В эпоху искусственного интеллекта комбинация науки и промышленности стала гонкой на выносливость. В истории развития технологий сочетание науки и промышленности всегда было сложной проблемой. Шанхайский научный и технологический соучредитель и главный исполнительный директор Сюй Ли Кажется, что в эпоху искусственного интеллекта комбинация этих двух стала гонкой на выносливость и Эта задача становится все более актуальной. Для Shang Shang Technology, которая была создана в 2014 году, команда всегда обладала богатой академической атмосферой, и компания тесно сотрудничает с академическими коллективами в стране и за рубежом. Но пересечение науки и промышленности должно быть ориентировано на два колеса, в процессе политики, Капитал, технология, площадь, сценарий и другие факторы являются незаменимыми. Шан-Тан с точки зрения науки и техники, они больше озабочены компьютерным видением, искусственным интеллектом, этой частью глаза, надеясь помочь людям увидеть и понять мир. Существует много форм посадки в области вычислительного зрения, которые приводят к осознанному прорыву: например, камера прекрасно отображается в очень темных условиях, и ИИ может помочь эксперту прочитать карту, но до этого она должна быть понятной Люди должны пройти весь процесс. Сюй Ли считает, что из попытки Шан-Танга искусственный интеллект теперь приходит в очень хорошее время, внешние элементы ускоряют ускорение посадки ИИ. Ниже приводится речь Сюй Ли на конференции по инновациям 2018 года в парке Geek (под редакцией Geek Park) Наука и промышленность: от противоречий к конвергенции Привет всем, я Сюй Ли Шан Тан технологии. Мы все знаем, что эта волна искусственного интеллекта, безусловно, имеет очень большие отношения со многими начинаниями ученых. В некотором смысле, научная промышленность сейчас мошенница, но это только то, что произошло за последние годы. Когда я учился в школе, у меня всегда был такой проход. Мы собирались прочитать степень доктора философии. Многие профессора в зарубежных элитных школах говорили, что на самом деле чтение докторской степени - это не путь к разбогате. В общем, конечно, нужно иметь больше денег, чтобы читать врача и быть ученым. Вместо того, чтобы быть ученым, ради денег, две логики являются контрпродуктивными. На самом деле, в средние века в основном все утверждают, что дворяне могут делать настоящие научные исследования, потому что противоречия и конфликты между наукой и промышленностью очень большие, а два совершенно разные точки. Почему этот этап сейчас, Похоже, что эти две линии перешли на перекресток, и мы можем реально взглянуть на очевидные изменения в отрасли. Одна большая разница между наукой и промышленностью заключается в том, что мы определяем ученых: Прежде всего, все серьезно изучают науку и фокусируются на технологических прорывах и прорывах в основных теориях. На самом деле, много раз, даже 100 лет назад, многие теории были нововведениями и разработками. Однако в истинном смысле, Существует очень мало сочетаний, все мы знакомы с различными учеными, но в истинном смысле научного успеха, а конечная индустрия находится далеко друг от друга, отрасль обеспокоена тем, что она обеспокоена реальной рентабельностью, стандартизацией, быстрой реализацией , Решения, и что реальная промышленность, по сути, исходит из рыночного спроса. Поэтому наука и промышленность по-прежнему представляют собой совершенно другую концепцию такой концепции. Поскольку разница между этими двумя до сих пор, что мы думаем об этом вопросе при таких обстоятельствах? Что именно произошло на нынешнем этапе, чтобы наука и промышленность могли встречаться в одном месте? Я думаю, что это важно Дело в том, что пересечение науки и промышленности должно быть двухколесным приводом, что такое двухколесный привод? Во-первых, технологические прорывы в ядре бывают быстрее, и развитие науки будет иметь очень много лет, а наука и техника будут развиваться устойчиво, т. Е. Технологические прорывы возрастают. Теоретические исследования очень важны в этом процессе, но эти исследования могут или не могут Могут быть действительно применены ко всему, что мы думаем, когнитивный бизнес. В свою очередь, наука и техника иногда чересчур ныряют, это не просто, инкрементно ... Например, эта волна искусственного интеллекта прорывает, по сути, в некотором смысле, традиционное ручное руководство разведкой, Чистый интеллектуальный анализ данных, в том числе глубокое обучение, которое все мы знаем в наши дни, чистые подходы, основанные на данных, основанные на глубоком обучении, на самом деле являются подрывными изменениями, а не постепенными изменениями. Только в этом состоянии Можем ли мы добиться совершенно разных новых производительных сил. В другом направлении, давайте поговорим о отраслях и отраслях. Какие условия нам нужны? Мы также можем видеть, что только что упомянутое подрывное технологическое развитие произошло в истории. Например, некоторые новые материалы, новые источники энергии Обнаружили, что, по сути, есть, но это может быть не совсем эквивалентно тому, что оно может быть реализовано в отрасли, чтобы измениться. Например, когда мы говорим о вольфраме, материал был обнаружен в течение длительного времени и действительно используется в лампочках. В качестве лампы он все равно должен быть отброшен с реалистической сцены на материальный прорыв и материальную революцию. Очень важный момент. Что важно с точки зрения промышленности? Важная вещь в отрасли заключается в том, что потребности отрасли действительно выходят в критический момент извержения, то есть в широкую общественность, мы на самом деле хорошо образованы. В то же время прогресс в области науки и техники может привести к подрывной работе и производительности. Кроме того, рынок образован, чтобы добиться того, что мы все знаем. С этими двумя вещами мы чувствуем, что наука и технология Содействие и изменения в промышленности, вместе, ведущие прогресс человечества, изменение человеческой жизни, это очень важно. Шань Тан технологии попытка С нашей точки зрения Шан Шан сосредотачивается на этой части компьютерного видения и искусственного интеллекта, и мы надеемся помочь людям увидеть и понять мир. С этой точки зрения, что делают ученые в будущем? , Мы осознаем, что суть ядра заключается в том, чтобы сказать, что у меня есть лучшая способность воспринимать и способность воспринимать не только аппаратную точку зрения, алгоритм, теорию и позади По сути, поддержка привела концепцию основного прорыва в восприятии. Теперь большинство датчиков действительно обрабатывают видимый свет, который мы думаем. Как вы можете видеть, прорыв в этом году в поле зрения распространился от видимого света до невидимого света. У нас может быть УФ-камера, которая может иметь инфракрасный Камера, инфракрасная область, инфракрасная камера и даже различные термокамеры, эти камеры открыты, это совершенно другая область применения. Например, iPhone X теперь поддерживает разблокировку или оплату лица, по сути, потому что наше восприятие перешло от видимого света к ближнему ИК-диапазону, о котором мы думаем. В сценарии, близком к IR, мы можем лучше распознать действие в реальном времени , Лучшая проверка, поэтому дайте нам настоящую зарплату, или онлайн-и офлайн-сцены сыграли роль в сопровождении. Кроме того, мы видим, что на дороге много фотоаппаратов. Ночью многие думают, что камеры нельзя увидеть, но восприятие камеры достигло уровня звезд или даже Авроры, что такое концепция? В очень темных условиях , Он может сформировать очень совершенную визуализацию, камеру на земле, а также камеру неба. Шан суп всегда считал, что отрасль в настоящее время является крупнейшим разработчиком наземных камер, но в будущем на небе все больше и больше камер, все мы сталкиваемся с одной и той же проблемой обработки данных, поэтому при визуализации с дистанционным зондированием это очень Уже используется супер-чувство супермощности. Например, изображения с дистанционным зондированием могут иметь множество различных спектров, могут обнаруживать облака, снег, выделять сюжеты, делая широкий диапазон различных областей, вы можете достичь различной обработки, разных сцен соединения данных и сращивания. В базовом восприятии есть основной импульс, который является расширением видимого диапазона. Кроме того, наша реальная сцена - 3D-стерео, а изображение всегда 2D, а от 2D до 2.5D до 3D-расширения, это принесет очень разные изменения в нашем приложении. Фактически, мы всегда считали, что это восприятие сцены приносит новые интерактивные возможности, и интерактивная способность к изменениям всегда была началом интернет-революции. Я не знаю, помните ли вы, что скользящее взаимодействие iPhone просто появилось, когда игра очень Hot Angry Birds из-за своей философии дизайна, которая очень соответствует режиму взаимодействия человека и компьютера на мобильном телефоне. Однако, когда наша сенсорная система лучше воспринимает 3D, объект в 3D-сцене может быть лучше представлен Возможно, что наша следующая новая модель взаимодействия появится на основе новых технологий 3D-восприятия и технологий AR / VR / MR. Мы можем видеть эти три сцены, левые - это простое использование технологии SLAM, в восприятии 3D-корпусов с некоторым разным сюжетом в середине - это то, что мы находимся в офисе, плоская земля сделала маленькое животное и дерево Как вы можете видеть, этот режим рендеринга будет более реалистичным, начиная с оригинальных 2D-фотографий, был выделен в приложении всего 3D, который используется для нормальной камеры. Правильно то, что мы кладем некоторые реальные вещи на стол, два маленьких монстра - поддельные, если мы смотрим позади стульев, бабочки - все поддельные. Это приложение приносит много другого опыта , Представьте себе, если будущее нашего единственного телефона с камерой, мы можем привнести несколько разных 3D-впечатлений, я думаю, что 2018 год, 2019 год будет производить все больше и больше игровых сцен, социальных сцен, основан на И реальность более полной интеграции, о которой мы говорим о концепции ученых, заключается в усилении воспринимаемой способности. На теоретической основе, когда ученые делают большой искусственный интеллект, основанный на данных, мы обнаруживаем, что существует множество неотъемлемых недостатков. На данный момент существует недостаток разрешимых вещей. В прошлом, если искусственное руководство интеллектом, какова концепция, мы используем большие данные для статистического обучения, статистическое обучение людей добавит много предварительных знаний, мы считаем, что распределение по возрасту людей равномерно распределено или нормальное распределение, эти Я добавил априорное распределение. Я добавил априори, определенное значение для предсказания - отличная ссылка. Однако, если данные становятся все больше и больше, возможно, я не делаю априорных предположений о данных. В этом случае возникает проблема. Все законы изучаются по данным и будут создавать Большой недостаток, названный недостатком интерпретируемости. Другая большая проблема с данными, которую мы действительно хотим решить, заключается в том, что мы можем сказать, что нам нужно предоставить больше информации и метки, соответствующие машинам, а так называемые метки дают правильные ответы, но не У всех есть правильный ответ, поэтому нам по-прежнему не хватает контрольной информации. В некоторых конкретных ситуациях, таких как лечение, мы видели больничный исследовательский институт. Он сказал, что на нашей стороне есть два национальных эксперта, которые также надеются принести знания в настоящую церковь Компьютерное обучение, но только потому, что эти два ветерана могут видеть раннюю болезнь в фильме, никто в Китае этого не сделает и спросит, можем ли мы это сделать. На самом деле, определение машины, чтобы ясно видеть вещи, машина может сделать, это определить выход ввода очень ясный, я даю фильм, он может указывать, что это не определенные ранние пациенты, этот вопрос является определение очень ясно К сожалению, слишком мало образцов и недостаточно образцов. Если нам нужно пройти такую подготовку, нам обычно нужно миллион данных о том, сколько старых экспертов может читать фильм за день. Гонконгские врачи не могут читать более восьми фильмов в день, и более восьми человек могут читать как усталые газеты. Согласно концепции чтения 10 листов в день, ветеранам-специалистам необходимо провести 300-500 лет диагностики, чтобы иметь возможность предоставлять достаточное количество данных, и независимо от того, насколько старые эксперты уже стары, даже если они были ветеранами с раннего возраста На самом деле, я думаю, что это очень сложно, т. Е. Нет такого нового образца, а также разнообразных междисциплинарных и мультимодальных изменений взаимодействия. Поэтому после этого, фактически, то, что мы делаем сейчас, ученые основывают свои теоретические основы на первоначальных исследовательских вопросах, таких как мультимодальное, многозадачное обучение, слабый контроль и Неконтролируемое обучение даже говорит о том, что в отсутствие образца я переношу образцы и даже генерирую выборочное обучение. Есть еще один способ, которым я могу пройти этот цикл, хотя я не знаю, является ли это хорошим ответом, но я могу сделать это, чтобы улучшить наше обучение, чтобы помочь нам пройти. Например, если вы посмотрите на описание проблемы, у птицы есть белый сундук, светло-серая голова, черные крылья и хвост, и вы не будете особенно удивлены, но на самом деле процесс контрпродуктивен, Мы дали описание китайцев, он произвел такую фотографию, а это означает, что в настоящее время на свете нет птицы, как и любая другая птица на этой фотографии, то есть мы можем получить реальный смысл , Сгенерировать образцы данных из описания текста, пример. Если вы можете создать изображение с текстом, можно ли генерировать видео в тексте, режиссеру, возможно, не придется работать, я могу написать книгу для генерации видео. Понятно, что некоторые изначально думали о невозможном Все становится возможным. Видите ли, что с такой технологией возможно, что мы никогда больше не будем доверять кругу друзей после пересылки контента, все возможно. Но эти прорывы в науке и технике, от восприятия способности, теоретической основы для роста, фактически произошли Изменения и реальная индустрия по-прежнему находятся на большом расстоянии. В конце концов, мы смотрим на отрасль, что она сделала? Промышленный прорыв в искусстве, во-первых, что облако + конец модели, чтобы пройти, облако - это сервер, вычислительная мощность для повышения, а конец - от множества устройств, все больше и больше Вычислительная мощность, для достижения прорыва в технологиях ИИ, по сути, все больше и больше оборудования было подготовлено умным или умным, чтобы увидеть, что в моем автомобиле внутри робота нет подходящего алгоритма, телефона Внутри и даже на разных портативных устройствах это очень интересное изменение, имевшее место в отрасли. С нашей точки зрения, тенденции в области технологий AI - это многозадачные, многомерные связи, инновации с полным стеком, от нижней части алгоритма до середины широкого спектра технологических модулей, к вышеупомянутым основным приложениям, эта часть основного приложения Фактически, фактически, от промышленности до реального спроса, который потребности и требования не совпадают. Поскольку во многих случаях мы также имеем дело с большим количеством предприятий, компании говорят, что нам нужно быть AI. Это предложение, нашло множество проблем, некоторые из этих проблем у нас не очень хорошо, не использует AI Способ скорректировать вам, я хочу сказать, невозможно, трудно сделать. Что может сделать ИИ? Как раз сейчас я сказал, когда определение проблемы, ввод, вывод, ясность и кто-то, кто сможет пройти через этот процесс, использовать ИИ для замены этих способностей, будет более естественным. Так что ИИ делает это, чтобы повысить производительность в сценариях приложения. Это то, что можно сделать, но если люди не знают, что с этим делать, пусть ИИ поможет вам разобраться, вывести его и вывести , Что очень сложно, поэтому я думаю, что роль этой сцены может разобраться в реальных потребностях отрасли. Как продвигать интеграцию науки и промышленности С конвергенцией промышленности и науки мы считаем, что есть две большие части внешних элементов: Элементы температурной среды. Элемент два, с промышленной точки зрения, мы говорили о трех. Какова внешняя среда? Теперь я считаю, что внешнее управление действительно сыграло очень хорошую роль в ускорении и стимулировании роли Китая. Впервые в истории Китай продвинул развитие всего ИИ с национального уровня. Фактически, вы можете видеть Большинство стран Европы и США фактически выступают в качестве предложений с начала года. Однако, поскольку Китай продвинулся вперед, согревание его политики, в том числе формулирование некоторых официальных документов, часто происходит с точки зрения народа в целом и всей нации. Помогите отрасли упасть. Во-вторых, увеличение капитала, и мы также можем видеть, что на этом этапе капитал для искусственного интеллекта, такой облик технологии, фактически превратил индустрию в первоначальный прорыв основной технологии, в промышленную цепочку, которая значительно сократилась. Третий ключевой момент заключается в том, что ресурсы доступны. Если вы хотите реагировать ядерно, вы все равно должны иметь нефть. Так называемые полные ресурсы - это то, что в настоящее время вычислительная мощность достигла определенного уровня вычислительных ресурсов и даже на основе вышеперечисленной платформы и некоторых исследований операционной системы достигла определенного уровня, так что внешняя среда уже допустима Наука для отрасли для очень хорошей конверсии. Из самой отрасли необходимо три: Во-первых, технологический продукт. Для предприятия без ИИ очень сложно реализовать технологию. Прорыв в основной технологии, как я только что сказал, заключается в том, что, если мы говорим, что нам нечего генерировать эту птицу, нам нужно превратить ее в коммерческую реализацию , У нас должен быть соответствующий продукт, чтобы сделать перевозчика, этот шаг на самом деле состоит из большинства компаний, постепенно завершенных, технологий, технологий, мы можем стать своего рода точной идентификационной способностью или чипом, облаком и клиентом Эти два режима являются основным прорывом в технологии продукта. Во-вторых, крупномасштабная посадка. Если мы скажем, что нам нужно по-настоящему сформировать технологию достаточно большого влияния, нам нужно, чтобы она обладала крупной способностью охватывать в одном городе, а два города бесполезны, нам необходимо иметь быстрый потенциал роста, Или, эти вещи могут быть стандартизированы в продукт, который, тогда его продвижение будет очень успешным. На самом деле, многие люди используют устройство, которое генерирует много ИИ, так же, как мы делали снимки с помощью мобильного телефона, теперь обычная камера может достичь внешнего вида зеркальной камеры, на самом деле это технология ИИ, Централизованное выражение продуктов для мобильных телефонов. В-третьих, неясно, в какой отрасли ИИ способен внести резкие изменения в отрасли. Поэтому диверсификация сцены может в некотором смысле создать хорошую новую технологию среди технологий. Мы можем видеть, что такое изменение произойдет от государственной службы, личного приложения и всего социального управления. Фактически, это немного похоже на технический прорыв, когда мы говорим о первой промышленной революции. У нас есть хороший паровой двигатель, Однако, если нет разнообразного сценария, на самом деле технология фактически реализуется, и промышленная революция действительно продвигается. На самом деле еще предстоит пройти долгий путь. В то время приложение было: Во-первых, я могу делать крупномасштабное промышленное производство. Во-вторых, я могу собирать и орошать сельское хозяйство. В-третьих, я могу даже делать железные дороги и транспорт. В то время крупнейшей в мире рыночной стоимостью компании является железнодорожный транспорт. Таким образом, с этой точки зрения, диверсификация технологической сцены, но также и эта волна основных элементов AI пола. Например, личное приложение, телефон будет иметь некоторые такие сценарии, право - это помощь, которую мы ввели изображения для смога Приложение мобильного телефона, то есть ваша камера, если вы проводите день мутности в Пекине, не беспокойтесь о ключе, чтобы устранить туманные дни. В середине - управление некоторыми фотоальбомами. Теперь я считаю, что фотографии, сделанные всеми, уже управляемы в соответствии с людьми. Мои собственные фотографии, мои друзья, дети и родственники могут быть разделены на разные группы, и будущее может основываться на большем количестве измерений и Теги для сегментации, например, в зависимости от возраста и близости, машина может помочь вам в автоматической классификации, расчесывании. Самая левая фотография, мы говорим о том, чтобы у ИА было больше творческих элементов, на самом деле мы можем имитировать множество художественных эффектов в видео, вы даже можете узнать Ван Гога, изучая Моне, вы можете увидеть будущее мобильных телефонов Съемка фотографии, некоторое время назад мы имитируем креветки Ци Байши, на самом деле, я думаю, не подражайте, вы берете действительно съесть креветки с помощью алгоритма, вы можете сразу стать стилем Ци Байши. Таким образом, это ИИ и личное приложение принесут много интересного процесса. Другим углом является ИИ и управление сообществом в целом, также будет играть очень большую глубину интеграции. Мы можем представить, что в нынешнем состоянии управление всем обществом по-прежнему отделяется. Даже если использование технологии не принято в целом, мы думаем обо всех аспектах основных жизненных потребностей, будь то от земли до неба или от всех сторон земли, Пошаговое руководство и эволюция, вы можете сделать целостный план. Например, мы путешествуем, с одной стороны, искусственный интеллект может помочь беспилотным, избегать препятствий, улучшить навигационные службы, с другой стороны, в искусстве неба, технологии в режиме реального времени в восприятии наземной ситуации и даже Дороги хорошо спланированы, и связь между небом и землей обеспечивает лучшее взаимодействие. В недалеком будущем может быть много вещей, которые могут измениться лучше, и именно там мы видим большую связь между прорывами технологий и сценариями. Конечный ИИ - это не продукт, это общественная служба, будущее, потому что ИИ может делать что-то перед предшественниками, как и вещи на прилавке, мы предоставляем различные сертификаты на прилавке, люди как Помогите стыковку рта, а затем я верю, что стыковка рта, будет заменена ИИ, тогда мы предоставляем услуги в будущем, в реальном смысле может быть сделано в соответствии с разными состояниями каждого человека, дает разные настройки обслуживание. Говоря так много, я говорю о науке и промышленности, или что будет длинный путь, чтобы связать эти две вещи посередине, поэтому мы говорим, что ИИ - это гонка на выносливость даже из нашего бизнеса ИИ. Наука и промышленность в конечном итоге могут быть объединены в одном месте и на данный момент мы находимся в очень приятное время, потому что окружающая среда догоняет и ускоряет ее. Поэтому мы также надеемся, что на этом этапе ИИ действительно поможет каждому сделать жизнь лучше для всех. Спасибо.
|
