AI系列讲座——认知智能,下一个黄金十年金沙澳

作者: 互联网资讯  发布:2019-12-13

当人们都在热衷于互联网或消费互联网各种业务场景的实现时,却发现C端的应用已经逐渐成型、普及化,甚至有了一定的套路,想在人工智能的热潮下继续发展创新,就必须找出一条鲜明的路。然而百分点洞察到了人工智能的新战场——B端,这是在产业互联网里蕴涵巨大价值的产物。

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说到在互联网行业里实现商业成功的人工智能,就不得不提亚马逊、淘宝、Facebook、腾讯等,在消费互联网的应用场景下,将基于大数据和人工智能技术的互联网C端应用体现得淋漓尽致。

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当人们都在热衷于互联网或消费互联网各种业务场景的实现时,却发现C端的应用已经逐渐成型、普及化,甚至有了一定的套路,想在人工智能的热潮下继续发展创新,就必须找出一条鲜明的路。然而百分点洞察到了人工智能的新战场——B端,这是在产业互联网里蕴涵巨大价值的产物。

2019年3月26日,由北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系举办的“AI系列讲座”第一讲——“认知智能,下一个黄金十年”在光华管理学院新楼举行。

边缘+量子=AI未来

本次活动邀请百分点集团首席算法科学家兼认知智能实验室主任、百分点大数据与认知智能核心算法总负责人苏海波博士作为演讲嘉宾,北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系黄涛教授,邱凌云副教授作为对话嘉宾,与现场近80名参会听众一起,就认知智能的未来发展进行讨论交流。活动由光华管理学院郑晓娜副教授主持。

百分点CTO刘译璟博士接受赛迪网采访时表示:“未来AI的战场一定是在行业里,在行业里我们面临的不是像消费互联网那样巨大量的数据,而是少量的数据,因为行业中很多场景都没有数据化。但同时行业客户的要求更高,他们希望能借助AI系统理解复杂的应用场景,并起到辅助决策的作用,而不是局限于广告推荐、流量点击。当前的AI技术还远远不能支撑行业的应用场景,未来行业应用的持续发展将驱动AI技术在理论、计算能力、数据等方面产生巨大变革。”

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郑晓娜

百分点CTO刘译璟博士

主题演讲

在理论和技术方面,边缘计算未来会变得越来越热。刘译璟认为,越来越多的应用需要实时处理、分析数据,不可能跟云端做交互。在越来越注重隐私的今天,更加不可能把全量数据放到云端,提供现场数据特征将成为趋势。

本次讲座包括主题演讲和嘉宾对话两个环节。苏海波就认知智能研究目前的状态,从认知智能的涵义,认知智能的典型应用以及认知智能未来的发展方向三个层面和大家进行了深入的讨论。目前对于人工智能的三大流派:符号学派,联结学派,行为学派,认知智能主要是前两个学派的结合。

在计算能力方面,量子计算一定会成为驱动人工智能的巨大动力。量子机器学习从2015年开始提出了很多算法,比现有的人工智能算法提升上万甚至上亿倍的效率,此时摩尔定律已经失效,想要进一步提升计算性能,只能求助于新的技术。刘译璟强调,量子信息带来的不止是计算能力的提升,目前学界中有相关人士认为,人的大脑与意识具备量子信息的计算机或量子信息的特征,因为量子与人同样是不可复制的。

从对机器学习和深度学习,人工智能和人类智能,深度迁移学习和知识图谱等专业名词,到百分点公司实际落地的人工智能产品,包括小语种智能交互,智能法务系统,AI李白(百分点联合人民日报和全国党媒信息公共平台等机构推出的中国首个智能作诗送祝福应用)等,苏海波讲授深入,案例丰富,通俗易懂。

人工智能主战场

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从信息技术发展角度来看,硬件从没有标准发展到现在有了统一的标准接口,软件也从没有标准发展到现在有了一系列的行业规范。刘译璟预测,未来一定会有数据标准,这样在行业里可以汇集大量的小数据再形成大数据,从而促成整个行业技术的发展,这是对未来10年人工智能技术发展的总体思考。

苏海波

当然,作为一个企业首先需要思考的是当下的业务,以及未来三五年的产品与竞争力是什么?刘译璟认为,在信息化和数据基础相对比较完善的领域,比如自动驾驶、智能家居、教育、公安等领域,一定是人工智能接下来的主要战场。如何让机器更好地理解人的需求,人机更好地交互与融合,这一定是个刚需。并且,以自然语言处理和知识图谱、知识工程为代表的认知技术,一定是行业里能够起到巨大作用的技术点。

苏海波从理论到实际,解读了认知智能技术是人工智能下一个黄金十年的主题。他指出:认知智能的关键在于四点:深度迁移学习(解决实际业务中标注样本少的问题),多语种自然语言处理(解决海外小语种国家NLP问题),知识图谱和语义计算(提升实际业务中的语义理解效果),以及自然语言交互(解决决策应用系统中的智能交互问题)。

所以,百分点发力认知智能领域,通过认知智能技术促进行业里的决策智能。这是一个人机融合的过程,百分点希望人和机器能共享人的知识,能够做到人机自然交互,无间协作。基于这样一套理念形成了DeepMatrix三层的架构,基础层是大数据操作系统,负责收集和处理所有数据,中间层是智能认知引擎,上层是各个行业的决策应用。

苏海波还从病历数据中归纳学习和从书本知识中演绎学习两个角度和大家讨论了IBM Watson Health项目失败的原因,指出强人工智能的实现还需要经历一段时间,更有可能实现落地的是弱人工智能层面的应用。

DeepMatrix与关键技术

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