在 - 数量和人工智能的深度整合中，以及第二个MDPI物理和数学学科的学者峰会谈论科学与技术整合的新未来正在加速
数量和人工智能的深度整合，第二个MDPI物理学和数学学科的学者谈论新的跨学科未来
如今，随着科学和技术一体化的持续加速，科学和人工智能已成为导致科学，技术和工业变革革命的新革命的主要驱动力。 8月23日，由中国工程学院研究生院和海南大学理论物理研究中心组织的第二次物理学和数学学科峰会，在Haikou成功完成。许多学者和顶级学者都聚集在一起，从许多方面进行深入的对话和意识形态碰撞，例如理论框架，技术路径，发展瓶颈和围绕“缩短“体积和人工智能”跨场的遗留所围绕的镜头。
图片显示第二个MDPI物理和数学峰会场景
数量和人工智能的技术既是全球科学和技术变革中最活跃，最切割的领域。两者的整合不仅被期望恢复计算范式并提高付出能力，而且还可以为解决复杂的科学问题提供新的途径。以相似性，存储指数和其他属性，预计计算量将在传统计算能力的瓶颈中受到损害，并为大型AI培训，优化算法等提供基本支持；尽管人工智能技术还可以加速控制，纠正批量系统的误差和优化，并促进硬件和算法量的开发。这个跨学科领域不仅涉及许多学科（例如物理，计算机和数学）的深入整合，而且还记得Scientif的主导地位IC，技术和国家竞争技术，因此受到学术和工业界的高度赞赏。
学术太阳长春，学术Luo Qingming，学术Ye Chaohui和MDPI Publishing主任Li Yingli博士尊重开幕词。学术太阳公园引入了MDPI的发展和任务。它强调，作为最大的进入世界的开放发行商之一，它在学术交流和沟通中起着重要作用。学术Luo Qingming回顾了近年来Hainan University的跨越大学的发展，预计会议将促进更多的合作与交流。 Ye Chaohui感谢MDPI提供的沟通机会，并表示人工智能的数量是未来发展的重要方向。他接受了所有与海南进行交流与合作的专家。 Li Yingli代表MDPI发表演讲，期待o未来。 MDPI将继续通过严格有效的同伴分析和开放访问访问来帮助快速传播科学研究的结果，并与学术界合作。
图片显示了会议主席学术太阳公开的开幕词
作为会议不可或缺的一部分，峰会论坛是 - 学术Ye Chaohui，Academic Sun Changpu，Academic Duan Wenhui和学术Zhang Jiping担任客人，学术Zou Bingsong，Zhao Hong教授，Cai Qingyu教授，Cai Qingyu教授，WuBiao教授和其他Scholarars及其他Scholares参与。该论坛以概念，整合路径，理论瓶颈和未来的“数量和人工智能”的方向进行了深入讨论。
图片显示了第二个MDPI物理学和数学峰会的峰会论坛。从左到左，学术段Duan Wenhui，学术Ye Chaohui，Academic Sun Pu和Academic Zhang Jiping
在骗局中会议上的会议上的学者和学者有系统地评估从许多主要维度中切割“数量和人工智能”的问题，以及结合了路径，双向授权的内容的范围，并发展了一系列MGA深刻的问题，诸如潜在的计算，智能的和人类的认识范围，并确定了一系列的MGA深刻问题跨学科领域。
学术界和专家已经教导说，即使科学科学和人工智能的结合具有巨大的潜力，但它仍然面临着工程学的理论加深和实施的双重挑战。学术Duan Wenhui指出，科学科学涵盖了许多层次，例如计算，材料，力学等，尤其是随着量子计算和人工智能的整合，这有望c在计算能力方面的革命。但是他还承认，实际着陆时间仍然存在重大不确定性。 Sun Changpu的学术强调，Dami应该是“神秘的”，并以务实的行为促进了“科学AI”和“科学”的双轨开发，以确保人工智能的发展植根于坚实的数学基础。 Zhang Jiping学术提醒，如果AI缺乏数学逻辑支持，其长期发展将面临主要问题。
在“科学AI”方面，Duan Wenhui学术学者分享了AI的成功应用材料研究，这表明了人工智能加速科学发现的巨大潜力。进一步教导说，即使AI在GO领域和自动推理中取得了突破，仍然有必要加强“科学”的基础研究以在Trustwort产生体重hy ai。赵教授提出了一个鼓舞人心的观点：“ AI科学”可能与传统模型不同，类似于“三体问题”。我们应该知道要理解，描述和使用不确定性，而不是在传统意义上痴迷于确定性模型。
在谈论计算量时，学术段元瓦（Duan Wenhui）认为，一旦实施了计算机，它将为人工智能中计算的力量带来突破。但是，学术太阳长月提醒人们，量子计算中仍未实现大量功能，这与人工智能的快速崩溃相比是一个空间。
关于AI的“黑匣子”和可靠性挑战的主题。学术的太阳长菜直截了当地是，人工智能的“黑匣子”特征是当前发展中的主要瓶颈，其发生的行为不是理性的解释，防止在主要区域的应用。赵洪教授补充说，当前大型模型产生的内容通常是“受控的幻觉”，并且需要立即进行更严格的筛选和可靠性评估机理。
关于“强大的人工智能”引起广泛关注的问题，学术太阳公布说，AI在特定的活动中超越了人们，但是“强大的人工智能”本身尚不清楚，不应事先结论。在他的摘要中，学术Ye Chaohui提出，“人机合作”是开发中更务实的方向，应避免使用人类智能和机械智能来避免风险。
当涉及体积的影响与人类智力有关时，学术Zou Bingsong通过了一个周到的假设：人脑的智力和直觉可能与体积的影响有关。学术太阳长公平认为在宏观系统中通常会忽略体积的效果，不应直接归因于临时过程。 Cai Qingyu教授假设可以从人类机构中获得人类智能中的“不确定性”，但仍然需要经验跨学科的证据。 Wu Biao教授始于“量子Go”的研究，并指出智能行为本质上是经典的，因为它应该依靠评论机制。通过测量体积引起的分组波降落会破坏系统的完整性，因此可以实现IMIT来实现真正的“音量智能”。
图显示了学术Zou Bingsong询问峰会论坛会议
该论坛终于达成了许多共识，包括“ AI for Science”和“ AI科学”之间持续的双向参与，将AI定位为人类能力的增强工具，面对当前的AI和AI和瓶颈理论，合作，合作的计算量演说是通往未来发展的途径。
为了进一步促进该领域的发展，会议上的专家建议：加强跨学科合作并促进物理，数学和计算机的深入整合；在关键领域建立人工智能的可靠性标准，注意关键领域，包括医疗和军事护理，以确保其安全和控制能力；鼓励原始研究和国际合作在“ AI物理学”的方向上促进学术交流。
此外，在会议上，MDPI人工智能领域的11名学者和专家Liu Jiaxu博士以及Wu Biao教授，副教授Deng Dongling教授，Hu Zhongkun教授，Zhao Hong教授，Zhao Hong教授，等等。
第二次MDPI物理和数学峰会成功地建立了一个高水平的跨场对话平台，这不仅加深了对整合“ Volume-Art-Art”的关键挑战和机会的加深智力的智力”，但也指出了随后的科学与合作研究布局的方向。我们期待下一个峰会，以继续在此基础上促进相关isyu的探索，进一步加深国际交流和跨境合作，并共同帮助促进这一战略跨部门的稳定且创新的发展。
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