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2019小蛮腰科技大会 大咖云集探索AI未来发展

时间:2019-11-09 15:32:39 来源:米贝新闻网

人工智能应该去哪里?

随着各种人工智能应用的逐步登陆,人工智能在加快企业数字化进程、改善产业链结构、提高信息利用效率方面发挥着重要作用。目前世界人工智能研究的前沿问题是什么?它将如何影响中国的经济发展?工业化的应用进展如何?人工智能未来应该走向何方?

昨天,伴随着“梦想,广阔的宇宙!(欢呼科技!)“2019年小野蛮人科技大会主题——全球移动开发者大会和人工智能峰会论坛在广州开幕,汇聚了来自世界各地的130位大ai技术专家、领先企业领袖、风险资本家和独角兽企业创始人。该主题涵盖当前热门的行业赛道,并从开放的角度探索人工智能的无限可能性。

■采访与写作:新快报记者吴晓贤■图片:组织者提供的照片

前沿研究:人工智能发展的下一步挑战是机器决策

每年在小野蛮人科技大会上,都有许多来自世界人工智能前沿研究领域的声音,今年也不例外。欧洲科学院院士、马德里理工大学终身教授阿什辛·戈麦斯-佩雷斯(Ashsin Gomez-Perez)介绍了语义技术及其对人工智能发展的影响。

她说,来自多个来源的数据被收集在一起,方便地为城市和生活的各个方面服务。然而,数据结构和数据格式可能非常多样。现在需要研究如何在高度多样化的语言中产生某种意义。

以汽车为例,为了实现人工智能,首先应该在汽车上安装相关的传感器和仪表来采集数据。不同汽车上的传感器测量的数据可能不同,速度可能是每小时33公里、35公里和36公里。应该分析这些数据。

“我们希望通过这种语义生成技术来区分相应的差异,以更清晰的参考,它能使人工智能在这些数据的基础上产生更好的分析结果。”Ashsin Gomez-Perez说,需要数据收集和数据兼容性。这些数据源应该是集成的和兼容的,数据语义应该在物联网(of Things)下生成,以生成更准确的语义表达式,这不会导致数据冲突。

伦敦大学学院(ucl)计算机科学教授、华为诺亚实验室(Huawei's Noah Laboratory)决策推理首席科学家王军认为,下一步人工智能发展面临的最大挑战是机器决策,真正的人工智能系统只有在神经科学和脑科学研究的帮助下才能形成。

“人工智能现在不是真正的人工智能,它可以概括为模式识别,这意味着我们有大量的数据,并通过神经网络将其映射到我们的知识中。例如,我们有许多图像,可以识别是否有某个人的脸。”

王军认为,人工智能的下一步是使机器能够做出决策,完成从数据到知识再到数据的循环。“目前的强化学习仍然有很大的局限性。在强化学习算法中,仍然是模式识别。机器怎么会有思考的能力?我们花了很长时间进行研究,包括未来甚至十年后的一个非常重要的研究课题。”

大脑科学家通过各种仪器观察人脑中的热点和脑电波,发现有意识和无意识控制和决策的脑电波非常不同。当有意识时,大脑中的所有循环都被调动起来,而无意识决策只是一小部分。这为强化学习和新一代人工智能提供了指导,需要更好的方法。王军认为,不仅需要神经网络和模式识别,还需要对环境和对手的了解,甚至是一个内部的神经回路,可以构成一个机器意识回路,从而形成真正的人工智能。

工业化:企业应加强数字化和物联网建设

谈到通过科学技术扶持真正的产业,著名经济学家、中欧国际商学院终身名誉教授徐小年表示,在调查中,他发现企业都觉得大数据和人工智能等技术似乎离自己很远,不知道如何将这些技术应用于企业的产品开发和管理。“针对这些问题,我们最近开办了一些企业,特别讨论了新形势下传统制造业利用科学技术提高效率和市场竞争力的主题。”

徐小年表示,在消费互联网后的下一波浪潮中,工业互联网和2b互联网方兴未艾。移动互联网加上数字技术、机器互连和人机互连已经逐渐演变成物联网。物联网不再是想象中的技术,而是企业的现实。物联网产生的数据比消费者互联网产生的数据高许多个数量级,这使得人工智能成为一项必要的技术,否则它无法处理物联网时代的海量数据。

徐小年说,对于许多传统企业来说,当务之急不是人工智能的直接应用,而是数字化和物联网的基础设施。首先,应该对数字化和物联网的基础设施进行投资。

那么,传统企业如何进入物联网时代呢?他认为工业互联网和物联网应该从企业的业务核心开始,着眼于解决企业面临的痛点。在当前形势下,制造企业的市场响应速度、满足客户个性化追求的能力以及产品交付的质量往往比价格更重要。

传统产业要进入技术驱动的商业模式,生产能力的转变是必不可少的。目标是提高生产能力的反应速度和灵活性,甚至将生产能力转化为个性化生产能力。

“最近,工业互联网吸引了越来越多的企业和投资者的注意力。我们将利用先进技术改造我们的传统产业,使我们的制造业进入一个新的发展阶段。越来越多的企业将加入这个行列。这是我们未来经济发展的保证。”

情况

训练机型号自动调度计算机产量在一个月内增加了18%

联想集团高级副总裁何志强:

联想集团高级副总裁何志强分享了联想在大数据、人工智能和数据智能使能行业的实践经验。

他说,联想自2016年以来就意识到,如果互联网要真正提高各行各业的效率,最重要的是要有数据。他们把数据放在一个大平台上,包括供应链、工厂、信息技术、客户数据等。,通过人工智能和大数据来研究、生产、供应、营销、服务这一最关键的环节,一方面,这在联想发挥了非常大的作用。另一方面,作为一名工业从业者,他也用自己的实践成果赋予了各行各业权力,并为100多家品牌企业服务。

他举了一个例子。联想每年必须生产6000万到7000万台笔记本电脑,例如,合肥工厂的生产线每天大约有四条生产线。对于一年300天的生产,只有1200次生产调度数据,这对于提取规则来说太小了。他们通过增强学习的方法来训练机器模型,这样它就可以进行自动调度。包括订单、订单数量、订单修改、哪个工人被放在哪个行、非常多维的数据。

“使用这种方法后,只用了一个月,总产量就增加了18%。过去一天,只生产了27,000台笔记本电脑。现在生产了34,000台笔记本电脑,而且还会进一步增加。”

何志强在接受《新快报》记者采访时表示,联想风险投资已经在大湾区部署了很长时间,投资了近20家初创企业,包括人工智能、医疗、城市交通、机器人、物流、ar和vr。大湾区是创新和创业的好地方。

他透露,联想近年来一直专注于投资物联网、云计算、大数据和人工智能等关键技术。在过去的一年里,联想略微调整,以增加核心组件技术的投资比例。去年,投资了20家企业,其中9家是核心部件。今年,投资企业工业化的大规模部署受到更多关注。

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