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中科院计算所罗平:人工智能缺乏正确认知 AI是什么?

http://www.ec.hc360.com2017年04月28日16:12 来源:CIO时代网T|T

    当今AI-人工智能的浪潮已经席卷了交通、商业、制造业、政府,乃至军事等众多行业。大致每隔12年左右,计算机产业就会发生一次巨大的变革。从Dos、Windows、Internet互联,到移动互联,下一个平台的变革将由AI引领,并将在2020年左右逐渐成形。然而,不管是公众还是产业界,普遍对人工智能缺乏正确的认知。2017年4月28日,由中国新一代IT产业推进联盟主办,CIO时代APP承办的"第56期CIO时代信息化大讲堂"活动在北京大学燕园大厦如期举行。

    本次活动由CIO时代APP总编朱启明主持,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师罗平作为本期活动的嘉宾,发表了题为《AI是什么?》的主题分享。本次活动吸引了业内专家、IT公司技术人员、周边高校相关专业学生等近百人的参加。现场爆满,座无虚席。

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师    罗平

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师 罗平

    他在活动上主要详细介绍了AI的发展历程、热潮及AI威胁论,机器学习、深度学习的认知,实用型、功能型的AI的特征以及如何投资AI产业等主题内容。

    AI的发展历史

    1956年,机器定理证明智能跳棋程序标志着人工智能的诞生。然而,机器翻译笑话百出以及定理证明发展乏力,任使务失败、目标落空。到1970年,医疗、化学、地质专家系统遍地开花,使人工智能转向应用,在发展过程中,神经网络研究受阻,多项研究发展也较为缓慢。直到2000年左右,随着我国提出感知中国的理念,IBM提出智慧地球的概念,以及深蓝战胜国际象棋冠军等,互联网推动了AI的创新应用。2010年开始,云计算、大数据、物联网的等新一代信息技术的变革,深度学习和大数据兴起带来了AI的爆发。

    机器学习的三要素

    1、优化目标建立;这里的目标主要是基于大量标注数据,计算出使得损失函数最小的模型参数。2、优化求解过程;3、模型预测过程

    对AI的冷静思考

    AI涉及到模型、数据和计算三个方面的内容,在人工智能的大潮下,我们需要思考AI的边界在哪里,即能解决哪些问题,而又有哪些问题是无法解决的。人工智能是仿生学的反向工程,简化的数学模型加上高性能计算,开发实用型和功能型的AI,是实现AI的途径。

    AI对产业的影响

    AI的到来,一方面使人们产生了对机器取代体力的担忧,另一方面则是对机器取代体力的担忧。事实上,新技术并不会创造新的就业,在未来,一些行业很有可能被AI所取缔。AI本身是没错的,它是势不可挡的。而且可预见的是,未来大部分行业,都用不上人类。所以我们更要思考,站在行业发展的角度,掌握最新技术进展以及行业需要的趋势,深入生存。

    如何投资AI产业

    在行业基础上,要考虑垂直领域以及通用场景的特征、应用价值;在数据基础上,要对数据的规模、成本、壁垒有所考量和预测;在模型基础上,从x到y的映射关系是否稳定存在可以评估AI的效果,另外,在人才储备方面,要求行业和AI人才。

活动现场

活动现场

    在活动的提问讨论环节中,他对到场嘉宾所提的问题依次做了详细的解答,他以极其新颖的行业观点和专业性的讲解,赢得了阵阵掌声,大家纷纷表示不虚此行。活动最后,现场嘉宾进行了合影留念。

合影留念

合影留念

责任编辑:朱婧芸

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