如何在充满不确定性的当下探索未来？

（本文阅读时间：9分钟）

10月18日至20日，微软研究峰会2022即将在线举行。在为期三天的会议中，每天都将以一个主题演讲开启并通过不同的专题展开讨论，从更高效、适应性更强的人工智能，到赋能人类创造力和助力可持续社会发展的技术，这些主题演讲和专题将引领我们进行深入探究。

在今天介绍的三场专题中，分享嘉宾们将探讨我们如何才能建构出预测、承受和适应社会危机的能力；我们要如何发展人工智能，有更多机会赋能更多人；科技如何能帮助我们以有意义的方式实现我们的生活和工作目标。其中话题涵盖元宇宙、气候风险评估、智慧城市、大规模人工智能浪潮背后的关键驱动因素等前沿研究，涉及与人类福祉相关的方方面面。

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专题1：构建一个有韧性

且可持续发展的世界

闪电演讲：可持续地滋养世界

在本场分享中，四位来自微软研究院的研究员将探讨数据和人工智能如何帮助做出更好的农业决策，安全且保护隐私的共享数据，从而克服食品供应链中的挑战，并实现食品生产、研发的现代化。

圆桌论坛：气候风险评估的计算进展

气候变化对人类福祉和生物多样性构成了重大风险，因此我们需要改进模型构建，以便更好地了解整个影响链条，并减轻或避免最糟糕的结果产生。该环节将邀请碳排放测量和气候风险方面的专家，与微软在因果机器学习和深度学习领域的专家进行对话。他们将共同探讨解决碳核算和气候风险预测的重要性和挑战，以及计算方法将如何改进每种方法的建模。

圆桌讨论：迈向气候智慧城市——用于空气污染感知的物联网网络

全球各个城市的政策制定者都在寻求通过低排放区和汽车电气化等举措来应对气候变化。这些措施所减少的有害空气污染物目前可以通过物联网实时呈现出来。在本次圆桌讨论上，嘉宾们将分享各自的研究观察，探讨气候智慧城市所需的技术和社会发展要求。

圆桌讨论：从科学到政策——在全球突发情况的不确定性下做出决策

危机时期，科学在帮助政府制定明确的政策方面发挥着关键作用。然而科学并非完美，而且如何将不确定性传达给决策者，并最终传达给公众，是极具挑战性的。本次圆桌讨论将探讨微软如何与研究界合作开发新技术，以帮助在不确定的情况下改善决策，以及如何在全球紧急情况下更有效地向决策者和公众传达信息，从而让整个社会更具韧性。

研究分享：用证明助手 Lean 纠正计算法律和民事诉讼

如税法等计算法都是通过对算法进行编码，但在实践中，这些算法被隐藏在层层的法律条文和鲜为人知的实施过程背后，没有透明度或问责制。在该演讲中，三位嘉宾将介绍“正确计算法律项目（Correct Computational Law Project)”。该项目利用形式化方法，将涉及计算的法律形式化，重新实现，并发现其中的错误。嘉宾们将分享在法国和美国所做的研究议题，探讨美国联邦民事诉讼的复杂性，以及证明助手 Lean 如何总能以数学上的确定性，在诉讼阶段找到一条满足所有主要程序要求的路径。

专题2：高效的大规模人工智能

主题演讲：实现有更多机会赋能更多人的人工智能

大规模人工智能的爆炸式增长正在产生越来越通用的、强大的构建模块和工具。本次演讲将介绍大规模人工智能浪潮背后的关键驱动因素以及能够说明近期趋势变化的一些应用。大家也可以听到微软执行副总裁兼首席技术官 Kevin Scott 和研究团队与人工智能共同撰写科幻小说的探索历程。嘉宾们还将探讨旨在提高大规模人工智能效率、适应性和协作性的研究前沿，从而让人工智能有更多机会赋能更多人。

闪电演讲：训练与推理效率

为了让更多的人使用人工智能，无论是在计算资源还是人力资源方面，模型的训练和运行成本都需要更低。在本次分享中，嘉宾们将探讨如何提高训练和推理渠道各部分的效率，包括优化现有大模型以及创建新的体系结构和训练范式。

闪电演讲：技能的获取与新能力

与人类相比，现代人工智能系统执行的任务数量相对较少。为了将人工智能的优势带到更广泛的场景中，嘉宾们将在本场分享中介绍，能够学习快速完成新任务并适应新的且不断变化的环境的人工智能。

闪电演讲：让模型符合人类意图

人工智能需要无缝地与人类智能结合，从而使其可以与人类目标保持一致。因此，为了开发出造福人类的人工智能，该环节将展示促进人类与人工智能之间直观协作以及与人工智能系统有效监督相关的前沿研究。

炉边谈话：大规模人工智能的下一个目标是什么？

如今，人们正在从不同的角度来研究人工智能，这不仅包括创造更强大的模型，还包括开发独特的方法来创造创新、公平和负责任的人工智能技术，并且在其中发现新的机会与风险。四位嘉宾将在这场对谈中展望下一代的人工智能系统。我们应该追求的最重要的研究方向是什么?我们将如何更好地转化这些技术，让更多人有更多机会受益于人工智能?

专题3：增强人类的生产力和创造力

闪电演讲：用技术赋能数学家

数学的数字化是一个新兴的概念。本场分享中，来自微软研究院、卡内基梅隆大学和福特汉姆大学的分享嘉宾们将探讨数学领域正在发生的数字革命、微软研究院的编程语言和证明助手 Lean 的广泛应用以及如何运用 Lean 使教育普及化。

圆桌讨论：从人工智能研究到 3A 游戏大作的应用

游戏行业一直在不断寻找新的方法来吸引玩家，并管理创建 3A 游戏大作所带来的日益增加的复杂性。应对这些挑战的关键机遇之一就是人工智能的创新。在本次圆桌讨论中，来自 Xbox、索尼、EA 和 Square Enix 的嘉宾们将讨论当前游戏中人工智能创新的前景、将 AI 创新与游戏结合的独特挑战、以及他们对将发生在这个领域的下一个突破的预测。

闪电演讲：用于视觉内容创新的人工智能

视觉语言表示和建模技术的不断融合为视觉内容创新研究带来了新的机遇。本次分享将关注用于视觉内容创新的人工智能，多位来自该领域的分享嘉宾将介绍最新的研究工作和挑战，并共同讨论该领域的未来发展。

研究分享：数值化的弱人工智能与符号化的强人工智能

当前，自下而上的深度神经网络（DNN）在计算机科学的各个方面都取得了突破和成功。人类常识赋予的自上而下的策略与 DNN 自下而上的策略有机融合，将是下一代人工智能系统的关键。在这一环节，嘉宾们将以机器人领域为例，分享他们最新的研究成果。

圆桌讨论：元宇宙的未来是工作还是娱乐?

元宇宙真的将改变我们工作和社交生活的游戏规则吗? 还是它更像是在我们当前的数字生态系统中拥有一席之地的一种进化形式？本次圆桌讨论将在一个实验性的混合会议室举行，六位世界级的专家将讨论元宇宙的未来以及它将如何影响我们未来的工作和娱乐。

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