Le 17 octobre, lors du forum de la force de pensée de Guanghua, E Weinan, membre de l’Académie des sciences de Chine et professeur titulaire à l’Université de Pékin, a déclaré que l’intelligence artificielle est essentiellement « mathématiques + ingénierie informatique ». Cela réduira considérablement les barrières dans la recherche scientifique et promouvra l’égalité dans la recherche. « Les scientifiques citoyens seront le moteur de la recherche scientifique à l’avenir », a-t-il prévu. En ouvrant des laboratoires et des services en ligne, « chaque équipe ou individu ayant des idées et des compétences pourra participer à la innovation technologique ».
Ewenan a souligné que les entreprises manquent de innovation originale lors de la production réelle, et ne peuvent compétitionner que dans des domaines tels que la gestion et les prix. « La cause fondamentale du “intérieur-卷” est le manque de capacité d’innovation. » Selon lui, les logiciels industriels de pointe et les systèmes numériques de contrôle de machines industrielles de haut niveau sont actuellement soumis à l’intervention humaine, mais « il est maintenant possible, en une période relativement courte, d’atteindre une autonomie et un contrôle indépendants, voire de « dépasser Siemens ». Il est possible de construire un système de logiciels industriels nativement basés sur l’IA. En principe, on peut développer un système qui ne se compare pas seulement à celui de Siemens, mais qui peut même le surpasser, et ce sera possible en une ou deux ans ».
Il distingue AI for Science et AI for Industry, soulignant que la seconde est plus difficile à développer, car les logiciels industriels sont plus fermés et la plupart des données industrielles sont source close. Cependant, la modélisation des lignes de production industrielle est plus facile sur le plan macroscopique, et la tâche principale à venir est de perfectionner cette modélisation. Il estime que ce processus peut être réalisé « en trois ans, ou au maximum cinq ans ».
Owen Vinyan a également averti que le système de recherche scientifique actuel à l’ère de l’intelligence artificielle affrontera de grandes difficultés. En prenant l’exemple du monde des mathématiques, il a déclaré : « Si le nombre de contributions aux quatre principales revues de premier plan augmentait de cent fois, nous ne savons pas vraiment comment y faire face ». Il a souligné que l’innovation révolutionnaire « repose en grande partie sur l’exploration libre, et non sur la définition de tâches », et a critiqué « l’équivalentiser l’exploration libre et l’écriture de thèses, c’est une erreur à ne faire jamais ».
Il estime que la forme des résultats de recherche académique passerait des thèses à la propriété intellectuelle, et que la structure industrielle serait également réorganisée. Les universités doivent mettre en place un système de formation intégré animé par l’innovation, qui permet une compréhension profonde des besoins.