医疗AI点燃“百模大战”：腾讯健康全新发布智能问答、家庭医生助手等AI产品矩阵
医疗AI掀起“百模大战”，腾讯健康发布医疗大模型，推动数智化升级。此前，迈瑞医疗与腾讯健康达成战略合作，将携手推进医疗器械产业数智化升级。当前，国产大模型在医疗领域已涵盖药物研发、智慧诊疗、医疗设备运维等多个领域。
怎么训练AI表达“他”的情感？| 课程报名
课程简介 人工智能是计算机对人脑功能进行模拟的一门学科。当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。 脑科学作为现代生命科学的一个分支，在近年来得到了蓬勃发展。然而，长期以来脑科学人工智能是两门平行发展的学科，相互之间很少有交叉。我们认为，人工智能的下一波进步，很可能受益于脑科学原理对其的启发和应用。我们希望脑科学与人工智能成为通识教育的基本课程，并促成两门学科的深入交叉融合，以引发新的科技革命和产业革命。可以预见，脑科学和人工智能在未来将深刻影响人类的工作和生活方式，并推动人类文明走向一个全新的高度。 《脑科学与人工智能的对话：基础与前沿》课程（以下简称课程），由清华大学药学院鲁白教授和医学院宋森教授以及洪波教授共同发起。课程旨在介绍人工智能的基本内容及其一些前沿领域的进展，并从脑认知的角度推动人工智能的普及教育。 课程中，将请人工智能各企业界的领军人士走进课堂，向学生介绍产业界最前沿的研究课题。在这门课上，同学们将有机会听到前沿的人工智能研究人员和工业界领袖在各自擅长的领域与脑科学家就基本概念和现在热门话题的交叉对话。 课程自2016年秋季第一次开课至今，已经请来授课的人工智能各界领军人士有（按上课顺序列举）：王小川、赵勇、李航、张峥、余凯、洪小文、孙剑、吴声、吴甘沙、胡郁、张宏江、宋继强、陈罡、焦可、马维英等。 2018年课程 · 第六讲 · Topic 1 ：人工智能在生成代码、文本及图像内容技术上的运用 人工智能在生成代码、文本及图像内容技术上的运用。情感会话智能也会是一个突破的机会。 情感和风格是人类特有的一种意识，而且影响我们交流、决策、合作和生活的方方面面。之前情感方面的研究主要集中在从人的语言中检测人的情绪。而我们更进一步，希望能训练人工智能机器人表达情感，让AI在语言表达中体现出情感与风格，更好的跟人交流，从而提升用户体验。 讲者：周伯文（京东） · Topic 2 ：大脑的情绪回路 讲者：宋森（清华大学） 本期主讲嘉宾 周伯文 京东集团副总裁，AI平台与研究部负责人 周伯文博士从事人工智能基础理论和核心前沿技术的研究二十多年来，在语音和自然语言处理、语音机器翻译、深度语义理解等人工智能核心领域都取得了杰出成就，在国际一流期刊及顶级学术会议上已发表上百篇论文，并拥有十多项专利。 入职京东之前，周伯文博士在纽约IBM总部工作近15年，任IBM Watson人工智能首席科学家 (Chief Scientist)、IBM Research 人工智能基础研究院院长、IBM 杰出工程师(Distinguished Engineer)，负责整个 IBM 在人工智能，机器和深度学习基础研究、战略制定和执行。 周伯文博士加盟京东后对集团人工智能整体战略进行了统筹规划，并从零开始组建世界一流的人工智能团队，并建立涵盖中国、美国、欧洲多地的京东人工智能研究院。周博士致力于用最先进的人工智能技术解决实际问题，他带领团队打造的京东人工智能开放平台NeuHub。在专注于技术赋能业务场景的同时，周博士的团队2018年在CVPR、ACL、IJCAI、NAACL、NIPS、ECCV等顶级学术会议发表或已被收录32篇京东署名论文, 70项专利，并在多项国际学术会议人工智能比赛中获得冠军。 本期主讲嘉宾 宋 森 清华大学医学院生物医学工程系研究员 博士，清华大学医学院生物医学工程系、清华类脑研究中心及麦戈文脑研究中心，研究员、博士生导师。1991年13岁时考入西安交通大学少年班。 2002年获美国布兰戴斯大学神经学博士学位。毕业后在冷泉港实验室及麻省理工学院完成了博士后研究。于2010年加入清华大学生物医学工程系。主要从事计算神经科学和人工智能的跨界研究，有近二十年的工作经验和知识积累，对脑科学，深度学习算法和基因组学也有相当经验。 其代表性工作包括对神经突触可塑性对精确放电时间的依赖性 (STDP)的理论研究，对脑网络最小模块结构的研究。这些研究现在构成了类脑计算研究的重要理论基础。其中 2000年在 Nature Neuroscience...
甲小姐对话黄民烈：功能AI和情感AI结合才是真正的AGI｜甲子光年
大模型会经历重复建设然后出清的过程。 作者｜甲小姐、刘杨楠 燃烧半年的大模型之火正在逐渐冷却。 一个直观的表现是，ChatGPT的用户增长开始下坡。第三方网站SimilarWeb的监测数据显示，今年6月，ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量（PV）环比下降了9.7%，美国地区的流量环比下降了10.3%，用户在ChatGPT上的停留时间也下降了8.5%。 此外，七月以来，微软、谷歌、AWS、阿里巴巴等国内外科技大厂开始陆续发布2023半年报，遗憾的是，各项收入数据中，AI几乎没什么存在感。 大模型似乎走入了用户增长和商业落地的双重瓶颈。与此同时，另一股AI势力正在异军突起。 个性化AI聊天机器人创业公司Character.ai自去年9月发布Beta版本以来，用户涨势凶猛。SimilarWeb数据显示，2023年6月，Character.ai访问量达到2.8亿，5月的增长率更高达62.55%。不仅如此，Character.ai用户黏性极高。多个第三方统计数据显示，用户在Character.ai的停留时间长达28分钟。相比之下，ChatGPT的用户停留时长约8分钟，YouTube和B站的停留时长约20分钟，WhatsApp约18分钟，Google、Facebook和Twitter约10分钟——足见用户对Character.ai“偏爱有加”。 成立于2022年，同样主攻个人人工智能（Personal Intelligence）的AI初创企业Inflection AI也冲劲十足。Inflection AI于今年5月推出了首款产品“Pi”，仅2个月后，Inflection AI便在7月完成13亿美元的新一轮融资，估值突破40亿美元，成为OpenAI之后估值最高的AI初创企业。 这两家公司的出现，让“情感AI”成为ChatGPT之外的另一个焦点。 在国内，清华系AI初创企业聆心智能已经在情感AI领域布局多年。从应用场景上划分，ChatGPT可归为“功能AI”，其价值是用超越人脑的智能帮人类解决各类实际问题，追求“高智商”；而聆心智能、Character.ai及Inflection AI正在做的事可归为“情感性AI”，其价值在于解决人类情感需求，追求“高情商”。 聆心智能创始人、首席科学家黄民烈同时还在清华大学担任多个职位——他是清华大学计算机科学与技术系长聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、智能技术与系统实验室副主任及清华大学基础模型中心副主任。 在涌入大模型的众多学者、创业者中，黄民烈的判断独树一帜。他并未直接瞄准看起来极其性感的“通用大模型”，而是从2015年起就尝试破解情感AI的密码。在他看来，“功能固然很重要，但人的情感也是非常本质的需求”。 事实上，“功能AI”还是“情感AI”，这既是AGI的技术选择，也是AGI的社会角色选择——AI之于人到底会是什么样的存在，是工具，是助手，还是伙伴？本期甲小姐对话黄民烈，聊一聊大模型重复建设之下的另一个视角和判断。 1.谈现状：“大模型会经历一个重复建设之后出清的过程” 甲小姐：最近很多人感觉ChatGPT的热度降下来了，你有这种感受吗？ 黄民烈：融资市场和产业都在趋于冷静。原因是，之前无论投资还是产业，都在说要做“中国的OpenAI”，现在已经有这么多开源和闭源的模型，大家开始考虑能做什么样的应用来真正解决产业问题；大家对大模型的认知更清晰了，有各种评测榜单，大家逐渐清楚彼此的能力；另外，七八月份是上市公司半年报的窗口期，市场会冷静地看这些公司的投入在财报上如何反应，大模型的投入和产出是否匹配。之后有些公司可能会被收并购，融不到钱的公司也会倒闭，这是行业发展的客观规律。 甲小姐：现在我们公允地看过去半年的AI热潮，哪些被高估，哪些被低估？ 黄民烈：大家对通用大模型的期待很高，但在解决实际问题时，国内模型距离ChatGPT、GPT-4还有挺大差距。一方面是我们底层模型的能力还要提高；另一方面，大模型最终要落地产业，依然需要大模型之外的能力，比如加上传统的算法模块，形成一个以大模型为主导的复杂系统，真正解决行业问题。 甲小姐：我身边真实的个人用户，从最开始对ChatGPT上头，到今天逐渐冷静甚至弃用，原因有二：第一是ChatGPT会出现幻觉，不够可信；第二是无法做精确计算等等。这是ChatGPT热度下降的本质原因吗？ 黄民烈：本质与否不好说，但这是一个重要原因。现在大模型容易产生幻觉，因为ChatGPT是概率模型，每次问答都会随机采样，同一个输入，不同的人、不同时间得到的回答不一样，有不可控性。怎么解决这个问题？要和业务、场景结合。比如有些场景允许有一定的容错率，但有些场景容错率为零，就得有别的手段来处理。 再比如你刚才讲的精确计算，现在技术发展很快，大模型算数学题，过去全是概率采样，每次的计算结果都不一样；但现在不一定要通过概率采样去做，可以把数学题变成一个公式，再在模型中插入一个Python解释器去执行，最终得到的结果是确定的。因此，神经系统和符号计算系统结合能够很好地提升模型能力。所以技术也在随着业务需求不断演进，快速发展，有些稀奇古怪的问题今天都能解决得挺好，这是一个动态过程。 甲小姐：放眼全球AI产业的细分发展，通常是美国定义流行，中国一拥而上，市场关注度在短期会高度集中在某一两个赛道，但在欧洲有很多AI细分门类一直有人在做，对比而言，今天的中国AI产业似乎少了某种多样性。你曾表达过“重复造轮子”可能不利于AI发展。近半年内国产大模型的数量已经增长到80多个，是否存在重复建设？ 黄民烈：肯定存在。现在算力非常紧张，基本租不到卡，大家都把算力圈起来了，但各家在技术、能力和商业化路径上都大同小异，肯定是重复投入。但这也是一个市场自然淘汰和选择的过程。中国的做事方式和国外不太一样，搜索是这样，互联网也是这样，CV热也是这样，现在大模型应该还会有一个重复建设然后出清的过程。 甲小姐：你曾表达过ChatGPT的底层还是基于Transformer架构，在模型架构上没有太多创新，它的成功是“数据+工程+系统”层面的集成化创新。ChatGPT会是AI范式的最终状态吗，还是会出现一个新的范式颠覆它？ 黄民烈：很有可能是后者，但现在也不好说。不能说OpenAI没有技术创新，他们肯定有各种各样的创新，只是现在披露出来的比较少。新的范式在2-3年可能不太会出现，但5-10年大概率会出现。在现在这个时代，技术发展具有很大的不可预测性。 甲小姐：回顾历史，AI范式一直合久必分分久必合，几个月前很多人认为ChatGPT路径正在一统江湖，目前这个趋势有变化吗？AI范式正朝着哪个力量发展，是归一的力量还是分化的力量？ 黄民烈：大语言模型、多模态、视觉都是不同的方向，AI研究不一定是大一统的事情，会不断有新的元素融入进来。我本人更希望有多样性的发展，只有百家争鸣才能更好地激发创新，大一统的语言模型对于学术创新来说不一定是好事。 甲小姐：AI领域的next big thing可能是什么？ 黄民烈：相对来讲，学术界更容易做出新的AI范式，例如神经网络和符号计算的大规模结合。也许是新的神经网络架构，也许是能解决现在模型问题的新的神经符号系统。 2.谈模式：“开源与否本质上是商业逻辑” 甲小姐：LLaMA2发布对市场影响很大，国内百川、阿里等都在开源，有些公司还没有确定未来究竟开源还是闭源。开源对一群人来说是原则问题，象征着极客精神和价值导向，对另一群人来讲是利润问题，如果开源和商业逻辑不匹配就很难开源。能否展开说说开源对市场产生了什么样的连锁反应？ 黄民烈：说实话，公司会在不同阶段打不同的牌。Meta的LLaMA做得很好，但谷歌就不怎么开源，OpenAI也全部闭源，Claude介于开源、闭源之间，因为公司的战略打法不同。Meta作为后来者，可能以开源赢得市场认可、口碑，再想办法拓展商业客户。而且Meta对于商业利用还是有比较大的限制，它规定访问流量大于一定范围就必须受限。 相对而言，入局更晚的公司肯定要通过开源来赢得市场和业界的认可。因为不是每个人都有技术能力和算力资源去训练模型，那我就给你提供模型能力，服务很多中小B企业，还能不断收集数据去微调模型。像智谱、MiniMax，包括我们这种做得更早的公司，就在一定范围内开源，可以调用我们的API服务。所以并不存在完全的开源，这取决于公司的战略打法和发展阶段，以及早期采取的模型策略。 比如OpenAI就认为大模型很智能，如果开源让每个人都去用不一定是好事，把所有事情控制在自己手里相对更安全。我不知道这是他们的真实想法还是一种托辞，但我认为开源与否本质上还是商业逻辑。 甲小姐：安卓的开源会让很多人以极低的成本接入生态，但对普通人来说，要接入大模型依然门槛不低。 黄民烈：肯定要有算力，还要有一定的技术人员，否则就要依赖大模型生态中的工具链。但相比之下，开源是静态版本，闭源可以动态地更新系统。 甲小姐：是否可以理解为，刚开始创业就开源的公司很大程度上是以开源来吸附更多的资源，让公司进展更快，但很可能某天就会闭源，目前大模型领域还没有出现真正意义上的苹果和安卓，大家还是阶段性战术？ 黄民烈：是的。开源会形成品牌效应，能够吸引来一定的商业客户，这是有很大影响力的。 甲小姐：接下来，大模型的发展逻辑是在ChatGPT的基础上继续修修补补、添砖加瓦，还是有其他的路径？...
AI心灵守护师黑客马拉松决赛：抑郁症在线诊疗与减压舒缓工具
文章介绍京东零售首届黑客马拉松大赛决赛情况，10支参赛队展示了自己的项目，评委从创新性、影响力和技术实现难度等方面进行评分。最终，《AI心灵守护师》团队获冠军，将获得30000元奖励基金。其他优秀项目也获得奖项和支持。本次比赛得到了技术团队的支持和京东集团的专利保护。
AI心理学：机器人连小信助力新型心理健康服务
文章总结：科幻英剧《真实的人类》展现了AI技术在日常生活中的广泛应用，如心理咨询、刷脸检票、商品推荐等。随着我国经济社会快速转型，人们心理压力增大，心理健康服务需求凸显。连信科技推出的基于AI的心理健康服务机器人“连小信”，具有AI心理咨询、心理评估等功能，能提供24小时在线免费咨询，有效改善了市场水平良莠不齐现状，推动了AI与心理健康服务体系的融合，有望推动我国心理服务行业标准化进程。
AI助力医疗，智能助手为医生省力
这篇文章探讨了人工智能在医疗领域的应用，特别关注了AI技术在医疗辅助决策和提高医疗效率方面的作用。文章强调了AI技术需要在医疗实践中得到不断的优化和改进，才能更好地服务于医生和患者。同时，AI技术的普及还需要得到医院的认可和支持，这需要建立在一个可靠的数据分析和评估基础之上。
ChatGPT插件：轻松生成图表
这篇文章介绍了人们可能不知道的是，ChatGPT不仅可以进行文字输出，还能生成图表。通过安装daigr插件，可以根据给定的数据制作图表，比如阿里巴巴、京东、拼多多等公司的市值。而且生成的图表可以自动回复，也可以点击放大或保存到本地，非常方便。
文章AI时代下的心理咨询：未来已来，机器人心理咨询师并非“科幻”
这篇文章探讨了机器人心理咨询师是否真正是“科幻”的问题。尽管AI技术在许多领域取得了显著的进步，但在心理咨询领域，许多人仍然有所疑虑。然而，随着国内经济社会发展和新冠疫情的影响，加强心理健康服务变得尤为重要。心灵密友AI是一款结合了人工智能和心理领域的心理服务智能机器人，旨在弥补传统心理咨询行业的不足，为用户提供普惠化、常态化、多样化的心理健康服务。密友AI已经在多个场景和公益活动中发挥作用，体现了其在心理辅导和心理健康服务方面的潜力。
AI医疗：大模型竞赛中的机遇与挑战
本文讨论了我国AI医疗领域的最新动态和发展趋势。首先，叮当健康发布了全新的AI医疗产品——叮当HealthGPT，並推出了基于此研发的应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手。其次，国内各大互联网医疗企业和科研机构纷纷布局AI医疗领域，推出了一系列医疗大模型。最后，尽管AI在医疗应用端仍处于探索阶段，但其广泛的应用前景已经引起业内的高度关注。
AI语音克隆技术把消防员的爱与陪伴带回家
本文介绍了广州天河消防救援联手京东云在春节期间开展的“让‘AI’的声音回家”公益活动。通过AI语音克隆技术，为消防员克隆音色并生成孩子们的睡前故事，用声音把爱与陪伴带回家。此技术依托京东云言犀全自研的语音语义技术，可实现30分钟内完成模型自动化训练与部署，还原真人音色、音调、语气，并支持600多种外语和方言音色。未来，京东云计划于2024年正式推出更大型的言犀语音大模型，实现“一句话语音克隆”。