界填充特定值的方式施加约束。如图所示，在Dirichlet边界处施加常数填充，使边界处的值在训练过程中保持不变。对于Neumann边界，填充值通过有限差分由内部节点的解确定，虽然填充值随着训练过程不断变化，但严格满足Neumann边界定义的关系。

(3.3) 代码实现

下面二维burger算例是基于torch实现的算例结果。

算例1 2D Burgers equations

上式中 表示流体速度， ，求解域为 ，初值条件为由一个高斯随机场产生的周期性： ，真实解通过四阶 Runge-kutta time integration。训练PhyCRNet在[0,2]的持续时间内获得burger方程的1000个时间步的数值解。训练时间为24小时。此外，基于训练好的模型，我们预测了另外1000个时间步长的解决方案(在时间[2,4]内)，以测试我们提出的方法的可外推性。学习率从6°10°4开始，每50次衰减1%。

上图为实验结果，可以看出，在训练集上误差，PINN和所提方法都接近。但是在外推测试集上，所提方法明显优于PINN。

• Reinforcement learning

强化学习涉及顺序决策，并被表示为马尔可夫决策过程，该过程包括一个代理、一组状态、一个行动空间、一个环境(决定状态如何随行动变化)和一个奖励函数。强化学习智能体被训练成基于产生最大期望累积奖励的状态来选择最优行为。

• Surrogate models

代理模型是一种分析上易于处理的模型，用于近似复杂系统的特性。

• Inductive bias

归纳偏差是指指导人工智能模型决策过程的一组假设或偏好，例如卷积网络中的翻译等方差。

• Symmetries

方差，在物理学中也称为协方差，表征函数的对称性。An equivariant function数在特定组的操作下等价地变换输入。不变性是对称的另一种形式，如果一个函数在输入变换时输出保持不变，那么它对一组变换是不变性的。

Wang H, Fu T, Du Y, et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature, 2023, 620(7972): 47-60.

六、有哪些比较前沿的化工产品？

聚丙乙烯，聚苯乙烯，乙炔，硝酸，苯乙烯。

七、世纪前沿人工智能哲学

人工智能（AI）是当今世界最引人注目的技术领域之一，其在不同领域中的广泛应用正在改变我们的生活方式、工作方式和商业模式。然而，随着AI越来越先进和复杂，人们开始思考一些与AI相关的哲学问题，特别是在世纪前沿的人工智能哲学领域。

人工智能哲学的定义

人工智能哲学是关于AI及其对人类思维、认知和伦理的影响的研究领域。这一领域旨在探讨AI与人的关系，AI在决策中的道德问题，以及AI对社会和个人自由意志的影响等方面。

人工智能哲学的重要问题

在世纪前沿的人工智能哲学领域中，有几个重要问题需要探讨：

1. 意识和自我认知：人工智能是否有能力拥有意识和自我认知？AI能否真正体验到情感、欲望和主观意识等人类特征？
2. 道德决策：AI在做出决策时应该遵循哪些道德准则？如果AI具有依据道德原则进行决策的能力，那么这种能力的来源和界限是什么？
3. 社会和经济影响：AI的广泛应用是否会导致失业率的上升？AI是否会对社会和经济造成深远的影响？如何管理这种影响？
4. 人机关系：AI将如何影响人际关系和社交互动？人类是否会与AI建立强大的情感纽带？人们是否应该对AI表达情感？
5. 自由意志和决定论：AI对人类的决策和行为是否具有影响力？人们的选择是否受到AI的干预？AI的智能程度是否会限制人类自由意志的发展？

人工智能哲学的意义和影响

人工智能哲学的研究对于我们理解AI的潜力和限制至关重要。它有助于我们认识到AI能力的局限性，从而更好地利用AI技术。此外，人工智能哲学的研究还提醒我们，在推动AI发展的同时，也要关注与之相关的道德和伦理问题。

随着AI技术的不断进步和发展，我们必须认真思考这些重要的哲学问题，并确保我们在运用AI技术时能够做出明智的决策。只有这样，我们才能够更好地与AI共存，并确保AI对人类社会的进步和福祉做出积极贡献。

人工智能哲学的未来展望

随着时间的推移，人工智能哲学领域的研究将变得更加重要和广泛。我们需要更多的哲学思考来引导AI的发展，以确保AI不会对人类产生负面影响。同时，人工智能哲学还将继续推动AI技术的发展和应用，促使我们更好地理解并利用这一强大的技术。

总之，世纪前沿的人工智能哲学领域是一个充满挑战和机遇的领域。通过深入研究这些关键问题，并将哲学思考与AI技术结合起来，我们可以为未来的AI发展和应用开辟新的道路，从而实现人类和AI共同进步的目标。

八、人工智能前沿知识或者新闻能从哪里看到？

可以关注极验（geetest_jy）公众号，里面有很多关于人工智能的干货前沿知识，我们还有一个社群，里面有很多来自哈佛，CMU等高校的大佬，每天交流相关知识。

九、人工智能产品好卖吗？

人工智能产品的销售情况取决于多种因素，包括产品的需求、市场竞争、品质和性能、定价策略等。然而，人工智能技术在各个行业和领域都得到了广泛应用，其市场潜力仍然不容忽视。

人工智能产品的好卖与以下因素密切相关：

1. 解决实际问题：人工智能产品如果能够有效解决实际问题，提供高效、智能化的解决方案，将有更高的市场需求和销售潜力。例如，语音助手、智能家居设备、智能交通系统等。

2. 市场需求：人工智能产品的好卖程度与市场需求的紧密程度相关。如果产品能够满足市场对于人工智能技术需求的增长，如自动驾驶汽车、语音识别技术等，那么销售情况可能会较好。

3. 竞争情况：市场上的竞争对于产品销售情况有重要影响。如果市场上的竞争对手较少或产品具有独特的竞争优势，如技术先进、专业服务等，有望提高产品的销售情况。

4. 品质和性能：产品的品质和性能对销售非常重要。人工智能产品如果能够提供可靠、高效、安全的性能，用户对产品的认可度将更高，有助于销售。

5. 定价策略：合理的定价策略也是销售成功的关键之一。产品价格应具有竞争力，同时考虑到产品的价值和成本，吸引并满足最终用户的购买需求。

总的来说，人工智能产品在不同的市场和行业中具有广阔的销售前景，但成功与否取决于产品本身的特点和市场情况。

十、人工智能产品的特性？

人工智能具产品具备以下四种特征：

一是渗透性。作为一种兼具通用性、基础性和使能性的数字技术，人工智能具备与经济社会各行业、生产生活各环节相互融合的潜能，这种广泛应用于经济社会各领域的特征被定义为通用性技术的渗透性。在发展初期，人工智能多应用于简单场景，解决一些抽象概念性的游戏问题，但随着技术的进一步发展，人工智能被越来越多地应用于多元化、综合化场景。渗透性特征决定了人工智能具有对经济增长产生广泛性、全局性影响的能力和潜力。在可预见的未来，人工智能将更加全面地融入生产生活活动之中。

二是协同性。在生产领域，人工智能的应用可以提升资本、劳动、技术等要素之间的匹配度，加强上游技术研发、中游工程实现、下游应用反馈等各个生产环节之间的协同，从而提高运行效率；在消费领域，人工智能可以实现对用户消费习惯与消费需求的自动画像，完成个性化需求与专业化供给的智能匹配，进一步释放消费潜力。总的来说，人工智能的协同性特征体现在对经济运行效率的提升上。

三是替代性。需要注意的是，人工智能可以实现对劳动要素的直接替代。从简单工作到复杂工作，人工智能将持续发挥替代效应，在作为独立要素不断积累的同时，可以对其他资本要素、劳动要素进行替代，其对经济发展的支撑作用也由此不断强化。

四是创新性。生产自动化能够实现对一些高强度、高难度的持续劳动进行替代，而人工智能之所以引起人们对就业前景的担忧，是因为其能够实现对人类脑力工作、创造性活动的替代。当下，人工智能已经被广泛应用于药物发现及筛选、材料识别及模拟等科研活动，更是在金融、数字建模、应急救援、音乐绘画等领域被广泛赋予分析决策甚至是创造创新的权利，展现出人类历史上从未有过的来自人类头脑之外的创造力量。人工智能的创新性可以生产出“额外”的知识，增加人类整体智慧总量，从而促进技术进步、提高经济效率。