论坛直击｜“AI+领航 智绘未来” ——WAIC 2024智能计算与强化学习论坛圆满举办！

论坛直击｜“AI+领航 智绘未来” ——WAIC 2024智能计算与强化学习论坛圆满举办！

7月6日，由世界人工智能大会组委会办公室指导、上海交通大学智能计算研究院、杉数科技联合举办的“AI+领航 智绘未来” ——智能计算与强化学习论坛在上海圆满落幕。论坛深入分享了基于强化学习的智能算法研发历史与进展，并展望智能计算的未来，探讨如何将优化技术、GPU计算、强化学习、统计等方法结合，在世界范围内的各行业进行广泛应用。

AI+领航 智绘未来

斯坦福大学讲席教授、冯·诺依曼理论奖获得者叶荫宇就《AI与数学优化：求解超大规模数学规划问题的新进展》发表演讲。叶教授现场分享了近年来的前沿探索成果，特别是一阶算法、内点法和GPU/CUDA架构下的快速求解超大规模问题的最新进展。他指出，我们的COPT国产求解器一直在追求速度，每一秒时间的缩短都意味着成本的节省、效率的提升、环境的改变。优化算法通过软（求解器）硬件（GPU）相结合的新尝试，更是实现了新的突破，对于经济效益和社会效益带来巨大贡献。

上海交通大学智能计算研究院院长、杉数科技联合创始人&首席科学家葛冬冬就《智能计算与大模型决策：理论与实践》发表演讲，深入分享了COPT求解器团队基于新的GPU架构开展的一系列开发与建设工作，以及如何将求解器与大模型决策平台结合，形成了一套全新的运筹学教学与工具应用系统。他强调，使用大模型帮助处理复杂的决策问题时，有两件事情最重要——一件事大模型能不能帮助建模，另一件是建模以后复杂的问题如何求解它。

纽约大学斯特恩商学院终身教授、计算机科学和数据科学中心教授陈溪就《生成式人工智能的机遇和挑战及在量化交易中的应用》发表演讲。他提到，当前生成式人工智能的挑战，尤其体现在情感沟通与隐私保护的局限性以及幻觉。在ChatGPT4诞生以后，人工智能的浪潮就开始展开了。而这一代的GPT很难产生情感的沟通，而且会非常自信地发明很多的东西，带来幻觉的产生。在演讲的第二部分，陈教授就如何利用区块链技术来实现新 AI 时代的去中心化的算力市场，以及现代机器学习和AI模型对量化交易行业产生的革命性影响展开分享。

普林斯顿大学终身教授、AI创新中心主任王梦迪就《生成式人工智能的应用：面向生成优化的引导扩散模型》发表演讲。在分享中，王教授着重展开了扩散模型的统计特性，以及它们在优化问题中的潜在应用。她指出，扩散模型是一个优美的模型，代表着生成式人工智能的重大突破。当我们已经有大模型的时候，如何让它可控为我们所用，是通往AGI的必经之路。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院终身教授、机器学习研究中心主任苏炜杰就《人工智能和数据科学的经济展望》发表演讲。苏教授指出，AI会影响经济，但如何影响依旧是一个开放的话题。可以确定的是，不同于以往的工业革命——更多是让人跑得更快，飞得更高，赋予人类更强大的能力，生成式AI带来的革命性影响在某种程度上是替代人类。其虽然强大，但相信人类能够驾驭它，让其不会失控。