Altı akademisyen Gao Wen, Zhao Qinping, Yu Dapeng, Wu Jianping, Gui Weihua ve Liao Xiangke, açık kaynak ve açık yapay zeka platformunun teknik zorluklarını tartışmak için bir araya geldi.
Leifeng.com AI teknolojisi yorum notu: 17 Aralık 2018'de, Pengcheng Laboratuvarı ve Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisi Teknolojisi İnovasyon Stratejik İttifakı tarafından ortaklaşa düzenlenen "Yeni Nesil Yapay Zeka Akademisyen Zirvesi Forumu", Shenzhen'de görkemli bir şekilde açıldı. Bu forum iki gün sürecek ve 17'nci ana forumdan ve 18'inci tıbbi tematik forumdan oluşacak. "Head Goose 'Crossing Clouds, Cloud Brain Enlightening Wisdom" temasıyla, yerli üst düzey teknoloji şirketlerinin birçok akademisyeni ve teknik lideri rapor vermek üzere foruma davet ediliyor. Forumun öne çıkan kısmı akademisyen paneli ve pek çok akademisyen yapay zekanın mevcut durumuna odaklanacak Bazı zor gelişme konuları ile tartışın. Bu forum, sektördeki değişiklikleri ve teknolojik yenilikleri tartışmak ve AI'nın sınırlarını keşfetmek için yapay zeka alanındaki en iyi yerli uzmanları bir araya getirdi. 2018'de yapay zeka alanındaki en dikkat çekici olaylardan biri.
17.si sabahı düzenlenen ana forumun sonunda "Yapay Zekanın Teknik Zorlukları Açık Kaynak Açık Platformlar" temalı bir akademisyen forumu başlatıldı. Akademisyen Forumu'na katılan akademisyenlerin tamamı Pengcheng Laboratuvarı'nın özel konuklarıdır: Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Pekin Üniversitesi Profesörü, Pengcheng Laboratuvarı Direktörü Gao Wen, Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisi Teknolojisi İnovasyon Stratejik İttifakı Başkanı, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Pekin Havacılık ve Uzay Üniversitesi Profesörü, Eğitim Bakanlığı Bilim ve Teknoloji Komitesi Direktörü, Zhao Qinping, Çin Bilimler Akademisi Akademisyeni, Pengcheng Laboratuvarı Akademisyeni, Kuantum Hesaplama Araştırma Merkezi Akademisyeni (hazırlanıyor), Güney Bilim ve Teknoloji Akademisi Fizik Bölümü Başkanı Yu Dapeng, Çin Mühendislik Akademisi Bilgisayar Bilimleri Akademisyeni Wu Jianping, Mühendislik ve Teknoloji Bölümü Dekanı, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni Gui Weihua, Orta Güney Üniversitesi Kontrol Mühendisliği Enstitüsü Direktörü ve Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni ve Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Fakültesi Dekanı Liao Xiangke. Leifeng.com AI Technology Review size canlı raporlar getiriyor.
Bu forumun moderatörü olan Akademisyen Gao Wen, Çin'de yapay zekanın gelişiminin eksikliklerine ve dezavantajlarına başından beri dikkat çekti: İlki bizim Temel araştırma, Amerika Birleşik Devletleri'ne kıyasla nispeten zayıf İkincisi bizim Üst düzey yongalar, çekirdek aygıtlar ve üst düzey sensörler dahil üst düzey bileşenler nispeten eksiktir Üçüncüsü bizim Açık kaynak ve açık platformlar yetersiz etkiye sahip Dördüncüsü Yapay zeka alanında geliştirdiğimiz nispeten az sayıda üst düzey yetenek var. , Üst düzey yeteneklerimiz Amerika Birleşik Devletleri'ndekilerin sadece% 20'sine eşittir ve bu% 20'nin bir kısmı yurtdışından iade edilir. Bu statükoya dayanarak, bu akademisyen forumu açık kaynak ve açık platformumuzun eksikliklerine odaklanacak.
Akademisyen Gao Wen himayesinde, Akademisyen Zhao Qinping, Akademisyen Yu Dapeng, Akademisyen Wu Jianping, Akademisyen Gui Weihua ve Akademisyen Liao Xiangke, yapay zeka teknolojisi için açık kaynak ve açık platform konusunda görüş ve önerilerini dile getirdi.
Zhao Qinping, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Beihang Üniversitesi Profesörü, Eğitim Bakanlığı Bilim ve Teknoloji Komitesi Direktörü
Akademisyen Zhao Qinping: Bugünkü konferans çok güzel geçti. Teması açık kaynak ve açık platform. Akademisyen Gao'nun dediği gibi, bu bizim eksikliklerimizden biri, ancak bundan sonra bu eksiklikleri gidermeye ve tümüyle oynamaya devam edeceğiz. Başarılı olacağımızdan eminiz.
Çinin yapay zekası 60 yıldan fazla bir süredir geliştirildi. Gelişiminin son zirvesi, özellikle Japonyanın beş nesil uçak planının önerilmesinden sonra 1980lerde oldu. Daha sonra düşük yankı dönemine girdi (özellikle 90larda) ve şimdi yüksek bir gelgite ulaştı. Yapay zeka teknolojisi bir sarmal içinde gelişiyor . Son doruğun sıcak sözcükleri arasında bilgi işleme, bilgi mühendisliği, uzman sistemler ve akıllı makineler yer alır. Şu anki doruk noktası esas olarak derin öğrenme ve transfer öğrenmeyle ilgilidir. Aslında, ilki hiyerarşik istatistiksel tümevarımdır ve ikincisi analojidir. Muhakeme ve benzetme yoluyla öğrenme, ancak teknoloji farklıdır - mevcut teknoloji, birçok ilerleme sağlayan büyük veridir: Biri yüksek performanslı bilgi işlemdir.Yüksek performanslı hesaplamanın gelişimi, bu yapay zeka turunun temelini atmıştır; Birincisi, bu zirveyi bir öncekinden ayıran anahtar nokta olan İnternet.
Geçmişte bazı şeyler başarısız olsa da, şimdi öğrenmeye değer.Araştırmacılar, sektörümüzün gelişmesine yardımcı olacak geçmişi öğrenmeli ve düşünmelidir. Örneğin, doruğun son turunda başarısız olan uzman sistem, mevcut derin öğrenme kadar popülerdi, ancak şimdi kullanılabilecek kimse yok. Neden? Başarısızlığının nedenleri şunları içerir: Birincisi sağduyu hatası, ikincisi zaman ve deneyim bilgisinin ifade edilmesi ve işlenmesi hatası ve üçüncüsü, bu uzman sistemin kurallara dayanması, ancak uzman odaklı bilgi inşası için bu tür kurallardır. Sistem çok kırılgandır. Ve şimdi, derin öğrenme de dahil olmak üzere aynı sıcak yapay zeka aslında temelde zayıf yapay zeka, bu nedenle mevcut açık kaynak ve açık platform sadece derin öğrenmeyi değil, aynı zamanda diğer yöntemleri de denemeli. Bu algoritmalar çığır açtıklarında kesinlikle önceki spiral aşamalarda karşılaşılan problemlerle yüzleşeceklerdir.Geçmişte yaptığımız yöntemleri anlayıp onlardan öğrenmeli ve karşılaşılacak sorunlara zihnimizi açmalıyız. Orijinal bir şey yapın.
Çin Bilimler Akademisi Akademisyeni, Pengcheng Laboratuvarı Akademisyeni, Kuantum Hesaplama Araştırma Merkezi Akademisyeni (hazırlık aşamasında), Dapeng Yu, Güney Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Fizik Bölümü Başkanı Profesör
Akademisyen Yu Dapeng: Bugün yeni nesil yapay zeka üzerine bir seminer. Herkes Müdür Gao Wen'nin bana yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesine yardımcı olmak için gelecekteki kuantum teknolojisinin dağıtımına adanmış Pengcheng laboratuvarında bir kuantum hesaplama araştırma merkezi açmamı emrettiğini biliyor. Neden şimdi kuantumu önemsemeliyiz? Yapay zeka neden bu kadar büyük bir gelişme kaydetti? Üç temel faktörden yararlanır. Birincisi gelişmiş algoritmalardır, özellikle son yıllarda, algoritmalar hızla geliştirilir; ikincisi teknolojidir. 10 yıl öncesine kıyasla, mevcut teknoloji katlanarak gelişmiştir. İyileştirme, bu yapay zekanın tüm yönleri etkileyebileceği önemli bir faktördür; üçüncüsü Devasa büyük veriler her geçen gün katlanarak artıyor. Bu hızla, gelecekte bu büyük ölçekli, düzensiz ve karmaşık verilerin işlenmesi için yeni bir akıllı yöntem gerektirecek ve kuantum teknolojisi böyle bir yöntem olabilir.
Şimdi kurulan imparatorluklar kuantuma büyük önem veriyorlar.Örneğin, Birleşik Krallık 2014'te bir kuantum geliştirme planı önerdi, Avrupa 2016'da bir kuantum geliştirme planı önerdi ve ABD de bu yıl bir kuantum hesaplama ulusal eylem planı önerdi. Ama şimdi ülkemizin de Shenzhen'de bir kuantum düzeni var.Bu yılın Ocak ayında, Shenzhenin En İyi On Eylem Planı, Shenzhen Kuantum Bilim ve Mühendislik Enstitüsü'nü kurdu ve geçtiğimiz ay Müdür Gao Wen'in desteğiyle yeniden kuruldu. Pengcheng Laboratories'in Kuantum Hesaplama Merkezi, ilki kuantum malzemeleri ve kuantum donanım araştırmalarına adanmıştır ve ikincisi, kuantum algoritmaları ve kuantum yazılım bulut platformlarını araştırmak ve geliştirmektir. Amacı, kuantum yazılım bulut platformlarının desteğiyle tüm ülkeyi etkinleştirmektir. İnsanlar, özel kuantum bilgisayarları kullanarak ülke çapındaki insanların kuantum yazılımını ve programlamayı açık kaynaklı bir platformda öğrenmesine olanak tanıyor.
Çin'in kuantum gelişiminin karşı karşıya olduğu en büyük zorluk Amerika Birleşik Devletleri tarafından rakip olarak listelenmesi.Son Huawei olayı bunun en tipik örneğidir.Ancak bu gün biraz daha erken geliyor ve 10 yıl sonra ise daha rahat olacağız. Şimdi uluslararası olarak, kuantum bilgisi alanı zaten hassas bir alan ve Çinli öğrencilerin bu alana girmeleri yasak. Son zamanlarda, Pan Jianwei ve kuantum araştırmalarıyla uğraşan diğerleri, en iyi kuantum cihazlarının çekirdek teknolojisini tanıtmak istedi ve sonuç olarak, onlar da ambargoya uğradılar. Ama bu korkunç bir şey değil Bu koşullar altında, Çin'in kuantum araştırmaları, Amerika Birleşik Devletleri'nin sahip olduğu ancak bizim sahip olmadığımız teknolojileri geliştirmek ve önümüze çıkan engelleri aşmak için Pengcheng Laboratuvarı gibi araştırma kurumları tarafından daha fazla desteklenmelidir.
Wu Jianping, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni ve Tsinghua Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi Bölümü Dekanı
Akademisyen Wu Jianping: Yapay Zeka Zirvesi'ne katıldığım için çok mutluyum, çünkü yapay zeka dışında bir uzmanım ve ağ araştırmasıyla uğraşıyorum, bu yüzden biraz sıradan konuşabilirim. Akademisyen Zhao Qinping'in şu anda söylediklerine çok katılıyorum çünkü yapay zekanın doruk noktasına 1980'lerin başında ve ortalarında da şahit olduk. 1970'lerin sonunda yüksek lisans öğrencisiydim.Sınıfımızda 12 kişi olduğunu çok net hatırlıyorum, neredeyse İnsanların yarısı yapay zeka ile uğraşıyor, ancak her türlü uzman sistemle uğraşıyorlar ve sonunda hepsi gitti, bu nedenle önceki gelişmeler bize gerçekten çok fazla düşünce getirebilir. Ayrıca bu yapay zeka dalgasının, bilgi işlem gücünün, yazılım teknolojisinin ve internetin hızlı gelişimi de dahil olmak üzere son 30 yılda bilgi teknolojisinin gelişimi ile yakından ilişkili olduğunu düşünüyorum.
İnternetin gelişiminde aslında pek çok yapay zeka algoritması uygulaması vardır.Örneğin internetteki en ünlü yönlendirme algoritması temelde 1980'lerin sonunda stabilize olmuş ve büyük miktarda yapay zeka bilgisi benimsenmiştir. Yapay zeka artık yaşamın her alanına geniş ölçekte uygulanıyor, bu yüzden bu kadar büyük bir itici gücü ve sıcaklığı var. Ülkenin yapay zeka eylem planı artık çok doğru. Yıllar boyunca Çin tarafından başlatılan birçok planla karşılaştırıldığında stratejik ve ileriye dönük.
Açık kaynak platformları konusunu tartışmak için yapay zeka konusuna özel olarak, bunun özetlemeye değer bir şey olduğunu düşünüyorum. Bilgisayarların tarihsel gelişiminde, açık kaynak platformları her zaman bilgisayar kültürünün çok önemli bir parçası olmuştur, ancak tarihte çok fazla gerçekten başarılı açık kaynak platformu yoktur.Linux açık kaynak topluluğu daha başarılıdır. Bununla birlikte, açık kaynaklı platformların geliştirme eğiliminde sıklıkla bazı sorunlar ortaya çıkar ve bunlar genellikle Android gibi bazı büyük şirketler tarafından kolayca tekelleştirilir. Açık kaynak, operasyon için daha yüksek gereksinimlere sahiptir, aksi takdirde daha zahmetli olur . Buna ek olarak, Çin'in açık kaynak platformlarını geliştirmesinin temelde birkaç zorlukla karşı karşıya olduğuna da dikkat çekti: bir yandan Çin'in yapay zekası çok sıcak olmasına rağmen, Amerika Birleşik Devletleri için güçlü bir caydırıcı etkiye sahip ve yapay zeka alanı en çok makaleyi yayınladı, ancak Teknik temelin tamamı hala nispeten zayıf ;diğer yandan, Çin'de birkaç üst düzey yapay zeka işleme çipi var ve işbirliği platformu da büyük bir eksiklik. .
Açık kaynak topluluğunun aşağıdaki yönleri kavraması gerektiğini düşünüyorum:
ilk, Açık kaynak platformunun tamamı iyi bir üst düzey tasarıma sahip olmalıdır Örneğin İnternet protokolü temelde açık kaynak bir protokoldür ve tüm standartları açık ve patentsizdir, bu nedenle açık kaynak tasarımının üst düzey tasarımını kavramak çok önemlidir, iyi anlamazsanız yanlış gidebilir. .
ikinci, Fikri mülkiyet ile açık kullanım arasındaki dengeyi kavramak için , Geliştiricilerin açık kaynak merakını kaybetmesini önlemek için.
üçüncü, Açık kaynak topluluğu, satıcılarla ilişkiyi kavramalıdır Herkes alt düzey teknolojileri görse de, tüm bu teknolojiler kamunun temelindeki teknolojileri ortaya çıkaramaz, bu nedenle, açık kaynak topluluğu ve satıcıların işbirliği yapacağı platformun açık kaynaklı bir platform mu yoksa yenilikçi bir platform mu olduğunu açıklığa kavuşturmak gerekir.
Gui Weihua, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Kontrol Mühendisliği Enstitüsü Direktörü, Central South Üniversitesi
Akademisyen Gui Weihua: Bu foruma katıldığım için çok mutluyum ve bu rapordan çok şey öğrendim. Şimdi yapay zekadan kendi otomasyon mesleğim perspektifinden bahsedeceğim.
Yapay zekanın şu anda iki ana yönü olduğunu düşünüyorum: Birincisi, beyin bilimi perspektifinden, beyin benzeri yapmak, beynin yapısını incelemek ve ardından beynin çalışma prensibine dayalı yapay zeka yapmaktır. Bilgisayarın hesaplama gücü insan beyninden daha hızlı olmasına rağmen, insan beyninin muhakeme ve sezgi yetenekleri şu anda bilgisayara yetişemiyor ve tıbbın çeşitli yönleriyle bağlantılı, bu yüzden bu yönün daha uzun bir yolu var. Gidilecek yol Başka bir yön, bazı uygulama bağlamlarında yapay zekayı incelemektir. .
Bugün platform konusunu tartışıyorum, otomasyon alanında çalışıyorum ve endüstri ve uygulamalara yöneliyorum Genel Sekreter Xi gibi, yapay zekanın ulusal ekonominin gelişimine süreklilik kazandırmak için birincil, ikincil ve üçüncül endüstrilerle entegre edilmesi gerektiğine inanıyorum. Yapay zeka uygulama ve problem çözme sürecinde bir platforma ihtiyaç duyulur ancak Şu anda, Çin'deki endüstriyel uygulamalar için tüm yazılım platformları temelde yabancı ülkeler tarafından yönetiliyor. Sektörümüzde bu tür platformları uzun yıllardır oluşturmaya çalışsam da başarısız oldum. Başarısızlığın önemli nedeni okuldaki değerlendirme mekanizmasıdır: Platformda makale yazmak iyi değil . Bugün bu platformu inşa etmek için Müdür Gao tarafından yönetilen birçok şirket ve Pengcheng laboratuvarı gördüm, bence çok iyi.
Aynı zamanda endüstride çalışıyorum ve hammadde anlamında yapay zeka teknolojisi uygulamalarına olan talebi anlıyorum.Ancak mevcut yapay zeka platformları ağırlıklı olarak ulaşım ve tıbbi bakım alanlarında yoğunlaşıyor.Sanayi alanındaki yapay zeka platformları hala boş durumda.
Ek olarak, ülkenin endüstriyel yazılım düzeni hakkında da bazı görüşlerim var.Bu düzenlerin yazılım ve üretim yazılımı ile sınırlı olduğunu ve bu platformların gelecekteki gelişimine ve yapay zekaya çok zararlı olacak çevrimiçi platform yazılımlarını içermediğini düşünüyorum. Bu nedenle, ülkemizin kendi endüstriyel yapay zeka platformu yazılımını oluşturmak için daha gidilecek uzun bir yol var.
Liao Xiangke, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni ve Bilgisayar Okulu Dekanı, Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi
Akademisyen Liao Xiangke: Bugün bu toplantıya katılmak, Qizhi platformunu sistematik bir şekilde tanıtmak için Tie Jun'u ilk kez dinlediğim zamandır. Qizhi platformunun gelişmekte olduğunu her zaman biliyordum, ancak özel çağrışımı anlamıyorum. Dinledikten sonra, çok büyük iki tane var. Duygu: Biri daha heyecanlı, diğeri Tiejun için endişeli.
Bir yandan yazılım alanında, özellikle temel yazılım alanında, tüm yaygın teknolojik yenilikler açık kaynak şeklinde geliştirilirken, diğer yandan Tie Jun'un konuşmasında bahsettiği gibi, BAT aynı zamanda birçok açık kaynak platformu oluşturmuş olsa da, uluslararası sıralamada yer almıyor , Bu aynı zamanda Çin'in açık kaynak alanındaki etkisini ve temel yazılım alanının gerçek seviyesini gösteriyor. İşte tam da bu nedenle, Bay Gao, bu kez Pengcheng Lab'da liderliği ele aldı ve yapay zekayı, Çin'deki yazılımın gelecekteki gelişimi için büyük önem taşıyan anahtar bir atılım olarak açık kaynak haline getirdi.
Öte yandan, biraz aciliyet ve endişem var. Açık kaynak ve açık bir platform bir çekirdek yetkinlik yazılımına sahip olmalı ve bu çekirdek yetkinlik yazılımı farklı olmalıdır. Endişelendiğim şey şu: Açık kaynak platformları yapan bazı insanlar büyük bir baskı ile karşılaşacak . Ek olarak, Ülkemizin henüz etkili bir açık kaynak platformuna sahip olmamasının nedeni Çinin teknolojik altyapısının zayıf olması, diğeri de bu açık kaynak topluluğunu işletmeyeceğimizdir. Açık kaynak topluluğu zaten büyük bir ekolojik zincir operasyonu olduğundan, bu konuda Çin ile yabancı ülkeler arasında hala büyük bir boşluk var, bu nedenle uluslararası işbirliğini güçlendirmek gerekiyor. Teknolojinin gelişimi sadece Çin'in teknolojisi olarak belirlenmemeli, aynı zamanda uluslararası bir bakış açısına sahip olmalıdır.
Öğretmen Gao için bu pankartı takdir ediyorum, ama bence bunu iyi yapmak çok zor, ben olsaydım kesinlikle yapmaya cesaret edemezdim.
Yerinde misafir QA (kısmi alıntı)
QA 1
Katılımcılar: İki sorum var. İlk soru, bence açık kaynak projeleri ile ilgili en önemli şey, her projenin "kendini adamaya" istekli bir ruh bulması gerektiğidir.Yeni nesil yapay zeka açık kaynaklı açık platform OpenI böyle bir Peki bir sistem? İkinci sorun, yüksek açık kaynak projelerinin aslında Linux gibi güçlü şirketlerin katılımını gerektirmesidir.Onun ruhu onun kurucusu olmasına rağmen, birçok şirket ve üniversite gerçekten çok iş yapmıştır.Bunların özü Intel'dir. Öyleyse Çin'in güçlü şirketlerini, açık kaynağın oluşumunu ve gelişimini teşvik etmek için açık kaynak projelerine gerçek ve ısrarla destek sağlamaya nasıl teşvik etmeliyiz?
Akademisyen Gao Wen: Kısaca cevaplayacağım. Birincisi, Akademisyen Liao'nun şu anda önerdiği gibi, Açık Kaynak İttifakı'nın mekanizması çok önemli, ancak kapatıp kendi mekanizmamızı inşa etmiyoruz, ancak Mekanizmanın açıklığını sağlamak için bazı uluslararası tecrübeli kişileri operasyona katılmaya davet etmek de dahil olmak üzere Linux açık işletim modelinden öğrenecekler . Tabii ki, işletmeler gelecekte de çok önemli bir rol oynayacaklar, ancak öncül, teşvik etmek için etkili bir kurumsal mekanizmanın olduğu ve bu yönetim modelinin Bilim ve Teknoloji Bakanlığı'nın şu anda uyguladığı birkaç açık platformla bütünleştirildiği ve özel olmadığıdır.
İkincisi, açık kaynaklı bir proje başarılı olmak istiyorsa, ilk sorunla da ilgili olan işletmeler, kuruluşlar veya bireyler için farklı teşvikler oluşturacaktır. Şirketler herhangi bir finansal geri bildirime ihtiyaç duymayabilir, bu nedenle onları katılım duygusuyla motive edeceğiz veya kurumsal tanıtım konusunda onlara yardımcı olacağız ve kurumsal mekanizmaların tasarlanmasında şirketin daha önemli bir rol oynamasına izin vereceğiz. Ayrıca bireyler için vakıf aracılığıyla onlara bazı mali veya itibar teşvikleri vereceğiz. OpenI bir yazılım yönetim platformudur.Ardından, Shenzhen Cloud Brain için yurtiçi ve yurtdışındaki hemen hemen tüm açık kaynak projelerini destekleyen bir donanım platformu kuracağız.İlk aşamada, diğer yerli yapay zeka şirketlerinin de içinde oynayabileceğini umuyoruz. Çok önemli rol, işletmelerin coşkusunu aktif olarak harekete geçirecek.
QA 2
Katılımcılar: Benim de iki sorum var. İlk soru, bulut bilişim ve büyük veri açık kaynak projelerine katılma sürecinde, geleneksel Çin kültürümüzde nispeten az sayıda açık kaynak gen olduğunu derinden anlıyorum - herkes indirmeye isteklidir, ancak daha az kişi yüklemeye isteklidir, bu yüzden sormak istiyorum Şimdi sevgili akademisyenler, geleneksel Çin kültürüne açık kaynak genleri eklemek istiyorsanız yetenek geliştirme açısından ne yapabilirsiniz? İkinci soru, ülkenin 2030 yılına kadar dünya lideri olma hedefini belirlemiş olmasıdır. Ancak, dört açıdan bariz eksikliklerimiz var.Birkaç akademisyenden bu forumda gerçekçi bir analiz yapmalarını ve bu eksiklikleri telafi etmelerini istiyorum. Kurul, bu yol ne kadar zor?
Akademisyen Liao Xiangke: Ben şahsen Çin kültürünün açık kaynak genlerinden yoksun olduğu söylenemez.Açık kaynağın kültürle hiçbir ilgisi yoktur, çünkü açık kaynağın büyük itici gücü bir başarı duygusu arayışıdır ve Çinliler bir başarı duygusu peşinde koşmaktadır. Daha az yükleme var, sanırım İlk nokta, birçok insanın mevcut açık kaynak seviyesinin yeterli olmadığı ve etkilerinin küçük olduğu; ikinci nokta ise Çinin batonunun bu yönleri hedef almadığı. Örneğin, Çin eskiden İngilizce makaleler yazardı.Bu kesinlikle Çin kültüründe İngilizce makale yazma kültürü olduğu anlamına gelmez çünkü birçok değerlendirmede SCI makaleleri gerekir.Eğer değerlendirmeye açık kaynak sıralaması da eklenirse, herkesi bunu yapmaya yöneltecektir. Bu yüzden düşünüyorum Rolünü oynaması için hala hükümetin batonuna ihtiyacı var Örneğin, daha önce Bilim ve Teknoloji Bakanlığı'nda tüm yazılım projelerinin kağıtlarla değil, açık kaynak kodlarıyla değerlendirilmesini önermiştim.
Akademisyen Wu Jianping: İyimser hissetmiyorum. Bu yıl itibariyle, Çin'in bilgisayar endüstrisi 60 yıldır gelişme içindeydi ve birçok üniversite bilgisayar departmanının / profesyonelinin kuruluşunun 60. yıl dönümünü kutluyor. Ancak, bunca yıldan sonra, herkesin en popüler işi uygulama katmanında ve temelde temel eksikliklere dokunulmadı. Ek olarak, bazı insanlar şimdi CPU'ya dokunuyor, ancak bu bir kan ve gözyaşı geçmişidir. Bu yılki ZTE olayından sonra, kan ve gözyaşı geçmişini anlatan birçok makale var; ayrıca birçok işletim sistemi yaptık, ancak şimdiye kadar bilgisayarlarımız tarafından kullanılan işletim sistemleri hala Yabancı. İnternet daha da fazla İnternetin başlangıçta bir açık kaynak kültürü olduğundan bahsetmiştim. Açık kaynağımızın yapması zor. Aslında, çok çalışmadık ve bu şeyin başkaları tarafından kontrol edildiğini söyleyemeyiz. . Uygulama katmanına dikkat etmek gerçekten de ulusal ekonominin gelişimini hızlı bir şekilde teşvik edebilir ve insanların ve sosyal kalkınmanın kar paylarını paylaşmasına izin verebilir, Temellere yeterince dikkat etmemek, binamızı sahilde yapmak gibidir Bu binanın çökme riski çok yüksek, bu benim en büyük endişem. Lei Feng
-
- Başka bir "üniversite" web sitesi kapatıldı! Sahte üniversiteleri tanıyın ve aldatılmaya dikkat edin
