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  而相比于運籌學,人工智能近年來的發(fā)展可謂是“飛入尋常百姓家”,無人不知無人不曉,人們在使用大模型時都可以用大白話去提出問題,然后比較快速地得出合理答案,而運籌學是一門不易為普羅大眾所了解的科學,只不過我們在日常生活中是日用而不知。

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  葉蔭宇:這些說法夸張了。我認為,恰恰是諾獎的結果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學、化學等這些學科之上的。比如今年的諾貝爾物理學獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的研究,其中的“網(wǎng)絡”,就是一個關乎數(shù)學和物理學的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們在日常生活中的實際問題,并不會成為脫離實際的“空中樓閣”而存在,而這些實際問題就關乎物理學、數(shù)學等等基礎科學。我所接觸的人工智能研發(fā)領域的一些團隊,近些年來很難取得切實落地的成果,就證明了這一點。

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美國汽車制造業(yè)最可能遭受重創(chuàng),原因是汽車組裝完成前,零部件要多次穿越美國、墨西哥和加拿大邊境。金融分析機構TD Economics表示,受進口稅的影響,美國汽車平均價格可能上漲3000美元。

“投資于人”,即資金資源更多用在人的身上,用于發(fā)展所需、民生所盼,用在保障和改善民生。這一新提法,深刻反映出中央不斷強化宏觀政策的民生導向,更加注重目標引領,著眼增進民生福祉。

  葉蔭宇:我認為二者各有千秋。相比于人工智能,運籌學的顯著優(yōu)點是:設計一種算法無需真實數(shù)據(jù)參與,可將問題和數(shù)據(jù)抽象化,完全不會影響運籌學的優(yōu)化過程。就如同往一個背包里放不同價值、不同種類的物品,人工智能需要了解這些物品具體為何、價值幾何從而給出解決方法,而運籌學的優(yōu)化是給出一種最優(yōu)算法,無論放進去什么樣的物品,都能根據(jù)算法找出最優(yōu)解,通俗來講,就是以不變應萬變,以“一”對“無窮”。

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