新闻及香港科大故事

踏入AI世代，「AI歌手」及「AI天气小姐」相继面世，香港科技大学（科大）亦以人工智能生成式工具设计出10位「AI讲师」。 这些AI讲师来自世界各地，属于不同的民族及文化背景，从事各行各业，但科技使他们汇聚在科大课堂内「执起教鞭」。 科大希望透过这种创新的教学模式，激发学生的学习热情，提升课堂参与度，并且在未来的发展中能够结合学生的喜好和兴趣，设计出个性化(Personalized)的AI教室，带领创新教学的 新趋势。是次研究由许彬教授领导。 许教授是科大（广州）计算媒体与艺术学域讲座教授及科大元宇宙与计算创意研究中心（元宇宙研究中心）主任，他带领团队利用AI生成工具制作10位AI导师。 当中，由团队自行研发的3D动作生成系统(variational 3D full-body generator) ，突破了目前类似工具的限制，令制作出来的人物动作更流畅自然，透过自然表情和动作提高学生的学习体验，大大 提高「AI讲师」的逼真程度。 其他采用的AI工具包括AI制图工具Midjourney、聊天机械人程序ChatGPT和Bing、以图片重建三维人脸的模型、用于生成逼真说话人脸动画的SadTalker 及经团队改良的开源3D表情生成软件EmoTalk 等 。

由香港科技大学（科大）领导的一支国际研究团队，以人工智能技术（AI）研发出一个机器学习模型，能有效促进全球农田的氨减排。该研究发现，目前农田所排放的氨气量（ ammonia ） （ NH3 ）不但较预期为低，更发现采用优化的施肥管理能降低农田氨排放总量达38%，有助全球各地制定合适的减氨策略，并为落实联合国「永续发展目标」当中有关确保粮食安全、消除饥饿，以及促进永续农业的目标带来新希望。 多种农业及工业过程所释放的氨，会污染空气和水质，影响生态环境及人类健康。虽然氨并非温室气体，但进入土壤或大气后，会形成一氧化二氮等化合物，成为强效温室气体，引致气候变化。 三大主要农作物包括水稻、小麦和玉米皆释放的氨气，已占全球农田氨排放总量的一半。随着人口及粮食需求的持续增长，实现农田氨减排成为了全球可持续发展亟待解决的难题之一。然而，现时全球欠缺准确的数据统计，各国很难实施适合本国具体情况的有效减排策略。 有见及此，科大理学院数学系兼跨学科学院环境及可持续发展学部讲座教授冯志雄教授，联同南方科技大学（南科大）郑一教授，领导研究团队收集并分析全球不同地区於1985年至2022年间的田间观测数据，并制成数据库。 团队利用AI及相关数据，研发出一个能预测农田氨排放率的机器学习模型，并分析气候、土壤特质、农作物种类，以及灌溉、施肥及耕作等人为管理因素对氨排放的影响。该模型更能按不同地区的情况，建议最合适的施肥管理方针。例如，研究发现，由於温度最影响亚洲地区小麦种植产生的氨排放率，面对全球暖化带来的影响，76%位于亚洲的小麦田，可透过施用高效肥（enhanced-efficiency fertilizers ）去降低氨排放量。

香港科技大学（科大）校长叶玉如教授早前出席瑞士达沃斯-克洛斯特斯举办的世界经济论坛年会，与不同国家及地区的代表会面，深入探讨全球重大议题。 叶教授在多场热烈的讨论中，就健康老龄化、气候变化对全球带来的挑战，以及大学于推动可持续发展和人工智能在研究与教育中的角色，分享其精辟见解。  今年世界经济论坛年会的主题为「重建信任」，云集全球逾125个国家和地区的3,000多名来自政商界的代表及社会贤达，当中包括七国集团、二十国集团及其他国际组织的成员，藉以重建互信基础、促进全球合作，以及携手应对当前严峻而复杂的挑战，包括气候变迁、经济发展和人工智能等迫切议题。       作为香港高教界唯一获邀出席活动的大学校长，叶教授参与了多场重要的交流活动，当中包括关注人口变化，探索人类长寿之路的专题研讨会，与来自包括欧洲联盟委员会、宏利金融和美世等跨国企业和国际组织的代表交流。 她指出，随着年龄增长，维持大脑健康及生活品质，至为重要。  叶教授认为：「我们不仅追求更长寿，亦应增添有生命力的岁月。 在延龄增寿之余，更重要的是保持思维清晰、充满活力，并能为社会作出有意义的贡献。 」科技的进步大大改善了人类的健康，然而，长者仍面临不少疾病风险。 例如有研究显示，全球阿尔茨海默症（AD）患者的人数至2050年或将超越一亿。 有见及此，叶教授提倡推动「全民脑健康」（brain health for all）。 她呼吁公营及私人机构投放更多资源于大脑研究，了解构成大脑老化背后复杂的机制，从而降低长者患神经退化疾病的风险。 作为一名高教界领袖，叶教授亦强调大学应鼓励终身学习，引入弹性和灵活的课程，协助有志工作的退休人士重返职场。  叶教授是全球知名的神经科学家，她在AD预测、诊断和治疗领域取得卓越成就，广受国际认同。 其中，她的研究团队成功研发了一个简单而可靠的血液检测方法，能及早筛查并识别AD患者，为应对这项全球重大健康挑战贡献良多。

香港科技大学（科大）与清华大学今日首度携手举办「2023人工智能合作与治理国际论坛」，为期两天的论坛汇聚逾50位世界知名人工智能（AI）专家、学者、业界翘楚、政府及国际组织代表，探讨生成式AI等前沿技术所带来的机遇及挑战，期望共同构建一个完善的AI 全球治理框架。 近年生成式AI快速发展，开创了AI研发的新时代，不过在应用方面出现了不少安全上的考虑，欧美各国亦陆续提出制定监管生成式AI的法规。作为AI治理领域中一场重要的国际会议，今次论坛不但得到联合国开发计划署和联合国教科文组织等多个国际组织的支持，亦吸引了来自内地、欧盟、新加坡、巴西、南非及马来西亚等相关政府部门的代表、多位中国工程院和中国科学院的院士，以及来自英、美、法、德等国家的AI业界顶级专家和知名科创企业的高层管理人员参与。各人就如何应对AI在引领变革时所带来的挑战，作出精彩的演说和讨论。 论坛主礼嘉宾包括中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室(中联办)副主任卢新宁女士、中华人民共和国外交部驻港副特派员方建明先生、香港创新科技及工业局局长孙东教授、科大校董会主席沈向洋教授、科大校长叶玉如教授、清华大学副校长王宏伟教授、清华大学人工智慧国际治理研究院院长薛澜教授、马来西亚科学技术创新部副秘书长YBhg. Datuk Ts. Dr. Mohd Nor Azman Hassan博士，以及中联办教育科技部部长王伟明博士。

香港科技大学（科大）与粤港澳大湾区院士联盟（院士联盟）今日携手举办科学盛会「2023人工智能新视野：科学领袖研讨会」，云集全球顶尖人工智能（AI）专家、学者和业界翘楚，深入交流开创性研究，分享深刻洞见，共同展望人工智能的未来。 这次研讨会是院士联盟在2021年成立后的首个大型学术会议，亦为科大近期以人工智能为主题举办的系列会议之一，多位AI业界专家莅临演说，吸引了逾千名观众参与。被媒体誉为「AI教父」的图灵奖得主、Meta副总裁兼首席AI科学家杨立昆教授（Yann LeCun），就打造目标驱动性人工智能发表主题演讲。当中分享了他对AI大语言模型的最新看法，并提出AI要突破现有瓶颈，应让机器以自我监督的方式学习世界模型，并使用这些模型进行预测、推理和规划，推动人工智能迈向人类智能。这亦是杨立昆教授首次在香港演说 。

人工智能（AI）近来备受瞩目，在AI迅速发展下，如何使其促进我们日常工作生活仍是一个许多科学家关注的复杂问题。 最近，香港科技大学（科大）的研究团队对AI应用于教育方面，进行了一项展望性研究，探究了AI可以如何让评分更合理，同时观察了在拥有AI同伴的情况下，人类参与者的行为。 团队发现，部分老师们乐于有AI的参与，但直到要决定人类或AI可担当主导地位时，则发生争论，相关情况非常类似人类互动过程中，一个新成员进入其他人的专业领域时的情形。 这项研究由科大计算机科学及工程学系博士生郑成博和四名团队成员，在副教授麻晓娟的指导下进行。 他们开发了一个名为AESER（Automated Essay ScorER，自动作文评分器）的AI作文评审成员，并将20名英语教师分成十个小组，以研究AESER在小组讨论环境中的影响。 AI与人类教师交换意见、协商、问答，甚至参与最终决策投票。 基于受控式「绿野仙踪（Wizard of OZ Testing）」实验研究方法，AESER的行为受深度学习模型和一名人类研究员的共同左右，在线上会议中与其他参与者交换观点并讨论。 实验结果符合研究团队关于AESER能促进评分客观性，并提供独特观点的预期。 但他们也同时发现了潜在问题。 首先，AI可能引起从众行为。 AI的参与会促使形成「多数派」，扼杀一些讨论。 其次，AESER的发言被认为是相对僵硬，甚至固执。 当参与者发现他们永远无法「赢得」争论时，他们会感到沮丧。 此外，许多参与研究的教师认为，AI更适合成为助手，而不应该让AI的观点和人的观点拥有相同的权重。 麻晓娟副教授指出：「目前在某种程度上，AI在它的人类合作者眼里是『固执』的，这有好有坏。 一方面，AI是固执的，所以它敢于坦率地表达自己的观点。 另一方面，当人类无法有效地说服AI改变观点时，会感到挫败。 而不同的人均对AI持不同的态度，有些人认为它是一个独立的智能个体，而有些人则认为AI是来自大数据集体智能的声音。 因此，权力和偏见等问题值得再仔细讨论。」 研究团队下一步计划扩大实验范围，收集更多数据，为AI如何影响团队决策提供更精确的洞察。 团队还希望引入大语言模型（LLMs），例如将ChatGPT加入到研究当中，冀为群体行为领域带来新发现和见解。

科大教育创新中心（CEI）主任Sean MCMINN博士从事语文教育20年，一向醉心利用科技辅助教学，资历深厚。高效人工智能（AI）聊天机器人ChatGPT面世後，短短数月已疯靡全球，促使他更用心研发有关技术的教学应用性。应用ChatGPT 创造崭新语言他说：「我很想看看ChatGPT在设计思维方面可以发挥甚麽作用。」为了亲身体验聊天机器人的能耐，他开展了一项实验：指令ChatGPT糅合普通话、英语、德语及古诺尔斯语（维京语的分支）的特点，创造一种名为Forellian的虚构语言。他接著解释：「这当然不是平常人会使用的语言，但它并非毫无用处。同学日後或有机会遇上类似的创作机会。举例说，假如你毕业後投身电影业，需要为科幻片撰写剧本，导演可能会要求你创作一种逼真的外星或异族语言。 「要创造一种语言，必须对语言结构和文化因素有深厚认识。通过这项实验，同学可以透过生成式AI锻练设计思考能力。」

香港科技大学研究人员研发了一种能够辨识导线的人工智能技术，协助医护人员在进行置入「中央静脉导管」(Central Venous Catheter, CVC)手术后点算导线，减低导线意外遗留在病人体内的机会。 技术由科大计算器科学及工程学系陈双幸教授领导的研究团队开发，自去年十一月起已在将军澳医院进行临床应用。在十九宗应用个案中，均能准确及迅速地识别从病人体内取出经使用的导线，证明有效加强保障病人安全。  导线(Guidewire)是常见于医疗程序的细线。医护人员一般会利用塞尔丁格拉技术（Seldinger Technique），透过导线协助引导导管(catheter)置入人体静脉，以便导入液体、输注药物或监察血液流动状况。现时，医护人员需在正式完成医疗程序前，人手点算及核实所有曾置入人体的导线是否已被移除。 为了提升病人及手术安全，陈教授团队利用计算机视觉(Computer vision)技术，研发出崭新的「人工智能检查工具」，以核实医护人员点算导线的结果。医护人员确认系统所显示的导线数目，并经人手点算后，会利用智能手机或平板计算机，拍摄包含导线在内的所有医疗仪器的照片，人工智能系统便可以透过图像识别及数据增强(Data augmentation)技术，准确快捷地把幼细的导线从众多医疗仪器及用具中区分出来和进行点算，并实时核实医护人员的人手点算结果。 陈教授说﹕「有别于人类，人工智能系统不会疲劳或分神，即使长时间复核医护人员的人手点算结果，均可维持最高的准确性及效率。我们很高兴可以把计算机视觉方面的研究成果转化为临床应用，减少人为错误的机会。展望未来，我们期望可以把有关技术扩大至导线以外的其他医疗用品，减低它们遗留于病人体内的风险。」