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英国用AI分析城市社会不平等情况,加快培养复合型技术技能人才,像破案那样抓基础研究科教大家谈
2019年04月20日    阅读量:984     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

根据自然科研旗下《科学报告》18日发表的一项研究,英国正在采用人工智能(AI)分析社会问题。帝国理工学院团队研发了一种能分析公开街道图像数据的深度学习计算机方法,可以用于检测城市社会、经济、环境和健康方面的不平等情况。


研究人员认为,诸如伦敦等大城市,存在大量不平等现象,而详细的数据测量对于制定、评估那些减少不平等的政策来说非常重要中国机械网okmao.com。但是只有少数国家拥有能进行实时测量、链接全面的统计数据集。


为此,英国帝国理工学院科学家艾萨拉·苏尔及其同事利用深度学习方法训练了一种计算机程序,该程序通过可公开获取的街道图像和政府统计数据,能检测英国四大主要城市(伦敦、伯明翰、曼彻斯特和利兹)的不平等情况。经过525860张伦敦城市图像(对应156581个邮政编码)的训练后,再用1%的西米德兰兹郡、大曼彻斯特郡和西约克郡图像进行微调,该程序对另外三座城市预测结果的准确度就能与伦敦不相上下。


研究团队假设城市以及城市生活的一些特征(如住房质量和生活环境)拥有计算机可识别的直接视觉信号,这些信号包括建筑材料和失修情况、汽车或当地商铺。结合政府对该城市住房条件、平均收入或死亡率和发病率等结果的统计数据,这些图像被用来训练计算机程序,以检测没有统计数据的城市中的不平等情况。


研究人员发现,这一计算机程序最善于识别生活环境和平均收入方面的差异;而最不善于识别犯罪和自我报告的健康状况的差异。


随着大数据和机器学习算法的进步,社会学的研究也开始试图利用AI和数据挖掘为研究手段。这一趋势显而易见的好处是:过去无法处理或者被人类研究员所忽视的问题,可以很快浮上水面。因为传统的分析统计方法呈现出来的是一种“阐释”效果,而机器学习算法的量化分析手段偏重于“预测”,可以帮助研究人员建立更完善的模型。不过目前来看,AI尚不能全方位分析社会学种种问题,因此让传统方式与新兴手段互为补充,就显得尤为重要。(记者张梦然)


教育部、国家发展改革委、财政部、市场监管总局日前联合印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》(以下简称《试点方案》),部署启动“学历证书+若干职业技能等级证书”(简称1+X证书)制度试点工作。这意味着,传统的学历证明之外,你还能用职业技能等级证明自己的职业水平。


“‘1’为学历证书,‘X’为若干职业技能等级证书。”教育部职业教育与成人教育司负责人介绍,学历证书全面反映学校教育的人才培养质量,在国家人力资源开发中起着不可或缺的基础性作用。职业技能等级证书是毕业生、社会成员职业技能水平的凭证,反映职业活动和个人职业生涯发展所需要的综合能力。


《试点方案》提出,自2019年开始,重点围绕服务国家需要、市场需求、学生就业能力提升,从10个左右职业技能领域做起,稳步推进1+X证书制度试点工作。以社会化机制招募职业教育培训评价组织,开发若干职业技能等级标准和证书。试点院校则以高等职业学校、中等职业学校(不含技工学校)为主,本科层次职业教育试点学校、应用型本科高校及国家开放大学等积极参与。


根据《试点方案》要求,近期将首批启动5个职业技能领域试点——建筑工程技术、信息与通信技术、物流管理、老年服务与管理、汽车运用与维修技术5个领域参与首批试点的有关职业技能等级证书。


“院校是1+X证书制度试点的实施主体。”这位负责人指出,试点院校要推进“1”和“X”的有机衔接,进一步发挥好学历证书作用,夯实学生可持续发展基础,积极发挥职业技能等级证书在促进院校人才培养、实施职业技能水平评价等方面的优势,将证书培训内容有机融入专业人才培养方案,优化课程设置和教学内容,对专业课程未涵盖的内容或需要强化的实训,组织开展专门培训。值得注意的是,教育部还将结合实施1+X证书制度试点,探索建设职业教育国家“学分银行”,对学历证书和职业技能等级证书所体现的学习成果进行认证、积累与转换,促进书证融通,探索构建国家资历框架。(记者 晋浩天)


  科研工作是“从0到1,再到无穷大”的持续接力过程,但“从0到1”无疑最重要、最基本,因为它意味着无中生有、前无古人,也意味着原始创新。然而,开展“从0到1”的基础研究,目前高校尚存在一些问题。


  首先是大胆假设、勇于猜想不足。基础研究特别是自然科学领域的研究要敢于假设、提出猜想。大胆猜想、小心求证、得出结论,是“从0到1”的三部曲。想都不敢想、猜都不敢猜,“从0到1”就无从谈起。从中国目前总体情况看,开展验证性研究多,跟踪模仿得多,善于用毕生精力去验证别人的假设和猜想,而不是自己提出问题、开创理论。这是“从0到1”面临的最大问题。


  其次是深入研究不够。做基础研究一定要从兴趣出发,在研究过程中要有“破案”的兴奋和执着,才能步步逼近真相,才能无限接近本质。如果是以课题热不热门、发文章容不容易、评职称快不快、能不能出名为目的,就很难往深里走,就容易忘了科研的初心,容易动作变形、学术走样,从而很难取得“从0到1”的成果。


  最后是学科交叉融合依然流于表面。总体来看,我们在科研中并联多、串联少,貌似交叉多、真正融合少,“物理现象”多、“化学反应”少。大家知道,上世纪初建立的相对论、量子力学、DNA双螺旋结构、信息论等四大基础科学理论,支撑了世界经济几十年的发展,但之后一直没有什么重大理论上的发现和突破,主要还是像摩尔定律一样靠技术上的不断进步来支撑。现在来看,重要科学理论的突破、新的科学理论的产生,越来越离不开不同学科的交叉融合,像电子信息+、人工智能+、互联网+、医学生命+等,就蕴含了“从0到1”的巨大机遇,特别是“电子信息+”就是金山银山,是未来科技的突破点和增长点。


  最近,科技部、教育部共同起草了《推进高校加强“从0到1”基础研究行动方案》,提出优化高校原始创新环境、组织实施原始创新长期项目、强化国家科技计划原创导向等举措,为解决中国基础研究缺少“从0到1”原创性成果的问题提供了现实路径。


  为此,高校要多鼓励开展自由而深入的研究。基础研究既要前沿更要深入,关键在于瞄准一个方向、一个目标,不能发散、不能多靶点,需要十年磨一剑甚至是更长时间。我国著名固体物理学家黄昆曾说,大多数开创性的工作其实并没有想象的那么复杂,关键是有少而精的目标。建议国家自然科学基金委在高校设立聚焦一个方向(不是一个领域)的前沿科学中心,瞄准一个方向持续开展基础研究,鼓励“一辈子只做一件事”。


  美国国家科学基金会在一些大学就设有类似的研究机构,做出了一些很有特色的基础研究成果。笔者曾访问过科罗拉多大学波尔德分校,该校算不上美国一流高校,但美国国家科学基金会在该校设有一个原子分子物理研究中心,专门从事玻色—爱因斯坦凝聚方面的研究,早年就得过一次诺贝尔奖,后来又出过不少诺奖级的成果。该中心的师生全部精力都集中在一个方向上,原则上不需要再申请政府资助的其他科技项目,这种状态会持续一二十年甚至更长时间。


  高校还要多引导学科交叉融合,高校多学科的优势要真正得到释放,就要不断打破学科边界,让学科间在更大程度上相互渗透、交叉。这就需要有组织的行为和协同机制,需要集成攻关,需要组建跨学科的大团队。大学尤其是综合性大学在这方面潜力很大,现在教育部的“集成攻关大平台”就是一个比较好的推进跨学科交叉研究的方式。


  “从0到1”,关键在人,最根本的是要让人安静下来、沉下心来。基础研究具有长期性、不可预见性等特点,迫切需要我们净化学术生态,营造一个让科学家尤其是青年科学家能够安下心来进行深度思考和冥想的环境,开展真科研、研究真学问、作出真贡献,而不是在浅思维和浮躁中做些似是而非、浪费青春的研究。


  例如,对35岁左右的青年学者,能否主要考核其代表作,尤其是与国际同行合作的层次、深度等?对优秀的青年科研工作者,可否享有10年内“免检”的待遇……这些都需要进一步完善有利于基础研究的资助体系和建立更加符合基础研究规律的评价机制。 


  (作者为中国工程院院士、四川大学校长)


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