相关新加坡国立大学赖载兴教授

AI 科技评论：您认为当前机器学习和深度学习领域面临的最大挑战是什么？您的研究 如何帮助应对这些挑战？ 赖载兴: 最大的挑战可能是可解释性，这样模型就可以用来完成艰巨的任务。我们研究 中使用的混沌边缘原理可以作为提高人工智能可解释性的理论基础。 AI 科技评论：您能否介绍一下本研究的应用前景和潜在挑战？ 赖载兴: 我们的研究是概念验证的第一步，表明利用复杂系统科学中的原理可以帮助创 建更好的人工智能模型。从长远来看，它可以带来更好、更复杂的训练算法或模型架 构。然而，由于大型语言模型等最先进的模型非常庞大且复杂，因此实现更好的人工 智能模型非常具有挑战性。 Q: 您如何看待量子信息科学和复杂系统研究在未来技术发展中的作用？他们将如何推 动跨学科创新？ 赖载兴: 量子信息科学正沿着一条不可阻挡的轨迹迅速发展，这不仅得益于它巨大的潜 力，更源于它对量子技术革新的驱动作用。随着我们对量子世界的认识日益加深，对 通信、计算和安全等领域的高级功能需求不断增长，探索量子领域已成为一个合乎逻 辑的下一步。制造量子设备是一个复杂的过程，它要求精密的工程技巧和跨学科知识 的融合。量子信息科学有潜力成为连接多个前沿创新的关键纽带 ...