Como uma força motriz importante da nova rodada de revolução científica e tecnológica e revolução industrial, a IA está mudando profundamente o modo de vida, trabalho, educação e aprendizagem das pessoas. No entanto, a velocidade do pouso de aplicativos de IA não corresponde à velocidade do avanço tecnológico e da inovação, e a lacuna entre a oferta e a demanda de talentos de IA está se expandindo ainda mais.
ai desenvolve-se rapidamente, mas aterragem é limitada
Na cerimônia de abertura dos Jogos Olímpicos de Inverno de Pequim, o programa final “floco de neve” fez uma aparição impressionante. Com o apoio de poder computacional poderoso e algoritmo de IA eficiente, a IA fez com que a pureza do gelo e da neve e a vitalidade da primavera se complementassem, atendendo aos requisitos de “menos pessoas, mas não vazias, etéreos e românticos” para a cerimônia de abertura dos Jogos Olímpicos de Inverno com a ajuda da ciência e da tecnologia.
“O incrível desempenho das Olimpíadas de Inverno torna o forte potencial da tecnologia de IA mais intuitivamente apresentado ao público e, em seguida, faz com que o público tenha um devaneio ilimitado sobre esta tecnologia. No entanto, a iteração contínua da tecnologia de IA não aliviou a dificuldade de sua aplicação industrial.” Wang Chao, pesquisador do think tank Wenyuan, disse em entrevista a repórteres que, por muito tempo, dados, poder de computação e algoritmos têm sido considerados como a “troika” do desenvolvimento de IA. No entanto, para um grande número de pequenas e médias empresas, eles se tornaram um limiar difícil de atravessar, restringindo o desenvolvimento futuro da indústria de IA e até mesmo o processo de transformação digital industrial.
Sob a maré da digitalização industrial, o algoritmo de IA tem requisitos extremamente altos para a capacidade de P & D, e os dados dominados por pequenas, médias e micro empresas não têm vantagens. Além disso, o treinamento do modelo de IA depende de uma grande quantidade de dados, de modo que a melhoria dos requisitos para poder de computação aumenta ainda mais o custo do poder de computação. Tudo isso dificulta a aplicação efetiva da tecnologia AI.
Recentemente, foi lançado o primeiro centro de inovação aberta de IA da Tesla, que se concentra na construção de um centro de computação de IA, também tem a capacidade de incubação de algoritmos, compartilhamento de pesquisa científica e treinamento de talentos, o que rapidamente atraiu a atenção.
“O estabelecimento do centro de ciência e inovação destina-se a conectar plenamente a ecologia acadêmica e a ecologia industrial, de modo que a ecologia acadêmica possa desenvolver modelos de pré-treinamento correspondentes baseados em dados industriais, e fornecer às pequenas, médias e micro empresas os elementos centrais, como poder de computação, dados e modelos de algoritmo exigidos pela IA na forma de ‘compartilhamento de custos’.” Liu Bin, vice-presidente sênior da Tesla Union, disse em entrevista a repórteres que essa mudança pode permitir que empresas com diferentes tamanhos e diferentes bases de IA incubem seus próprios algoritmos de propriedade intelectual e chamem algoritmos maduros existentes em um modo de produção modular e de baixo código de acordo com suas próprias necessidades através dos modelos desenvolvidos por instituições acadêmicas, de modo a promover uma prática mais eficiente da indústria de IA.
aprofundar o sistema de educação e treinamento IA para alimentar a demanda industrial
A Goldman Sachs divulgou recentemente o layout global da indústria de IA, que prevê que a lacuna de talentos da China excederá 5 milhões até 2030. Como a educação profissional se tornou uma nova escolha para o desenvolvimento educacional sob a política de redução dupla, como cultivar profissionais e alimentar a demanda por talentos industriais tornou-se um novo caminho de exploração para o desenvolvimento da indústria de IA e educação profissional.
No treinamento conjunto de talentos de IA em faculdades e universidades, a Baidu investiu ativamente no ensino, treinamento, dados, poder de computação, algoritmos, engenheiros e outros recursos para cultivar conjuntamente talentos inovadores e práticos de IA com faculdades e universidades. Atualmente, Baidu assinou acordos de cooperação aprofundados de nível universitário com mais de 100 faculdades e universidades, e cerca de 985 faculdades e universidades assinaram acordos de cooperação estratégica de nível escolar.
O Dr. Ma Yanjun, gerente geral da ecologia de tecnologia de IA Baidu, disse que, além de dar apoio integral ao treinamento de talentos aos campi nacionais em pesquisa, ensino, aprendizagem e outros aspectos, a Baidu saltou com sucesso para a primeira plataforma de remo voador com participação de mercado abrangente da plataforma de deep learning da China e realizou ativamente treinamento de talentos de IA social.
O Ministério da Educação, a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma e o Ministério das Finanças emitiram vários pareceres sobre a construção de universidades “duplas de primeira classe”, promovendo a integração disciplinar e acelerando o cultivo de Pós-Graduados no campo da inteligência artificial em janeiro de 2020, que propuseram construir um sistema de formação que dê igual atenção aos talentos teóricos básicos e compostos “inteligência artificial + X”, e se esforçam para melhorar o nível de cultivo de Pós-Graduados no campo da inteligência artificial. Incluindo Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei e outras empresas líderes na Internet e IA, uniram as mãos com faculdades e universidades para acelerar o treinamento de talentos de IA.
Ao mesmo tempo, no âmbito da política de “dupla redução”, as escolas primárias e secundárias incorporaram gradualmente a IA num dos conteúdos pedagógicos. Em 24 de março, com base no questionário de amostragem de diretores de escolas primárias e secundárias, professores e alunos de 25 províncias e cidades em todo o país, o autoritário livro azul sobre Educação em Inteligência Artificial em 2022 mostrou que mais da metade das escolas pesquisadas abriram ou estão preparando atividades de educação e ensino em inteligência artificial.
No momento da abertura do centro de ciência e inovação, a Tesla também atualizou sua estratégia de talento e construiu ativamente um sistema perfeito de educação e treinamento Ai “colarinho azul”. Liu Bin disse que os talentos de IA incluem principalmente talentos de P & D e talentos de aplicação técnica.Para resolver o problema de aplicação da indústria de IA, um grande número de talentos de aplicação técnica que podem promover a implementação industrial e aplicação são necessários. “Este é o objetivo da popularização da IA, que também é a garantia da popularização da IA.”
Depois de mais de 60 anos, a IA desenvolveu-se desde o estágio inicial de computação e percepção até o estágio cognitivo. O avanço na próxima etapa é inseparável da chegada do aplicativo mais perto do mercado. O que a indústria precisa fazer é deixar mais players participar da onda de desenvolvimento de IA e ajudar a IA a se tornar mais “aterrada”.
