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技术大咖为你讲述AI的未来是什么样子

来源:电子信息行业综合服务平台 发布时间:2018-05-04 发布人:admin_dz

AI的未来到底是是什么样子,没有人能说的明白。这些年,自动驾驶、类脑机器人、智能家居,让我们的生活变得越来越便捷。那么未来AI给我们带来的又是什么。


Sherry Moore表示Google人工智能平台TensorFlow的最新研发和应用情况,Google如何让每个人都能够从人工智能中受益以及Google致力于让人工智能惠及每个人的理念。


在演讲中,Sherry提到了人工智能在Google Assistant、Google Home、Google+等产品中的应用,其中特别提到Google Translate通过使用神经网络翻译进行整句翻译,大大提高了翻译的准确性。同时,Sherry也介绍了Google人工智能在医学、农业、航空运输、环境保护等领域的应用。此外,TensorFlow的开源对于行业和产业界皆带来很大的变化,Sherry也就此专门进行了40分钟的分会场的议题分享。


来自Uber的Erran Li博士分享了深度增强学习如何显著地推进自动驾驶的潜力,如:领域适应和用于感知和行动的迁移学习,无监督学习;模型预测控制(例如iLQR)领域的研发近况,如:模仿学习(例如DAGGER、infoGAIL),策略梯度法以及层次增强学习(例如A3C和变化降低)等,以及它们在自动驾驶方面的应用表现,同时也介绍了在自动驾驶领域所剩“最后10%”的问题所带来的巨大挑战。


来自Intel人工智能事业部副总裁兼人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal博士分享了Intel人工智能助推医疗行业现代化的进展。包括如何利用深度神经网络帮助解决医疗数据集庞大的问题,优化流程,提高医生的效率;利用深度学习和机器学习大幅提升肿瘤检测的效果;通过有效优化算法而大幅降低新药研发的成本等。


来自百度首席科学家熊辉博士指出数据驱动的主要特征是精细化的数据搜集导致一切事物会更加清晰化,但同时大量数据积累的过程也会造成信息的冗余,并使得获取高附加值信息的成本大幅提升。


熊辉博士谈到了两类行业最适合应用人工智能:没有被充分数字化的行业,以及没有被充分用更小的颗粒度去数字化的行业。他指出在数据、计算能力、算法和应用场景等人工智能的四大必备要素中,算法优化是学术界的强项,而数据、算力和应用场景则普遍存在于企业界.


来自京东人工智能平台和研究部门的副总裁Bowen Zhou博士是人类语言技术,机器学习和人工智能多领域的专家。之前在IBM十五年的工作经历中,是IBM技术战略与研究,以及AI认知研究方面的领导者,IBM Watson Group首席科学家。


Bowen Zhou博士在会上与大家分享的是他对人工智能的独特认识:从目前的ANI(窄义人工智能)发展到未来的ABI(广义人工智能)。这种发展意味着有更好的需求和标识数据,对专家人工系统,算法专家的依赖性会减少,会出现更多可解释的人工智能解决方案。


更重要的在于,新开发的AI系统可以来做更多不同的Task,所有这一切合在一起,就会形成ABI。但是如果ABI能够达到,对任何AI的应用企业,对AI的使用者来说,意味着会形成一个比今天大100倍的人工智能市场。同时,Zhou博士还分享了从ANI到ABI,还指出了研发人员需要努力实现的七个主要的技术方向。


AI的未来,注定需要很多科技和人才的支持,AI的未来注定只有你想不到的,没有它办不到的。