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何宝宏：从学习到创造，生成式AI取得突破性进展******

　　“2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”在近日举行的“风向Talks 2023”思享会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生等热门领域进行了分享。

　　何宝宏表示，生成式AI在2022年取得了突破性的进展，人工智能开始从学习走向创造。

　　近年来，随着技术的发展，内容创作的方式不断发生变革，经历了从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。

　　AIGC背后是一个大的模型，何宝宏介绍，过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。

　　不仅如此，人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。

　　在谈到在2022年同样大火的“元宇宙”时，何宝宏表示，每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。

　　不过，在他看来，现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践。基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间。

　　“VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是‘数字植物人’，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。未来，仍需积极探索，将生产要素有机地组织起来。”何宝宏说。（宋雅娟）

具超长可重复相干时间的通量量子比特问世******

　　以色列巴伊兰大学物理系暨量子纠缠科学与技术中心迈克尔·斯特恩及其同事基于一种称为超导通量量子比特的不同类型的电路构建超导处理器。在发表于《物理评论应用》上的一篇论文中，他们提出了一种控制和制造通量量子比特的新方法，该方法具有前所未有的可重复长相干时间。

　　通量量子比特是一种微米大小的超导环路，其中电流可顺时针或逆时针流动，也可双向量子叠加。与传输子（transmon）量子比特相反，这些通量量子比特是高度非线性的对象，因此可在非常短的时间内以高保真度（即无错误地进行计算的能力）进行操作。

　　超导传输子量子比特被认为是可扩展量子处理器的基本构建块。多年来，传输子量子比特的保真度不断提高，IBM、亚马逊和谷歌等科技巨头在最近的竞争中相继展示了量子优越性。

　　但随着处理器变得越来越大，如IBM刚刚宣布推出一款具400多个传输子量子比特的处理器，此类系统的保真度和可扩展性要求变得越来越严格。特别是，传输子量子比特是弱非线性对象，这本质上限制了它们的保真度，并且由于频率拥挤的问题带来了对可扩展性的担忧。

　　而通量量子比特的主要缺点是，它们特别难以控制和制造，这导致了相当大的不可重复性，之前它们在工业中的使用仅限于量子退火优化过程。

　　在新研究中，研究团队与澳大利亚墨尔本大学合作，使用新颖的制造技术和最先进的设备，成功地克服了这一范式的重大障碍。

　　斯特恩表示，他们在这些量子比特的控制和可重复性方面取得了显著改善。这种可重复性使他们能够分析阻碍相干时间的因素并系统地消除它们。这项工作为量子混合电路和量子计算领域的许多潜在应用铺平了道路。

　　这项研究得到了以色列科学基金会的支持。（记者张梦然）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）