人工知能の時代には、科学と産業の組み合わせが耐久レースとなりました。 技術開発の歴史の中で、科学と産業の組み合わせは、非常に困難な問題となっていた。殷・テクノロジーズの共同創設者兼CEOの徐は、人工知能の時代では、2つの組み合わせがレースになっているようですこの作業は、より緊急になってきています。 2014年には、科学技術殷王朝の設立は、チームは常に強いアカデミックな雰囲気となっている、当社及び国内外の学術チームはまた密接に働いていたが、科学と産業の交差点は、このプロセスでは、二輪駆動である必要があり、政策、資本、技術、床規模の様々な要因、アプリケーションシナリオが不可欠である。ビューの殷王朝技術的観点から、彼らは、人々が見るのを助ける。この世界を理解することを望んでコンピュータビジョン、人工知能、目のこの部分、詳細については懸念している。人工知能認識の突破口をもたらしたビジュアル・コンピューティング・フォームのフィールドの地面がたくさんあります。例えば、カメラはまた、環境がAIの専門家はまた、青写真の解釈に役立つことができますが、その前に、問題が明確でなければならない、非常に暗いです完璧なイメージをすることができ人々が全体のプロセスを通過する。 徐は今殷王朝、人工知能にしようとの観点から非常に良い年齢に来ると信じて、外部要因は、AI加速着陸を推進しています。 以下は、Geek ParkのInnovation Conference 2018での徐Liuの演説です（Geek Park編集） 科学と産業：矛盾から収束まで こんにちは皆、私は上張技術の徐Liです。 我々は、すべての認識と人工知能の波のこの波は、多くの科学者が、ある意味で、物事サイエンス業界を非常に大規模なビジネス関係を持っていることを知っている。しかし、これは実際にのみ、私が思う今、このLangkouで、近年に発生しました実際には、読んで博士パスは金持ちではない、私はそれを読んでいたとき、そのような部分があった、私たちは先生を読む必要があり、名門の多くの教授が海外で言う、一般的には確かに博士号を行くためにお金、科学者です、科学者ではなく、お金のために、この二つの論理は逆効果です。 実際には、中世には、基本的には科学と産業界の間に矛盾や葛藤が非常に大きいので、これらの2つの異なる点である、貴族が本当の科学を行うことができます、と言っている。なぜ、今、この段階を、これらの2つの線が交差点に来ているように見え、実際に業界の明らかな変化を見ることができます。 科学と産業の大きな違いは、科学者を定義することです。 まず、我々は深刻な研究を行う、技術革新、基礎理論におけるブレークスルーに焦点を当て、私たちは、実際には、何度も想像し、あるいは100年前、多くの理論は、技術革新と開発が、業界の真の意味だったとのことができるように私たちのいくつかは、どのようなものに、業界の焦点科学者の広い範囲の身近な組み合わせですが、科学、産業、最後の床の成功の本当の意味での比較的遠く離れて？収益性、標準化、高速の現金について本当に心配実際の業界は実際には市場の需要主導型から来ているということです。 したがって、科学と産業は依然としてそのような概念の全く異なる概念です。 私たちはこの事を見てどのように、この場合では、これまで貧しい両方以来？？私はそれが非常に重要だと思う一つの場所での出会いを求めて、科学と産業界ができるように、この段階では、最終的には、起こった物事の種類ポイントは、科学と産業の交差点は2輪駆動でなければならないということです、2輪駆動は何ですか？ まず、コア技術のブレークスルーが少し速くなり、つまり、技術革新が増分自然あり、科学技術の発展が滑らかで、科学的な発展のように多くの年があるでしょう。理論的には、このプロセスは非常に、非常に重要ですが、これらの研究は必ずしもありません私たちが考えているすべてのもの、認知的なビジネスに本当に適用することができます。 逆に、時間がある技術は飛躍的であるとき、それは増量の直線ではありません。例えば、人工知能におけるブレークスルーのこの波は、実際には、ある意味で、伝統的な人工知能のガイダンスは、変換しました純粋なデータ駆動型インテリジェンス、私たちのすべてを含むが、今馴染み深い学習しているか、純粋なデータ駆動型のアプローチを学ぶ深さに基づいてか、実際には、破壊的な変更ではなく、増分変化である。これだけの状態で全く新しい生産力をもたらすことができますか？ 我々は条件が持っている必要がありますどのような産業、工業的観点、について話しているもう一つの方向は？私たちが見ることができない、私は実際には、こうした新素材、新エネルギーとして、歴史の中で発生した、破壊的な技術開発を話しました実際には、それが実際にはそれが業界を実現することができるという事実と同等ではないかもしれないことがわかった、変更することができます。 例えば、我々は、それがある画期的な画期的な材料と材料の現実からシーンにプッシュダウンする必要があり、タングステン線の話は本当に光と電球内部で使用される材料は、すでに長い時間であることがわかりました非常に重要な点。 業界のポイントから重要なことは何ですか？業界の重要なことは、業界のニーズが実際には噴火の重要なポイントになるということです。つまり、一般市民、私たちは実際に教育を受けています。一方、科学技術の進歩は労働力の低下と生産性の低下を招くことがあります。また、市場は私たちが知っていることを学ぶために教育されています。人類の進歩を導き、人間の生活を変えることを促進し、産業の変化を一緒にすることは、これは非常に重要です。 唐唐技術の試み 私たちの見解では、Shang Shangはコンピュータビジョンと人工知能のこの部分に焦点を当て、人々が世界を見て理解するのを助けることを望んでいます。私たちは、コアの本質は、私が知覚する能力がより優れていることと、ハードウェアの視点、アルゴリズム、理論、および後ろから知覚する能力だけでなく、実際、サポートは、知覚におけるコアブレークスルーという概念をもたらしました。 可視光から目に見えない光まで今年の画期的な視野に広がっています赤外線を持つことができるUVカメラがありますカメラ、遠赤外線、近赤外線カメラ、そして様々な熱カメラでさえ、これらのカメラは完全に異なるアプリケーション領域です。 例えば、今、iPhone Xフェイスアンロックをサポートすることができ、あるいは私たちの認識がずれているの私たちは、近赤外可視光から近赤外光では、我々は現実のより良い認識を行うことができると信じているので、実際には、支払います、より優れた検証は、そう私たちに本当の賃金を与える、またはオンラインとオフラインのシナリオを介して取得護衛に役割を果たしました。 また、我々は、道路上のカメラが多く、夕方に1は、多くの人がカメラを見ることができないと考えていることがわかりますが、カメラの認識は現在、非常に暗い状況でスター級、さらにはオーロラ段階、どのようなコンセプトに？達しています、それは非常に完璧なイメージングを形成することができる、地上のカメラ、スカイカメラも同様です。 シャンは今のところ、地上カメラの業界最大のアプリケーションである、ということでしたが、将来的には、天カメラの例数は増加し、我々はすべての非常に間のリモートセンシング画像になるよう、処理データの同じ問題に直面していますすでにスーパーパワーのスーパーセンスを使用しています。 例えば、リモートセンシング画像は、雲、雪、土地の区別、さまざまな分野の様々なをやって検出することができます異なるスペクトルの様々な構造を有することができる、我々はそう。異なる処理、データ接続とスプライシングの異なるビューに到達することができます目に見える範囲の拡張である基本的な認識の中核的な向上があります。 また、私たちは本当の人々が3Dシーンを認識しており、画像は常に2Dなり、2Dが3D拡張に2.5Dし、それが我々のアプリケーションに非常に異なる変化をもたらすでしょう。 実際には、我々は常にシーンのこのような認識を持っていると思った新しいインタラクティブな機能で、インターネットのインタラクティブ機能を変更すると、最初の革命となっている。私はあなたがゲームが非常にあった場合にだけ出てくるiPhoneスライディング相互作用を思い出すかどうかわかりませんホットなぜなら人間とコンピュータのインタラクションデザイン哲学のそのモードの「怒っている鳥」と呼ばれる、携帯電話は非常に一貫しているが、私たちの知覚より良い3Dを知覚するためのシステム、3Dシーンが提示したオブジェクト間で改善することができたときに我々の次の新しい相互作用モデルは、新しい3D知覚およびAR / VR / MR技術に基づいて出現する可能性がある。 私たちは、私たちは、オフィスの真ん中にある。左は単にSLAM技術の使用に加え、3Dコンテンツの状況の認識の異なるシナリオの数で、これらの3つのシナリオを見て何もない平原の動物や小さな木をしたことができますレンダリングは、オリジナルの2D写真から、このレンダリングモードがより現実的で、見ることができ、中で全体の3Dアプリケーションに強調した。そして、通常のカメラを使用しています。 右端たちは本物のいくつかのテーブルの上に置くことで、我々は椅子の後ろに見れば、二つの小さな怪物は、偽である、蝶が、これらはfalseです。このアプリケーションは、異なる多くの経験をもたらすでしょう。 私たちの未来の単一カメラ付き携帯電話は、あなたが私たちにいくつかの異なった3D体験を与えることができれば、私は2018年、2019年は確かにゲームシーン、社会的なシーンが増えています考えて想像に基づいており、私たちは、科学者が何について話しているということである現実のより完全な統合は、概念の認識を高めることです。 データ駆動型人工知能理論的基礎から、科学者たちは大きな、私たちは、今のところ、多くの先天性の欠陥があることを解けるものの欠如を見つけるでしょう。 人工知能の以前のガイダンスは、我々はビッグデータ統計的学習で何をすべきかの考え方である場合、統計的学習の人類は、事前知識の多くを追加します、我々はこれらの、ここの人々の年齢分布が均等に分散または正規分布していると信じています先験的なディストリビューションを追加しました。私は先験的なことを追加しましたが、予測のためのある意味は大きな参考資料です。 データが大きくなっているとき、私はデータに関する先験的仮定を行うことができませんでしたが、この場合は、問題をもたらすでしょう、しかし、すべてのルールは、自分自身のデータのうち、彼らから学んだしている場合は、生成されます解釈能力の欠如と呼ばれる大きな欠陥。 また、我々はデータを我々は認識を与える必要があると言うことが、認知より多くのマシンがいくつかは、マークビッグデータの真の意味での解決すべき問題を与えているしている、いわゆるラベルの一部は、正しい答えを与えることですが、ではありませんすべてが正しい答えを持っているので、私たちはまだ監督情報を欠いています。 特定のシナリオでは、ヘルスケアは、私たちは研究所病院を見ていると言う、彼は我々の側には2人の国家のシニア専門家を持っているだろうと述べ、専門家はまた、知識にこれらの二つの古い教会が本当に感じることができることを願っていますコンピュータ学習が、フィルム上のこれら二つの古い専門家が早期に病気で見ることができるので、中国の誰も全体がそれを行う、と我々はそれを行うことができれば尋ねました。 実際には、マシンは現時点で何ができるかのビューのマシンのポイントは非常に明確な定義は、入力と出力が非常にはっきりして定義することですが、私はフィルムを得、それは、これは初期の患者のいくつかの種類ではないことを指摘することができ、このことは非常に明確な定義であります残念ながら、サンプルが少なすぎてサンプルが足りません。 このような訓練をする必要がある場合、通常、1日に何人もの古い専門家が映画を読むことができるデータが100万人必要です。香港医師は1日に8本以上の映画を読むことができず、8以上の映画は疲れた新聞として読むことができます。 1日は、診断の-500年300年であるのに十分なデータを提供できるようにする、とさえ古い専門家と非常に若い年齢から、古い専門家はかなりの高齢者かどうか、古い専門家のコンセプトに合わせて10を読んでいる場合実際、私はそれは非常に難しいと思う、つまり、そのような新しいサンプルはありませんが、学際的および多元的な相互作用の様々な変化もあります。 したがって、これらを事実の後、我々は科学者やっているインスタンスの調査は、これらの新しい研究課題に元の問題、マルチモーダル、マルチタスク学習、および弱い監督まで彼の理論の基礎となっています教師なし学習では、サンプルがない場合でも、サンプルを移行したり、サンプル学習を生成することさえできます。 これが良い答えであるかどうかはわかりませんが、このループを乗り越えるには別の方法がありますが、私たちが手助けするための学習を強化することができます。 我々は問題はありません。この説明を見てください。鳥は白い胸、淡い灰色の頭と黒の羽と尾を持っている例えば、我々はそれを見つけることは、特に驚くことはないだろうが、実際にはこのプロセスが逆になり、私たちは、中国の記述を与え、彼は、これは、私たちは本当の意味を開くことができますについて話している世界は現在、もはやこの絵と同じでは鳥と鳥があることは、そのような画像を生成しませんテキストの説明、サンプルケースからサンプルデータを生成します。 、それはテキストと映像を生成することができないテキスト画像を生成することがあればそれを超えて控除した後、ディレクターはおそらく動作しないでしょう、と私は本がビデオを生成することが可能に書いた。科学は徐々に元のいくつかは、任意の不可能を感じて入れて事が可能になる。 あなたは、この技術を見ることができる、と私たちは再び友人の転送サークルの内容に依存する必要がないかもしれませんした後、すべてのものが考えられる。しかし、科学技術のこれらのブレークスルーは、認知能力から、実際には、理論的基礎を強化するために、発生します変化と現実の産業はまだまだ長い距離です。 我々はそれをやったことを最後に業界を見て？AI業界の画期的な、最初は、コンピューティングパワーを強化するために、クラウドはサーバーで、クラウド+クライアントモードを介して取得する、と言うことです、そして最後には、さまざまなデバイスからの終わりで、成長しているがありますコンピューティングパワー、AI技術のブレークスルーを達成するために、実際には、より多くのデバイススマート準備ができて、またはインテリジェントビーイングがあり、現時点で確認することです、もし適切なアルゴリズムは内部のロボットの内側に私の車の中には存在しない、携帯電話内部にあってもハンドヘルドデバイスの多種多様な、これは業界では非常に興味深い変更が発生しています。 今我々の観点からは、AIは、技術動向のシーン、多次元の連携、フルスタックのイノベーション能力、技術的なモジュールの多種多様の真ん中に根本的なアルゴリズムから、上記コアアプリケーションへのマルチアプリケーション、コアアプリケーションのこの部分は、実際には真の意味では、実際の業界から来ている必要があり、同じニーズや要件はありません。 多くの場合、我々は多くの企業、企業と扱っているので、私たちはAI技術をする必要があります。これは、このような私たちの質問はよくやっているような質問の束を見つけるための命題があり、それはAIではなく、あなたに合わせる方法は、私は言うことができない、不可能な、難しい。 AIは何もそれを行うことができますか？定義するときに、私はちょうど、言う問題、入力、出力、明確な、そして、これらの機能を置き換えるためにAIを使って、このプロセスを介して取得するための時間だった、それはより自然になります。 AIこれだけのシナリオでは、この事は行うことができ、生産効率を高めるために行くことでしたが、人々は、このことが何をどのようにケースわからない場合、あなたはAIはあなたが整理助けたい、誘導、演繹んそれは非常に困難であるので、私はこのシーンの役割がもたらす、来て明らかに業界の真のニーズを区別することができだと思います。 科学産業の統合を促進する方法 産業と科学の統合が、我々は外部要因の二つのブロックがあることを感じます。 温度環境の要素。 要素は、第二に、産業上の観点から、我々は3話します。 どのような外部環境、それは今私が見る、実際には、経営の外側は中国の触媒的な役割を加速するために、非常に良い役割を果たした？ある国家レベルから、AIの開発を促進するために初めてで、実際には、あなたが見ることができます国は、物事を提案することであるが、以来、ヨーロッパ、アメリカのほとんどは、実際には、中国はそう頻繁に人々からの意味で、ホワイトペーパーの数の開発など、政策を温める、全体の昇進を果たし、ビューの国のポイント、ヘルプ業界が落ちる 第二は、資本ブーストである。我々はまた、このような技術を包含するように、今、この段階では、人工知能のための資金を見ることができ、実際には、多くの中の産業階のチェーンを短くするために、オリジナルのコア技術から産業突破口を作ります。 第三の重要なポイントは、あなたが核反応を実行する必要があり、リソースが利用可能であるということです、あなたはまだオイルを持っている必要があります。 利用できる、いわゆるリソースは、コンピューティングパワーは現在のコンピューティングリソースのある程度に達し外部環境が聞かせてすでにあるように、しても上記のプラットフォーム、オペレーティングシステム、およびいくつかの研究に基づいて、我々は、ポイントに達しているということです非常に良い変換のための業界への科学。 業界自体からは、3が必要です。 まず、技術製品。 AI事業は、私がちょうど言ったように、我々は何の外に鳥を生成する場合、非常に困難な技術を、販売することにより、コア技術の画期的な本物の現金ではなく、商用の実現にそれを有効にする必要があります彼らはキャリアが行う対応する製品を持っている必要があり、実際には、このステップは徐々に完全な、技術製品は、我々は正確な認識、または1つのチップ、およびクラウドの終わりになることができますする企業の大半は、今ありますこれらの2つのモードは、製品テクノロジの中核となるブレークスルーです。 第二に、大規模な着陸。 我々は十分な大きさの影響の技術的な本当の意味を形成する必要があると言うなら、私たちは、街中で、それは大規模な能力を持っていないカバレッジを持つ2つの都市を必要とする、我々は急速な成長の性能を持っている必要があり、または、これらのことを標準化して製品にすることができます。 実際には、AIの多くを生成している、我々が使用するデバイスの多くは、我々だけで、携帯電話のカメラを使用してのように、今通常の一眼レフカメラが道をぼかし達成することができるようになります、実際には、これはAI技術の一種である、床に携帯電話製品の一元的な表現。 第三に、AIはどの業界は、業界の急激な変化を形成することができ、それは非常に明確ではありませんので、シーンは、様々な技術間の新技術の良い形することができ意味で多様化しています。 私たちは、個人的な用途は、コミュニティ全体の管理の中で、このような変更があるだろう公共サービスから見ることができ、技術革新は、我々は良い蒸気機関を持っている場合、実際には、我々のようなビットは、最初の産業革命について話しています、しかし、多様化したシナリオ適用がなければ、その技術は実際に実現され、産業革命は本当に促進されていますが、実際にはまだまだ道のりがあります。 まず、私は大規模な工業製造を行うことができます。 第二に、農業を収穫して灌漑することができます。 第三に、私は鉄道や輸送をすることさえできます。 当時、同社の世界最大の市場価値は、鉄道輸送を行うことでした。 だから、このような観点から、シーンの多様化技術は、AIのこの波はまた、非常にコア要素を上陸させた。右は、私たちはヘイズを支援するために導入された画像であるようなインスタンスの個々のアプリケーションは、携帯電話は、いくつかのアプリケーションシナリオでなければなりません北京で霧の日を撮るなら、携帯電話のアプリケーション、つまりあなたのカメラは、曇った日をなくす鍵を心配しないでください。 いくつかのアルバムは、私が今、私たち写真、すでに人で管理することができると信じて、私自身の写真、私の友人、子供や家族が、異なるグループに分けることができ、中間管理され、将来はより多くの次元に基づいてすることができ、セグメンテーションのタグは、例えば、年齢や親密さに応じて、マシンは自動分類、櫛を介してお手伝いをすることができます。 一番左の写真は、私たちが実際には、我々は芸術の多くの効果をシミュレートすることができ、ビデオにあり、より創造的な要素を持つAIをしましょうと言って、あるいはゴッホ、モネの学習を学習さについて話している、あなたは携帯電話の未来を見ることができます絵私たちは、私が真似ではないと思いますが、あなたが本当にアルゴリズムとエビを食べるようにしたいチー白石エビの模倣にいくつかの時間前に、撮影した、あなたはすぐに気のスタイルになることができます。 したがって、このAIとの個人的な用途は、プロセスに娯楽の多くをもたらすでしょう。別の角度は、社会全体のAIのガバナンスと管理ですが、またして非常に大きな深さを演じます。 私たちは、社会全体の現在の状態が技術の使用のない全体図が、我々は、さえ空、あらゆる角度に地面から、日常生活のあらゆる側面を考えているアルゴリズムをするために使用されていない場合でも、コントロールの外に残っていることを想像することができますウォークスルーと進化、あなたは全体的な計画を行うことができます。 たとえば、私たちは旅の中で、一方でAIは、地上状況のリアルタイム知覚を通じて空AI、技術では、無人、障害回避、より良いナビゲーションサービスを助けることができる一方で、さらには道路は計画されており、天と地のつながりがより良いシナジーを実現しています。 テクノロジーのブレークスルーとシナリオとの間に大きなつながりがあることは間違いない遠い未来において、より良いものに変わることがたくさんあるかもしれません。 究極のAIは製品ではなく、公共サービス、未来、AIは前任者の前で物事を行うことができるため、カウンターのもののように、我々はカウンターでさまざまな証明書を提供し、人々は援助された口のドッキング、そして私は、口のドッキングがAIによって置き換えられると信じて、その後、私たちは未来のサービスを提供する、本当の意味では、それぞれの人のさまざまな状態に応じて行うことができます別のカスタマイズサービス あまりにも言えば、私は科学と産業、あるいはこれら二つのものを真ん中につなぐ道があると言いますから、人工知能は人工知能事業であっても持久力競争であると言います。科学と産業は結局一つの場所で結びつくことができ、瞬時には周りの環境が追いついて加速しているのでとても良い時です。 ですから、この段階でAIが本当に皆が人生をより良くするのに役立つことを願っています。ありがとう。
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