人工智能前沿峰会 探讨AI六大领域

    2017年1月11日-12日,由硅谷人工智能大数据联盟和 Impact Deep LLC 主办、网易科技协办的“人工智能前沿峰会”在美国.硅谷.圣塔克拉拉会议中心拉开帷幕。硅谷人工智能及大数据协会会长胡峻玲介绍说,“人工智能前沿峰会”将是目前为止,第一个真正把深度学习最前沿的技术和实际结合起来的大会。

    数据科学家、工程师以及创业者都渴望了解人工智能、深度学习最前沿的应用领域和未来商业与技术研发的方向。而“人工智能前沿峰会”创造了这样一个技术和创新的盛宴。本届峰会汇集世界各地关于人工智能的思想交汇,在谷歌、脸书、特斯拉、亚马逊、微软、百度、华为等公司的人工智能团队的赞助和大力支持下,倾力邀请了人工智能界各个细分领域的先驱,代表世界上最先进的人工智能框架产品的创始人在这次“世界人工智能前沿大会”上展开探讨交流。

    本届峰会的核心嘉宾包括 Google 技术总监 Rajat Monga、微软人工智能首席科学家邓力、OpenCV 创始人Gary Bradski、Caffe 创始人贾杨清、亚马逊机器学习总监 AlexSmola 等,大家将从无人驾驶、语音助理、自然语言、物联网、机器视觉、深度学习框架等领域,探索全球人工智目前发展的现状及趋势。

    大会嘉宾演讲人工智能更受关注

    Jeff Dean 做了开场演讲。他是 GoogleBrain的负责人,Google 唯一的 Senior Fellow (据说Google专门为了他发明了Senior Fellow 这个 title),Map Reduce 的提出者,Big Table 的设计者和实现者。

    特斯拉无人车部门Autopilot技术负责人 Junli Gu、Google 无人车部门的 Zhaoyin Jia、百度无人车部门研发技术总监 Tony Han 的负责人组成自动驾驶Panel发表演讲和讨论。

    语音领域顶级专家、微软人工智能首席科学家 LiDeng(邓力),百度人工智能实验室技术总监 Adam Coates,Amazon Alexa 的资深科学家 Nikko 在语音人工助手 Panel 发表演讲和讨论。

    OpenCV 的创始人 Gary Bardeki 和 Bosch(博世)的首席科学家 LiuRen、Google 计算机视觉研究负责人 Jay Yagnik 等演讲者将在计算机视觉 Panel 发表演讲和讨论。

    Google 开源的深度学习框架 TensorFlow 的主要领导者、Google技术总监 Rajat Monga,深度学习框架 Caffe 主要作者贾扬清,同时 Tensor Flow 的作者之一也是本次的演讲嘉宾。还有 MXNet 的重要贡献者 Alexa Smola,以及 Torch Project 主要维护者 Soumith Chintala 也将做主题演讲,涵盖深度学习框架的四大最优秀框架。

    百度、特拉斯和谷歌的发言人还进行了圆桌会谈,内容包括人工智能和相关领域的探索。

    人工智能飞速发展的原因

    一是大数据技术的发展,极大的数据量为人工智能奠定了基础;

    二是移动互联网让人们有了新的服务需求,让人工智能数据丰富性(维度)、人机交互得到长足的发展;

    三是信息产业为人工智能做好了铺垫,通信、芯片的发展给人工智能实现创设了基础。

    学术界应用催热人工智能概念

    2017年伊始,人工智能行业热点事件不断。AlphaGo 的升级版本以神秘 Master 的身份亮相,横扫国际围棋大师,连胜60场,紧接着百度大脑在《最强大脑》节目中挑落人类脑力精英。

    就在已经过去的2016年,相信大家也记忆犹新。2016年3月,谷歌旗下的人工智能系统 AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石,震惊全世界,成为计算机发展史上的里程碑事件。这一事件也实现了人工智能的全民科普,全世界的目光都开始向人工智能聚焦。

    AlphaGO 玩的棋类游戏,计算机也很早就超越人类。计算机下棋的原理是蒙特卡罗树搜索,每一步都计算可能,算出结果,选出最优解。围棋成为人类最后的堡垒,是因为围棋的棋盘太大,变化可能太多。算清围棋的每一路变化还不可能。AlphaGo 的成功攻克了人类的逻辑思维,但是层次并不高,中国和日本都在短期内做出类似的高水平围棋人工智能。AlphaGo 的宣传意义大于技术价值,它更大的意义在于利用围棋对全社会做了人工智能的启蒙,它让大家开始关注人工智能。

    百度在《最强大脑》上展示超越人类的人脸识别技术,在人工智能方面远比AlphaGo复杂。百度大脑的人脸识别是基于积层神经网络的,人工智能应用于人脸识别是一层一层神经网络的判断。

    但无论是阿尔法狗还是百度大脑,这些事件正吸引着全球目光,对于人工智能技术的普及有着功不可没的宣传作用,也为资本投资埋下了伏笔。

    全球政府倾力支持促产业发展

    人工智能给人类社会带来的变革似乎不像历次科技革命一样,仅仅停留在延伸人的体力和脑力上,而是进入了人和机器共同演化的时代。因此,也成为了全球各国政府追逐的对象。

    在国内外的国家战略层面,资金和政策都倾力支持人工智能研究与产业的持续发展。欧盟委员会将在未来十年内拿出10亿美元支撑欧盟“人脑计划”研究。而随着近年来国内业界的不断推动,人工智能在“十三五”规划首年被纳入到国家战略发展层面,结合互联网经济热点带来的资金支持和国家源源不断的人才储备和大量研发投入,必将推动人工智能产业进入新一轮创新发展的黄金阶段。

    在之前公布的“互联网+”人工智能三年行动实施方案提出,到2018年,打造人工智能基础资源与创新平台,人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立,基础核心技术有所突破,总体技术和产业发展与国际同步,应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业,初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态,形成千亿级的人工智能市场应用规模。

    人工智能将在三大领域替代人类

    一是运算智能,即快速计算和记忆存储能力。人工智能所涉及的各项技术的发展是不均衡的。现阶段计算机比较具有优势的是运算能力和存储能力。1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫,从此,人类在这样的强运算型的比赛方面就不能战胜机器了。

    二是感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备,能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。自动驾驶汽车,就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法,实现这样的感知智能的。机器在感知世界方面,比人类还有优势。人类都是被动感知的,但是机器可以主动感知,如:激光雷达、微波雷达和红外雷达。不管是BigDog这样的感知机器人,还是自动驾驶汽车,因为充分利用了DNN和大数据的成果,机器在感知智能方面已越来越接近于人类。

    三是认知智能。通俗讲是“能理解会思考”。人类有语言,才有概念,才有推理,所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。

    深度学习是当前最热的人工智能研究领域

    在学术界,实现人工智能有三种路线,一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线,代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线,代表领域有机器学习和人脑仿生,三是行为主义,希望从进化的角度出发,基于智能控制系统的理论、方法和技术,研究拟人的智能控制行为。

    当前,基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域,被Google,Facebook,IBM,百度,NEC以及其他互联网公司广泛使用,来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步,科学家不断优化和推进算法的研究,同时受益于计算机技术的快速提升,目前科学家可以利用GPU(图形处理器)模拟超大型的人工神经网络;互联网业务的快速发展,为深度学习提供了上百万的样本进行训练,上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。

    国际巨头加速布局人工智能

    国际巨头已经开始加速布局。Google已经成立母公司Alphabet,重新整合集团资源,随后推出基于人工智能的新搜索算法RankBrain,联手福特研发无人驾驶汽车、DWave量子计算机测试、并将人工智能融入聊天。微软第三代“微软小冰”也已经发布,开源机器学习工具包DMTK、微软牛津计划推出最新接口、推出人脸情绪识别器,人工智能助理微软小娜登陆各个平台、人工智能加入微软Selfie。Intel公司2015年8月投资6000万美元投资无人机公司Yuneec,9月投资5000万美元投资量子计算机,10月收购Saffron,12月167亿美元收购Altera。

    谷歌、微软、Inter等互联网巨头及各路资本争相切入人工智能产业,充分展示了科技领头羊和资本市场的敏锐嗅觉。依据艾瑞咨询数据,2020年全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期,中国人工智能增速将达91亿元,年复合增速超50%,远超全球增速。

    国内人工智能研究的特点

    一是在视觉、语音识别等领域处于国际领先地位,其中语音识别主要是几家巨头公司更胜一筹,视觉识别则是创业团队成果显著。在深度学习、核心算法、无人驾驶等研究领域;

    二是由于经费人力等原因,国内人工智能研究呈现出“企业为主,科研机构为辅,企业与科研机构合作”的特征。我国人工智能在诸多领域商业化已在如火如荼地展开,包括金融领域、医疗领域、安防领域、企业领域、家庭和教育领域。

    国内人工智能的发展

    数据显示,中国人工智能领域约65家创业公司获得投资,合计29.1亿人民币。覆盖范围从深度学习等软件算法以及GPU、CPU、传感器等关键硬件组成的基础支撑层,到语音/图像识别、语义理解等人工智能软件应用以及数据中心、高性能计算平台等硬件平台组成的技术应用层,到AI解决方案集成层,再到工业机器人、服务机器人等硬件产品层以及智能客服、商业智能(BI)等软件组成的运营服务层。在中国,以BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)为代表的互联网大公司也逐渐展开人工智能布局。

    人工智能的时代大幕已经徐徐拉开,而且正在逐渐改变人们的生活,从整体发展来看,人工智能要想更多的造福人类,必须尽快做到技术落地,这一点,显然人工智能已经开始面对,从量子计算机到无人驾驶,从无人机到虚拟现实,人工智能产品开始逐渐进入寻常百姓家。人工智能在无人驾驶、无人机、机器人、工业4.0等领域的应用已经愈发娴熟,因此,中国人工智能企业应紧紧抓住全球人工智能发展的新契机,主动迎接挑战。

     


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