Na era da inteligência artificial, a combinação de ciência e indústria tornou-se uma corrida de resistência. Na história do desenvolvimento da tecnologia, a combinação da ciência e da indústria sempre foi uma questão difícil. Shanghai Shanghai, diretor de tecnologia e ciência da tecnologia Xu Li Parece que, na era da inteligência artificial, a combinação dos dois tornou-se uma corrida de resistência e Essa tarefa está se tornando mais urgente. Para a Shang Shang Technology, que foi criada em 2014, a equipe sempre teve um ambiente acadêmico rico e a empresa tem uma estreita cooperação com equipes acadêmicas em casa e no exterior. Mas a interseção da ciência e da indústria deve ser movida por duas rodas, no processo de política, O capital, a tecnologia, o espaço, as aplicações de cena e outros fatores são indispensáveis.Shang Tang na perspectiva da ciência e da tecnologia, eles estão mais preocupados com a visão por computador, inteligência artificial, essa parte do olho, esperando ajudar as pessoas a ver e entender o mundo. Existem muitas formas de desembarque no campo da visão computacional que traz um avanço percebido: por exemplo, a câmera é perfeitamente imaginada em ambientes muito escuros, e a AI pode ajudar o especialista a ler o mapa, mas antes disso, deve ser claro Pela gente para passar por todo o processo. Xu Li acredita que, a partir da tentativa de Shang Tang, a inteligência artificial agora passa por um bom momento, elementos externos estão acelerando a aceleração da aterragem de IA. O seguinte é um discurso de Xu Li na Innovation Conference 2018 no Geek Park (editado por Geek Park) Ciência e indústria: das contradições à convergência Olá a todos, sou Xu Li da Shang Tang Technology. Todos sabemos que essa onda de inteligência artificial certamente tem um relacionamento muito grande com os empreendimentos de muitos cientistas. Em certo sentido, a indústria científica é agora um criminoso, mas isso é apenas o que aconteceu nos últimos anos. Quando eu estava na escola, eu sempre tinha tido uma tal passagem. Nós iremos ler um doutorado. Muitos professores de escolas de elite no exterior disseram que na verdade, ler um doutorado não é um caminho para se enriquecer. Em geral, certamente é necessário ter mais dinheiro para ler um médico e ser cientista. Ao invés de ser cientista, por razões de dinheiro, as duas lógicas são contraproducentes. De fato, na Idade Média, basicamente todos argumentam que a nobreza pode fazer pesquisas científicas reais porque as contradições e os conflitos entre ciência e indústria são muito grandes e os dois são pontos totalmente diferentes. Por que esse estágio agora, Parece que essas duas linhas chegaram a uma interseção, e podemos realmente olhar para as mudanças óbvias no setor. Uma grande diferença entre ciência e indústria é que nós definimos cientistas: Em primeiro lugar, todo mundo estuda cientificamente cientificamente e se concentra em avanços tecnológicos e avanços em teorias básicas. Na verdade, muitas vezes, mesmo 100 anos atrás, muitas teorias foram inovadas e desenvolvidas. No entanto, no verdadeiro sentido, Há uma combinação de muito poucos, todos nós estamos familiarizados com uma variedade de cientistas, mas, no verdadeiro sentido do sucesso científico, e a indústria final estão distantes, a indústria está preocupada com o que está preocupado com a rentabilidade real, padronização, realização rápida , As Soluções, e que a indústria real, de fato, vem da demanda do mercado. Portanto, a ciência e a indústria ainda são um conceito completamente diferente de tal conceito. Uma vez que a diferença entre os dois é até agora, o que pensamos dessa questão em tais circunstâncias? O que aconteceu exatamente na fase atual para que a ciência e a indústria possam se encontrar em um lugar? Eu acho que é crucial O ponto é que a interseção da ciência e da indústria deve ser de duas rodas, o que é a tração nas duas rodas? Em primeiro lugar, os avanços tecnológicos no núcleo são mais rápidos e o desenvolvimento da ciência terá tantos anos e a ciência e a tecnologia se desenvolverão de forma constante, isto é, avanços tecnológicos são incrementais. Estudos teóricos são muito importantes neste processo, mas esses estudos podem ou não Pode ser realmente aplicado a tudo o que pensamos, negócios cognitivos. Por sua vez, a ciência e a tecnologia às vezes são trancadas, não é direta, incremental ... Por exemplo, essa onda de descoberta de inteligência artificial, de fato, em certo sentido, a orientação manual tradicional de inteligência, em A inteligência pura baseada em dados, incluindo o aprendizado profundo que todos conhecemos hoje em dia, abordagens diretas baseadas em dados baseadas em aprendizado profundo, é realmente uma mudança subversiva, e não uma mudança incremental. Somente neste estado Podemos trazer novas forças produtivas totalmente diferentes. Na outra direção, vamos falar sobre indústrias e indústrias. Que tipo de condições precisamos? Também podemos ver que o desenvolvimento tecnológico subversivo que acabei de mencionar aconteceu na história. Por exemplo, alguns novos materiais, novas fontes de energia Descobriu que, de fato, tem, mas isso pode não ser realmente equivalente ao fato de que ele pode ser realizado na indústria, para mudar. Por exemplo, quando falamos de tungstênio, o material foi descoberto há muito tempo e realmente usado em lâmpadas. Como uma lâmpada, ainda precisa ser empurrado para trás de uma cena realista para avanço material e revolução material. Ponto muito importante. O que é importante de um ponto da indústria? O importante no setor é que as necessidades da indústria realmente chegam a um ponto crítico de erupção, isto é, o público em geral, estamos realmente bem educados. Entretanto, os avanços em ciência e tecnologia podem trazer mão de obra subversiva e produtividade. Além disso, o mercado é educado para promover o que todos sabemos. Com essas duas coisas, sentimos que a ciência e a tecnologia Promover e as mudanças da indústria, em conjunto, levando o progresso da humanidade, mudando a vida humana, isso é muito importante. Tentativa de tecnologia Shang Tang Do nosso ponto de vista, Shang Shang concentra-se nesta parte da visão computacional e da inteligência artificial, e esperamos ajudar as pessoas a ver e entender o mundo. Desta perspectiva, o que os cientistas estão fazendo no futuro? , Estamos conscientes de que a essência do núcleo é dizer que tenho uma melhor capacidade de perceber e a capacidade de perceber não só do ponto de vista, algoritmo, teoria e atraso do hardware. O apoio, de fato, trouxe o conceito de grande inovação na percepção. Agora, a maioria dos sensores realmente lida com a luz visível que pensamos. Como você pode ver, o avanço deste ano no campo visual se espalhou da luz visível para a luz invisível. Podemos ter uma câmera UV que pode ter infravermelho Câmera, infravermelho distante, câmera infravermelha próxima e até mesmo uma variedade de câmeras térmicas, essas câmeras abertas são uma área de aplicação completamente diferente. Por exemplo, o iPhone X agora suporta o desbloqueio ou o pagamento de rosto, de fato, porque nossa percepção mudou da luz visível para o IR próximo, que pensamos. No cenário IR próximo, podemos fazer um melhor reconhecimento de ação ao vivo Melhor verificação, então, dê-nos um pagamento real, ou as cenas online e offline desempenharam um papel na escolta. Além disso, podemos ver que há muitas câmeras na estrada. À noite, muitas pessoas pensam que a câmera não consegue ver a câmera, mas a percepção da câmera atingiu o nível de estrelas, e até Aurora, que conceito? No caso de muito escuro , Pode formar uma imagem muito perfeita, a câmera no chão, então, a câmera do céu também. A sopa Shang sempre acreditou que, por enquanto, o desenvolvimento da indústria é a aplicação da câmera terrestre, mas no futuro, mais e mais casos da câmera do céu, todos enfrentamos o mesmo problema de processamento de dados, então, em imagens de sensoriamento remoto, muito Já utilizou o super-senso do super poder. Por exemplo, as imagens de sensoriamento remoto podem ter uma variedade de espectros diferentes, podem detectar nuvens, neve, distinguir gráficos, ao fazer uma ampla gama de áreas diferentes, você pode conseguir um processamento diferente, as diferentes cenas de conexão e empalme de dados. Há um impulso fundamental na percepção básica que é uma extensão do alcance visível. Além disso, nossa cena do mundo real é 3D estéreo, e a imagem é sempre 2D, e 2D para 2.5D para extensão 3D, trará mudanças muito diferentes em nossa aplicação. Na verdade, sempre acreditamos que essa percepção da cena traz novas capacidades interativas e a capacidade de mudança interativa sempre foi o início da revolução da Internet. Não sei se você se lembra da interação deslizante do iPhone que acabou de sair quando há um jogo muito Hot Angry Birds é devido à sua filosofia de design, que está muito em linha com o modo de interação homem-computador de um telefone celular. No entanto, quando nosso sistema de detecção percebe 3D melhor, o objeto na cena 3D pode ser melhor apresentado É possível que o nosso próximo novo modelo de interação surja com base em novas tecnologias de percepção 3D e AR / VR / MR. Podemos ver essas três cenas, a esquerda é um uso simples da tecnologia SLAM, na percepção de casos 3D com algum conteúdo de cena diferente no meio do nosso escritório, chão plano fez um pequeno animal e uma árvore Como você pode ver, este modo de renderização será cada vez mais realista, a partir das fotos 2D originais, foi destacado na aplicação de todo o 3D que é o uso de uma câmera normal. O certo é que colocamos algumas coisas reais na mesa, dois monstros pequenos são falsos, se olhamos para trás das cadeiras, as borboletas são todas falsas. Esta aplicação traz muita experiência diferente . Imagine se o futuro do nosso telefone celular único, podemos trazer alguma experiência 3D diferente, penso que 2018, 2019 produzirá mais e mais cenas de jogos, cenas sociais, é baseada em E a realidade de uma integração mais completa, que é o que estamos falando sobre o conceito de cientistas a fazer é melhorar a capacidade percebida. Sobre uma base teórica, quando os cientistas criam uma grande inteligência artificial baseada em dados, achamos que existem muitas deficiências inerentes. Por enquanto, há uma falta de coisas solucionáveis. No passado, se a orientação artificial da inteligência, o que é o conceito, usamos grandes dados para o aprendizado estatístico, a aprendizagem estatística dos seres humanos aumentará o conhecimento prévio, consideramos que a distribuição etária das pessoas é distribuída uniformemente ou a distribuição normal, estas Eu adicionei uma distribuição a priori. Eu adicionei a priori, um certo significado para a previsão é uma ótima referência. No entanto, se os dados estão ficando cada vez maiores, talvez eu não faça suposições a priori sobre os dados. Neste caso, surge um problema. Todas as leis são aprendidas com os dados e produzirão um Grande falha, chamada falta de interpretabilidade. O outro grande problema de dados que realmente queremos resolver é que podemos dizer que precisamos dar mais rótulos conscientes de informações e máquinas, e os chamados rótulos dão algumas respostas corretas, mas não Tudo tem a resposta correta, então ainda falta informações de supervisão. Em algumas situações específicas, como o tratamento médico, vimos um instituto de pesquisa hospitalar. Ele disse que existem dois especialistas nacionais do nosso lado que também desejam trazer conhecimento para a igreja real Aprendizado de computador, mas apenas porque esses dois veteranos podem ver a doença inicial no filme, ninguém na China faria isso e perguntou se poderíamos fazê-lo. Na verdade, a definição da máquina para ver as coisas de forma clara, a máquina pode fazer é definir a entrada de saída é muito clara, eu dou um filme, pode indicar que este não é um certo primeiro paciente, esta é a definição é muito clara Infelizmente, há poucas amostras e não amostras suficientes. Se precisarmos fazer tal treinamento, geralmente precisamos de um milhão de dados sobre quantos antigos especialistas podem ler um filme em um dia. Os médicos de Hong Kong não podem ler mais de oito filmes por dia e mais de oito têm o direito de serem lidos como jornais cansados. De acordo com o conceito de leitura de 10 folhas por dia, os especialistas veteranos precisam realizar 300-500 anos de diagnóstico para poder fornecer dados suficientes, e não importa quantos anos os especialistas já tenham idade, mesmo que fossem veteranos desde uma idade precoce Na verdade, acho que é muito difícil, isto é, não há uma amostra tão nova, mas também uma variedade de mudanças de interação interdisciplinar e multimodal. Portanto, depois disso, de fato, o que estamos fazendo hoje em dia os cientistas estão baseando suas bases teóricas nas questões de pesquisa originais, como o aprendizado multimodal, multitarefas, supervisão fraca e A aprendizagem sem supervisão até diz que, na ausência de uma amostra, migro amostras e até mesmo gerar amostragem de aprendizagem. Há outra maneira de conseguir esse loop, embora eu não saiba se esta é uma boa resposta, mas posso fazer para aprimorar nossa aprendizagem para nos ajudar a superar. Por exemplo, se você olhar para a descrição do problema, o pássaro tem um baú branco, uma cabeça cinza clara, asas pretas e uma cauda, e você não se sentirá particularmente surpreso, mas na verdade o processo é contraproducente, Nós damos uma descrição dos chineses, ele produziu uma foto dessas, o que significa que atualmente não há pássaro no mundo como qualquer outro pássaro nesta foto, isto é, podemos superar o significado real , Gerar dados de amostra a partir da descrição do texto, exemplo de caso. Avançando, se você pode criar uma imagem com texto, é possível gerar o vídeo em texto, o diretor pode não ter que trabalhar, posso escrever um livro para gerar vídeo. A ciência é gradualmente colocada originalmente pensada de qualquer impossível As coisas se tornam possíveis. Pode ver que com essa tecnologia, é possível que nunca confiamos no círculo de amigos novamente após o encaminhamento do conteúdo, tudo é possível. Mas esses avanços em ciência e tecnologia, a partir da percepção de capacidade, a base teórica para o aumento, de fato, ocorreu A mudança e a indústria real ainda são uma longa distância. Nós olhamos para o setor no final, o que ele fez? O avanço da indústria AI, o primeiro é que a nuvem + final do modelo para passar, a nuvem é o servidor, o poder de computação para aprimorar e o fim é de uma variedade de dispositivos, há cada vez mais Capacidade de computação, para atender a inovação da tecnologia AI, na verdade, mais e mais equipamentos foram preparados inteligentes, ou inteligentes, é para ver, não há algoritmo adequado no meu carro dentro do robô, o telefone Dentro, e mesmo em uma variedade de dispositivos portáteis, esta é uma mudança muito interessante que ocorreu na indústria. Do nosso ponto de vista, as tendências da tecnologia AI são multi-scene, multidimensional linkage, all-stack inovação, desde a parte inferior do algoritmo até o meio de uma ampla gama de módulos de tecnologia, para os principais aplicativos acima, esta parte da aplicação principal Na verdade, na verdade, da indústria para uma demanda real, que as necessidades e os requisitos não são os mesmos. Porque em muitos casos, também lidamos com muitas empresas, as empresas dizem que precisamos ser AI. Esta é uma proposição, encontrou muitos problemas, alguns desses problemas que não estamos fazendo bem, não está usando AI Método para se ajustar a você, eu quero dizer, impossível, difícil de fazer. O que a AI pode fazer? Agora, eu disse, quando uma definição de problema, entrada, saída, claro e alguém para passar por esse processo, use AI para substituir essas habilidades, será mais natural. Então, o que a AI está fazendo é melhorar sua produtividade em cenários de aplicativos. Isso é algo que pode ser feito, mas se as pessoas não sabem como fazer isso, você deve deixar a AI ajudá-lo a resolver isso e deduzi-lo , O que é muito difícil, então acho que o papel dessa cena pode resolver as necessidades reais da indústria. Como promover a integração da ciência e da indústria Com a convergência da indústria e da ciência, pensamos que existem duas grandes peças de elementos externos: Elementos de um ambiente de temperatura. Elemento dois, do ponto de vista industrial, falamos sobre três. O que é o ambiente externo? Agora, penso que o gerenciamento externo realmente desempenhou um papel muito bom na aceleração e no catalisamento do papel da China. É a primeira vez que a China promoveu o desenvolvimento de toda a IA a nível nacional. Na verdade, você pode ver A maioria dos países da Europa e dos Estados Unidos realmente atua como sugestões desde o início do ano. No entanto, desde que a China avançou por completo, o aquecimento de suas políticas, incluindo a formulação de alguns documentos brancos, é muitas vezes da perspectiva das pessoas como um todo e de toda a nação. Ajuda a indústria a cair. O segundo é o aumento de capital, e também podemos ver que, nesta fase, a capital da inteligência artificial, um tal abraço de tecnologia, de fato, fez do setor a inovação original da tecnologia, a cadeia industrial que encurtou muito. O terceiro ponto chave é que os recursos estão disponíveis. Se você quiser reagir de forma nuclear, você ainda precisa ter petróleo. Os chamados recursos completos são que, atualmente, o poder de computação atingiu um certo nível de recursos de computação, e mesmo com base na plataforma acima e em algumas pesquisas de sistemas operacionais, chegaram a um ponto, para que o ambiente externo já seja permitido Ciência para a indústria para uma conversão muito boa. Da própria indústria, é necessário três: Primeiro, produto tecnológico. É muito difícil para uma empresa sem que um AI seja realizado vendendo tecnologia. Um avanço na tecnologia básica, como acabei de dizer, se dissermos que não temos nada para gerar esse pássaro, mas precisamos transformá-lo em uma realização comercial , Devemos ter um produto correspondente para fazer o operador, esta etapa é, na verdade, a maioria das empresas gradualmente completadas, tecnologia, tecnologia, podemos nos tornar um tipo de habilidade de identificação precisa, ou um chip, nuvem e cliente Esses dois modos são o principal avanço na tecnologia do produto. Em segundo lugar, desembarque em larga escala. Se dissermos que precisamos realmente formar uma tecnologia de influência suficientemente grande, precisamos que ele tenha uma grande capacidade de cobertura em uma cidade e que duas cidades sejam inúteis, precisamos ter uma capacidade de crescimento rápido, Ou, essas coisas podem ser padronizadas em um produto que, então, sua promoção terá muito sucesso. Na verdade, muitas pessoas usam o dispositivo, que gerou muita AI, assim como costumávamos tirar fotos com um telefone celular, agora uma câmera comum pode alcançar a aparência da SLR, de fato, esta é uma tecnologia AI, aterrando para Expressão centralizada de produtos de telefonia móvel. Em terceiro lugar, não é claro em que indústria a AI é capaz de formar uma mudança dramática na indústria. Portanto, a diversificação de cena pode, de certo modo, criar uma boa tecnologia nova entre as tecnologias. Podemos ver que haverá tal mudança do serviço público, da aplicação pessoal e de toda a gestão social. Na verdade, é um pouco como o avanço técnico quando falamos sobre a primeira revolução industrial. Temos uma boa máquina a vapor, No entanto, se não houver uma aplicação de cenário diversificado, de fato, a tecnologia é realmente realizada e a revolução industrial é realmente promovida. Na verdade, ainda há um longo caminho a seguir. Naquele momento, a aplicação foi: Primeiro, eu posso fabricar industrial em larga escala. Em segundo lugar, posso colher e irrigar a agricultura. Em terceiro lugar, posso até fazer ferrovias e transporte. Naquele momento, o maior valor de mercado do mundo da empresa é fazer o transporte ferroviário. Assim, deste ponto de vista, a diversificação da cena da tecnologia, mas também essa onda de elementos básicos do núcleo de AI. Por exemplo, a aplicação pessoal, o telefone terá alguns desses cenários, o direito é a ajuda que introduzimos fotos para poluir Aplicação de telefone celular, ou seja, sua câmera, se você tirar um dia de neblina em Pequim, não se preocupe com uma chave para eliminar dias nebulosos. No meio é a gestão de alguns álbuns de fotos. Agora acredito que as fotografias tiradas por todos já são gerenciáveis de acordo com as pessoas. Minhas fotos, meus amigos, filhos e familiares podem ser divididos em diferentes grupos e o futuro pode ser baseado em mais dimensões e Tags para segmentação, por exemplo, de acordo com a idade e a intimidade, a máquina pode ajudá-lo através da classificação automática, penteando. A foto mais à esquerda, estamos falando sobre permitir que a AI tenha elementos mais criativos, de fato, podemos simular muitos efeitos artísticos no vídeo, você pode até aprender Van Gogh, aprendendo Monet, você pode ver o futuro dos celulares Tirando uma foto, há algum tempo atrás, estamos imitando o camarão Qi Baishi, de fato, acho que não imite, você toma um camarão realmente com um algoritmo, você pode transformar-se imediatamente em estilo Qi Baishi. Então, essa AI e aplicação pessoal trarão um amplo processo de entretenimento. Outro ângulo é a AI e a governança da comunidade como um todo, também desempenhará uma grande profundidade de integração. Podemos imaginar que, no estado atual, a governança de toda a sociedade ainda é destacada. Mesmo que o uso da tecnologia não seja tomado como um todo, pensamos em todos os aspectos das necessidades básicas da vida, seja do solo ao céu ou de todos os aspectos do solo, Passo a passo e evolução, você pode fazer um plano holístico. Por exemplo, viajamos, por um lado, o AI do carro pode ajudar a não tripulação, evitação de obstáculos, melhores serviços de navegação, por outro lado, no céu AI, tecnologia através da percepção em tempo real da situação no solo e até mesmo As estradas são bem planejadas e a conexão entre o céu e a terra atinge melhor sinergia. Pode haver muitas coisas que podem mudar melhor em um futuro não muito distante, que é onde vemos uma grande conexão entre avanços tecnológicos e cenários. O AI final não é o produto, é o serviço público, o futuro, porque a AI pode fazer coisas na frente de predecessores, como coisas no balcão, fornecemos uma variedade de certificação no balcão, as pessoas são como um Apoio de encaixe da boca e, então, acredito que o encaixe da boca, será substituído pela AI, então nós forneceremos serviços no futuro, em um sentido real pode ser feito de acordo com os diferentes estados de cada pessoa dá diferentes customizações Serviço Falando tanto, digo ciência e indústria, ou que haverá um longo caminho para conectar essas duas coisas no meio, então dizemos que a AI é uma corrida de resistência, mesmo do nosso negócio de AI. A ciência e a indústria podem eventualmente ser combinadas em um local e, por enquanto, estamos em um bom momento, porque o ambiente circundante está se recuperando e acelerando. Então, esperamos que, nesta fase, a IA possa realmente ajudar todos a tornar a vida melhor para todos. Obrigado.
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