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时间:2018-12-06
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1、人工智能在企业的落地是一门大学问,而且是一门艺术性的学问 上周,清华AI公开课迎来最后一讲,本讲主题是:落地的人工智能。讲者杨强是香港科技大学讲座教授,华人首个AAAIFellow和IJCAI理事长,第四范式公司联合创始人。杨强教授作为邀请讲者,与清华大学海峡研究院大数据AI中心专家委员雷鸣等共同探讨了AI人工智能在企业的落地是一门大学问,而且是一门艺术性的学问 上周,清华AI公开课迎来最后一讲,本讲主题是:落地的人工智能。讲者杨强是香港科技大学讲座教授,华人首个AAAIFellow和IJCAI理事长,第四范式公司联合创始人。杨强教授作为邀请讲者,与清华大学海峡研究院大数据AI中心专
2、家委员雷鸣等共同探讨了AI在当前和未来将产生的影响和落地的场景。 在课程开始,雷鸣老师先概述了对产业有较大影响的技术,以及未来将发生的演变。 从技术角度看,未来对产业产生比较大影响的技术有: 基于视频的信息理解和处理技术。现在,基于静态的图片的处理技术,比如人脸识别、物体识别等,已经达到了可用的水平。但是,在视频分析和处理方面的研究才刚刚开始,还没有非常有效、成熟的技术。 自然语言对话、理解和处理。尤其是半开放环境的对话,难度还很大。 强化学习。未来将在自动驾驶、广告等领域产生影响。 内容生成相关技术。 小样本学习和迁移学习。在样本匮乏的情况下解决问题。 产业在未来可能发
3、生的一些演变: 首先是自动驾驶。以前我们还会讨论自动驾驶是不是有落地的可能,是不是太危险、太科幻了。但现在来看,我们认为自动驾驶的落地只是时间的问题。今年很快,百度的小批量量产自动驾驶汽车就会投入使用,真正实现商业化。 第二是智能医疗。智能医疗最近的发展很快,以医学影像的发展为牵引,在一些特定领域的进展很不错。FDA最近刚给出了AI诊断的第二个license。 智能教育。探讨教育的难度比较大,因为教育不是一个客观问题,是一个交互式的,高维度的问题。所以AI全面介入教育的“智能老师”难度很大,但是以个性化教育作为切入,在一些特定领域,比如作文评分、作业批改、个性化出题等,已经在不断改
4、变教育的生态。 智能助理。去年开始进入一种非常白热化的竞争阶段,未来会进一步的落地,通过迭代,会在更多垂直应用上越做越好。 游戏及娱乐。个性化、娱乐内容的生产。 智能制造。中国是制造大国,如果叠加智能制造,可以大幅度提高中国制造的水平和能力。中国在软件方面发展较快,但硬件上的话,无论是芯片还是其他重要零部件制造,跟国际水平差距还很大。要承认差距的客观存在性,依靠中国巨大的市场,大力加大研发投入。不能仅靠国家,整个产业的企业和国家要一起把这部分发展起来。 智能农业。中国是农业大国,在智能农业上已经有一些发展。比如用无人机进行病虫害巡检、定向农药喷洒、大棚的温控,病虫害检测等,未来都
5、有一些非常实际的应用场景。 整体来看,AI在各个行业都有很多落地的场景,未来AI自身的发展结合落地的场景,应该会产生很多创新。 杨强:一个AI,两种模式 杨强:今天的题目很应景,叫“落地的人工智能”。这个题目是拿来跟大家探讨的,因为这是一个大题目。人工智能到现在已经60多年,几起几落,它的兴衰也是围绕着“AI是不是可以落地”进行的。 今天的讲座,第一部分是人工智能概述。 人工智能分为四个发展阶段。初级阶段是感知环境(Perception),我们知道单层的神经网络也叫perceptron(感知器),是60年代就出现的可以简单学习的神经网络。这是AI必要的一步,因为要有感知智能
6、,才能收集大量数据,这一阶段需要传感器、互联网、物联网等技术。 第二个阶段是机器学习(machinelearning)阶段。能从数据里面学习。第三个阶段是自动推理(reasoning),需要搜索、逻辑、博弈论等技术。最后也是最高阶段是抽象迁移(abstraction),需要有新的理论和系统。 一个AI,两种模式 通用vs特殊:有很多人试图解决通用AI,但现在绝大部分工作还是在特殊的、任务驱动的人工智能。 辅助vs自动:比如计算机视觉是辅助型的,相当于给机器戴上了眼镜。无人车是自动型的,因为它的整个运作是自动的,也有自动的学习能力,人类只是为它提供一些必要的资源。 交互vs核
7、心:交互型的AI是为了跟人沟通,是闭环的。还有一种做法是把AI作为一个核心的系统,它的副产品是对人有用,但它可以完全按照自己的方式发展。AlphaGo就是一个例子。 说到人工智能落地,第一个问题就是什么叫“落地”,谁来规范什么时候AI可以算作“落地了”?这个标准是首先要建立的。在任何科学与工程领域,都要首先建立测试“成功”的准则,否则就会事倍功半。要知道,智能的测试是非常难以做到公正的,也经历了很多的考验,比如著名的“聪明的汉斯”
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