우리는 또한 연구소에서 우리의 삶, 심지어 다음 큰 경향을 변경하는 혁신적인 기술을지지, 있다고 생각합니다.
조상들이 어떻게 미래의 단계를 보는지, 시작된 연구소에 들어가는 것이 낫습니다.
이 문제에서, 우리는 먼저 기술의 블랙 연구소, 그가 음모를 꾸미고 무엇을 이끄는 연구진에 숨겨진 인텔 중국 연구소, 인텔 중국 연구소 Songji 지앙의 대통령과 독점 영상 인터뷰로?
Song Jiqiang, Intel China Research Institute의 사장
Intel China Research Institute의 신비를 밝힙니다.
실리콘 밸리에서 출발 한 인텔은 해외 시장에 중국과 유럽에 두 개의 "지역 연구소"를두고 있으며 1998 년에는 인텔 연구소 중국 (ILC)이 발표되었지만 당시 연구소라고 불리지는 않았지만 지금까지 60 명 이상의 풀 타임 연구원이 있으며 그 중 70 % 이상이 박사 학위를 소지하고 있습니다.
Song Jiqiang의 소개에 따르면 Intel China Research Center는 주로 1, 인공 지능 알고리즘 (지능형 지각 및 기술 이해), 2, 독립 시스템 플랫폼 연구, 3 지능형 인프라 기술 등 3 가지 측면의 연구를 수행하고 있습니다.
시각과 청각, 심지어 텍스트, 거리, 무슨 일이 일어 났는지 이해하는 장면에서 적절한 정보를 추출하는 다른 데이터에서 짧은 인텔리 기술 입력 및 이해. 예를 들어, 카메라의 데이터 전송하면, 알고리즘을 볼 수 있습니다 사람, 자동차, 동물은 단지 예비적인 식별이지만 동물과 물체 사이의 관계가 무엇인지, 무엇을해야 할지를 이해하는 것은 기술에 대한 이해를 포함합니다.
자율 시스템 플랫폼에 대한 인텔의 연구의 대표적인 예로 HERO 플랫폼이 있습니다.이 플랫폼은 인텔의 공통 프로세서 기술과 프로그래밍 가능 가속기 처리 및 Movidius 등을 결합한 개방형 이종 및 확장형 컴퓨팅 플랫폼입니다 , ASIC과 같은 전용 칩 기술을 플랫폼에 통합함으로써 다양한 파트너 기술의 상호 운용성을 쉽게 달성 할 수 있습니다.
'플랫폼을 사용하지 않는다면, 한 군대 또는 여러 중소 업체에 의존하여이를 홍보하는 것은 비효율적 일 것입니다'라고 Song Jiqiang이 말했습니다.
지능형 인프라를 말하기, 통신의 차세대 기술 5G. 신속하게 할 수있는 데이터의 증가 금액으로, 일부 데이터가 단말기에 저장되는 스토리지의 가장자리에 약간의 필요성을 필요로하고 모두 장기 저장 기능의 스토리지 요구 것이 분명하다 신속 가장자리와 클라우드에 배치 된 데이터를 얻을 수 있기 때문에 3D Xpoint 저장 기술에 가입하는 이유 중 왜 인텔 중국 연구소입니다 액세스.
실제로 인텔은 빅뱅에 부합하는 데이터 회사로 오랫동안 자리 매김 해 왔습니다.
그 장면들 : Li Yuchun 3D 효과, 유산 그림자 놀이
신기술 연구 과정에서 인텔은 그들을 현장에 배치하려고 시도했습니다. 인텔과 리 유천 (Li Yuchun)은 지각 수준 기술의 적용을 구현하는 MV를 공동으로 촬영했습니다.이 MV에는 어려운 점이 있습니다. 일반적으로 3D 모델을 3D 장면에서 가져 오기 때문에 2D 얼굴 사진에서 3D 모델을 추출합니다.
송 Jijiang 2 차원 화상으로부터 입체 모델을 추출하기 위해, 도입 첫 단계는 상기 2 차원 영상에서 얼굴 검출 기술을 사용하고, 두 차원에서 그런. 얼굴의 기본적인 기능의 일부의 위치를 제공하는 사람의 얼굴을 랜드 점을 검출 얼굴이 관계를 맵핑하는 일부 사람들은 입력으로 이차원 심볼 정보를 맞대고있다 관계 매핑에서 훈련 학습의 깊이에 의해, 입체 모델 사이에 대향하고 입체적인 얼굴 모델 파라미터를 출력하도록 직후, 변형 표준 3 차원 얼굴 모델 얼굴 모델은 인간의 얼굴과 3D 모델의 수천의 수백에 의해 훈련했다.
그것은 말할 가치가있다 '이 입체 얼굴은 Li Yuchun로 매우 매끄럽다 수 있습니다, 당신은 또한 적절한 매개 변수 입력, 3 차원 얼굴 이상의 300 매개 변수를 제공하는 한, 어떤 사람의 얼굴의 매우 부드러운 프로그래밍 수 있습니다 언급, 80 명 이상이 얼굴 표정을 통제합니다.
신기술은 과학 소설의 시원한 효과를 가져올뿐만 아니라 고대 예술을 계승 할 수있을뿐만 아니라 Intel에서 개발 한 Eagle Shoal 로봇이 직접 그림자 놀이를합니다.
우리가 아는 한, 그림자 놀이의 고대 예술의 핵심은 유연함과 제어력이 뛰어나 견습생을 훈련시키는 데 수년이 걸릴 수 있지만 지금은 Eagle Shoal의 손과 인공 지능 알고리즘을 통해, 며칠 내에 호랑이를 조종하는 법을 배우십시오.
아시다시피, 이것은 몇 년 전 상상도 할 수없는 일입니다.
자기 학습 인공 지능은 정말로 인간을 대체 할 수 있습니까?
그러나, 인공 지능 및 기술 업그레이 드의 응용 프로그램과 함께 가장 화제 중 하나를 확장하는 것은 자연스러운 것입니다 인공 지능 자율 학습 능력은 성숙의 특정 단계에 도달, 인간을 대체 할 것인가?
노래 Jiqiang의 관점은 대부분의 인공 지능 자체 학습 능력은 크로스 필드 인공 지능 학습이 완벽하게 달성되지 않았기 때문에 인공 지능이 문제가 아니라 비관적 인 인간의 작업을 대체하지만 인위적으로 생각하는 것입니다 인텔리전스는 학습을 통해 기계 서비스의 능률을 향상시켜 효율성을 향상시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, AlphaGo와 같은 것입니다. 실제로 규칙은 분명히 정의되어 있으며, 기계는 다른 것보다 더 능력있게 진화하는 법을 배우고 있습니다. 그러나 이것이 스스로 학습 할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다 일단 AlphaGo가 Texas Hold'em으로 이동하게하면, 단순히 그것을 할 수 없기 때문에, 시각적으로 인식하는 훈련 된 음성 인식 프로그램으로는 할 수 없습니다.
기계가 모든 작업을 대신 할 것이라고 걱정하는 대신 기계는 특정 제한된 상황에서 수행되는 반복적이고 쉽게 반사적 인 작업을 대체하거나 열심히 작업하며 인간은보다 창의적이고 감성적 인 의사 소통에 참여합니다 일 '이라고 노래 Qijiang이 말했다.
사향에 AI의 위협이 전파를 위해 이렇게, 노래 Jijiang AI 현장에서 개발 과정을 생각하는 인공 지능 기술의 일부가 잘못 무기로하는 경우, 무기 및 자기 식별 사람을 판단 할 수 있기 때문에, 최적의 설정을 적용되는, AI 기술은 인간에게 해가되는 영역에 적용되기보다는 좋은 장소에 적용되어야한다고 위협 받고있다.
예를 들어, 미국의 인텔은 그 아이들이이 경우, 완료하는 데 일반적으로 30 일 분석하는 데 사용되는 경우 각각의 경우에, 비디오, 이미지, 텍스트가 박해하거나 납치 구출 도움이되는 협력의 AI 사례를 가지고 있지만, 응용 프로그램의 경우 인공 지능 기술, 어느 날 해결할 수 있습니다.
지능형 자율 장비 'amp포아 군사 사관학교'의 미래를 위해
인공 빅뱅은 인텔 전통적인 IT 기업과의 비교 다음에 이렇게 끝없는 카니발 거인, 인터넷 거인 AI 인공 지능 연구소 연구원의 설립에 돈을 던지고있다.
폭군 알리 바바는 큰 방법으로 최근에 거인이 목적은 매우 간단의 학술 업그레이드의 현재 AI 산업 열을 촉진하기 때문에, 연구소를 설정하는 스크램블링, 노래 Jiqiang 눈에 달마 연구소를 구축 할 수 천억을 투자하고, 실제이를 구현하는 방법 비즈니스 및 현금 흐름의 비즈니스를 통해 인공 지능 연구의 경로를 홍보합니다.
대부분의 회사는 자체 연구소에서 연구 기관을 수행해야하지만, 인터넷 거인도 예외는 아닙니다. "돈과 변덕은 대기업의 일반적인 관행이지만 연구 기관을 수행하는 것은 그렇게 간단하지 않습니다. Song Jiqiang은 적어도 생각합니다. 다음과 같은 세 가지 점이 있습니다.
1, 재능을 유치하는 능력을 가지고;
2, 재능을위한 좋은 환경을 제공하기 위해, 그는 약간의 상상력과 자유를 수행하게하십시오;
3, 현실로 생각, 기술, 산업 가치의 실제 결과를 참조하십시오.
"Intel의 목표는 미래에 로봇 / 스마트 자치 장치를위한"Whampoa Military Academy "가되는 것이 Song Ji-Qiang의 결론입니다.
인공 지능에 대한 마지막 질문에 가장 큰 기대와 걱정은 무엇입니까? 그의 대답은 : 인공 지능의 제 3의 물결이 계속되고 인공 지능이 오지 않기를 바랍니다.