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【2018世界人工智能大会】AI 路在何方?听听马云马化腾怎么说!
来源: 东莞市意利自动化科技有限公司(鞋机) 发布时间: 2018-09-20


针对 7 月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》国家对人工智能的部署,2017 年 11 月 14 日,上海推动新一代人工智能发展实施意见正式出台,提出全面实施「智能上海(AI@SH)」行动,到 2020 年,实现上海成为国家人工智能发展高地的总体目标,从政策上强调了人工智能具有的战略意义。前几天,世界人工智能大会在上海召开,活动集聚了国家领导人、全球人工智能领域最具影响力的科学家和企业家,大家围绕人工智能领域的技术前沿、产业应用等热点问题发表演讲,并进行了高端对话。

人工智能的重新定义

大多数人对人工智能的定义并不陌生,但本次大会上,众多专家基于自身的研究、产业经验,对人工智能进行了多种全新的定义解读。

首先,马云认为,「人工智能」这个翻译并不科学,他认为「AI」应该翻译成「机器智能」。汽车比人跑得快,不是因为模仿了双腿。所以,机器必须以自己的逻辑和方式去思考。在我们发明机器时,比如电脑,就应该预料到机器在某些方面会比人类更聪明。

动物有本能,机器有智能,但人类有智慧,一种改变智能思想的思想。马云进一步讲到,人工智能意味着一种认识和思考实际方式的改变。智能是改变世界的工具,智慧是改变智能的思想。

而机器学习泰斗 Michael Jordan 以极富启发的方式对人工智能进行了重新定义。亚当斯密曾经研究过市场经济,分析过市场的背后那一双看不见的双手,非常智能地进行了高效的资源配置。

Jordan 认为,我们在设计人工智能系统时,要重点考虑「经济和市场」,以经济和市场机制为中心,而非一味的模拟人类。

以 Uber 这样的系统为例,它就是一个市场。有司机和乘车人的 app,有生产者和消费者,在这个过程中数据得到交换,汽车在正确的时间到达正确的地点。但是,这不是因为算法,而是因为市场,用户使用 app 就产生出了价值。

潘云鹤院士重点提出了「人工智能 2.0」,他认为新的需求、完全不同的智能环境、已经变化的目标、世界增加的信息空间等四个原因促使人工智能 2.0 出现,而技术端倪是大数据智能的诸多应用、群体智能、人机增强智能和跨媒体智能。

姚期智教授通过量子计算和人工智能的结合来加深对人工智能的理解。

他提到,科学在量子计算方面有了很大进展,如果将量子计算和人工智能结合在一起,我们可以真正有机会打败自然。

一直以来,量子都是最深入、最美丽的物理法则,是最本质的大自然法则,我们常常惊叹于量子法则创立了如此雄伟、壮丽的自然,而现在,如果有了量子计算机,就能模仿大自然的量子法则,一方面,人类可以更好地理解大自然,另一方面生物进化研究也可以获得很大进展。

华为云 BU 总裁郑叶来认为,人工智能是一门通用的技术,跟人类历史上的铁路、汽车一样,都是一系列通用技术。信息技术带来效率提升,人工智能带来生产成本的变化,但人工智能可以改变目前看到的所有行业。

诺贝尔化学奖得主 Michael Levit 提到,除了人类智能和机器智能,还有第三类智能——生物智能,这三种智能是三位一体的,人、生物、机器是三位一体的。

地球上任何一个活着的东西都是由生物所组成创造,所以,生物肯定非常智能,才能够让物理的东西成为生命。如果我们能够把这三种类型智能,人、机器、生物智能结合起来、相互交互,我们将会成为一个新层面的混合智能。

AI+行业

一、一个比较乐观的未来

图灵奖得主、从事人工智能研究超过 50 年的 Raj Reddy 认为,当我们看未来的时候,要审视历史,要从过去吸取教训,保证我们可以从技术当中获得好处,同时建立相关的一些规则、法律法规和社会纪律,这样在未来 50 到 100 年,我们可以看到很多充满光明前景的科学进步。

比如,基于 AI 的语音智能识别将使全球 30 亿文盲和半文盲学会在新技术下与世界沟通,帮助他们阅读报纸、观看外语电影、在线投票,或者到马云的电子商务网站上购物,未来,文盲群体会成为语音应用的最大客户来源。简单易用会让互联网人口翻一番,进而带来强大的经济效应。

在即将来临的 2-3 年中,AI 更多将成为增强人类能力的认知放大器,它会提高人类的能力,帮助你做的更快、更好、成本更低。

而从长远的 5-10 年来看,AI 将成为人类的「守护天使」,替人类完成他们如今无法完成的任务,我们可以说它是超人类人工智能。

比如及早发现那些可能会影响人类安全、稳定和幸福的突发事件,并发出预警。

假设地震引发了一场海啸,如果我们对此毫不知情,这将成为一场伤亡惨重的大灾难,但如果我们有一个守护天使,能够预测 10 分钟后即将到来的巨大海浪,我们就能够拯救很多生命。

天使永远在线,终身学习的系统。它带来经济效果,可能是十倍于现在的 GDP。

沈向洋指出,如今人工智能创新节奏迅速,但要达到人类水准尤其在认知领域达到人类水平仍然任重道远。

华为云 BU 总裁郑叶来称,所有的技术应用有一个过程,华为看待产业分成四个阶段,根据整个技术发展和社会环境,华为认为人工智能目前是第二阶段的开始,「有兴奋和冲动,但也有焦虑」。

马化腾则提到,国内黑产的「升级」例如病毒分发更加隐秘,使我们改变安全防护模式,使用人工智能来进行安全防护。

他表示,AI 处于发展初期,但未来这一技术可能会变成万能钥匙,带来前所未有的挑战。他还表示,人工智能技术是一场跨国、跨学科的科学探索工程;人工智能技术的发展,正在通向「大社交」时代。

二、制造业

当目光从未来切换到现在,我们会发现,随着 AI 走出实验室,融入行业和我们的生活,孤立谈 AI,会越来越没有意义。

在李彦宏看来,所谓信息化就是 AI 化,以后没有任何一个公司不会和 AI 无关。

汤晓鸥也认为,并不存在 AI 这个产业,只有 AI+才是产业。AI 与传统行业的关系,不是颠覆行业,而是合作,提高效益。

虽然 AI 在消费领域的成就非常大,很多人才和资本都倾向了商业和零售,但是,制造业得到了不少与会嘉宾的关注。

马云认为,未来 30 年,AI 将深深改变所有制造业。

制造业会从过去的标准化,走向个性化、智能化,也将是制造和服务的完美结合。未来的制造业都是服务业。

中国制造业从东北转移到长三角,接下来,制造业会是服务业。上海服务业比重 70% 以上,水平和人才素质是这座城市最大的优势。

在马云看来,AI 技术再先进,如果不能和制造业结合推动转型升级,不能往着普惠方向发展,就会失去意义。

SAP 全球高级副总裁、SAP 中国总经理 Sam Li 提到了一个惊人的数字:流向制造业的资本和相关人才,仅有 0.9%,这与 AI 可能给制造业带来的巨大潜力,非常不相称。

以最能代表流水线高效生产力的汽车业为例,如今的 OTD 已经从巅峰的 20 回到了 49,背后的原因在于如今大规模流水线已经是能力见顶。对此,德国提出了自动化加工岛的概念,而 AI 让这个概念提前到来。

Sam 介绍了奥迪自动化加工岛。它们实现了模块化生产(不同模块,不同工艺,不同组合替代流水线);众多 AGV 来往于加工岛之间,有时甚至需要启用无人机投递零件;数以万计零部件需要随时调配,所有这些都是在 AI 调度下完成定制化。劳动力效率提高了 20%。

Sam 提到了一个和马云相同的观点,必须推动制造业走向服务业,比如不仅是出售一台拖拉机,而是尽量提供高附加价值的服务,因为这样的企业抗风险能力更强,盈利能力业更强。

三、医疗

本次大会上,重新回归斯坦福大学的李飞飞,以人工智能实验室主任身份在现场分享了 AI 技术应用到医疗领域的感悟和项目进展。

她表示,医疗的成本非常高,AI 赋能主要在两个层面,一是减少错误,减少传染疾病、感染的可能;二是提高医疗质量,让护理人员有更多的时间关注患者,慢性病管理更加一致化。

李飞飞介绍,在斯坦福的 AI 医疗项目主要思路是将传感器应用在医疗中,感知三维空间,通过算法理解传感器收集到的意义。目前正在推进的包括三个项目。

第一个项目在于解决通过手等传染源而导致的传染问题,这一问题造成美国每年死亡 9 万 9 千人。加入传感器后能够从不同角度认知人类的卫生活动,通过比人工精度更高的人工智能算法进行研究这些活动。

此外,还包括重症监护室 ICU、老年的护理等两个方向。

团队已经在旧金山进行试点,用于检测和预防老年人的跌倒行为,主要通过热传感器来进行分析,作为深度传感器的互补。由于老年人的跌倒行为缺乏训练的数据,所以主要通过迁移学习来进行训练。

在上海,李飞飞团队已经与上海交大、瑞金医院进行深度的 AI 医疗项目合作。

李飞飞最后表示,医疗的核心仍是人与人的相互照顾,技术不能替代人与人之间的这种扶持关系,但能在一定程度上改进这种关系。

公司的 AI 策略

李彦宏认为,一个真正 AI 公司,一定是三位一体:AI 思维,AI 能力,遵循 AI 伦理。但是,如何成为一家 AI 公司?

Landing. AI 创始人吴恩达认为,在过去,并非有自己网站的公司就叫 IT 公司。真正的 IT 公司(比如亚马逊、阿里)必须具备几个要素:A/B 测试测试、快速迭代、工程师和产品经理决策。

吴恩达常被 CEO 问到的三个问题是:如何招聘 AI 人才,如何建立 AI 团队?如何挑选 AI 项目,哪些 AI 项目是应该避免的?如何制定在公司策略时考虑公司的 AI 能力?

他认为,回答好这三个问题,一个传统产业公司便能转变成一个伟大的人工智能公司。

首先,要学会使用外部资源,让项目真正上线,尽快建立一支 AI 团队,其中,对团队的培训非常重要;而且,第一个 AI 项目不一定最重要最大,但一定要让人看到 AI 的能力;

其次,成立一个中央化的 AI 团队,或者购买使用标准化的 AI 产品解决通用的问题,然后针对自己的个性化产品,建立自己的 AI 团队;

第三,AI 的策略是多面性且有复杂性,新成立的公司不要和谷歌、百度、微软在通用 AI 上有所竞争,而是要在自己的细分领域中找到 AI 的独特应用,

最后,要赢得学界和政府的支持,与大学的合作,可以接触到最新最好的技术,而政府的支持,将使许多行业规则得到改写。

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