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深度视野,对话未来”首届中新人工智能高峰论

2018-06-04 16:16  文章来源:未知    字体:


深度视野,对话未来”首届中新人工智能高峰论坛

6月1日,以“深度视野,对话未来”为主题的首届“中新人工智能高峰论坛”在新加坡·南京生态科技岛召开。

本届高峰论坛由南京市人民政府、新加坡企业发展局、江苏省经信委、江苏省商务厅、江苏省人民政府外事办公室作为指导单位,南京市商务局、南京市建邺区政府、中国人工智能学会主办,新加坡·南京生态科技岛管委会、中新南京生态科技岛开发有限公司承办,以及镁客网参与协办。

AI成熟吗?AI今年在哪个阶段?会不会又有一个冬天的到来,学者是怎么看人工智能?企业在做AI技术落地应用的时候又遇到了什么瓶颈?这次中新AI高峰论坛给出了业内人士对这些问题的思考。
深度学习遇到的现实难题在今天的中新AI高峰论坛上,南京大学计算机科学与技术系主任、人工智能学院院长、欧洲科学院外籍院士周志华谈了他关于机器学习前沿思考。“机器学习无所不在,很多AI应用背后关键支撑就是机器学习技术。”

图 | 周志华
周志华院士的第一点思考是技术上的考虑,他说深度神经网络是由多层的、可参数化以及可微分的非线性模块所构建,它需要用BP算法来训练,但是在一些图像、视频处理任务上,深度神经网络并不是最佳的选择。“当我们重新审视神经网络模型的时候,是不是可以基于不可微构件进行深度学习?”
基于对深度学习的反思,周志华院提出了他们自己的“深度森林”模型,“这是第一个‘非神经网络’、不使用BP算法训练的深度学习模型”。目前,该套模型已经应用在蚂蚁金服的反套现检测上,并且被证明是目前性能最好的模型。
其次是机器学习解决的任务,以围棋对弈为例,它其实属于封闭静态环境的任务,而以往的机器学习也非常擅长解决这种封闭静态环境任务,但是我们今天的任务是如何在开放环境下做更好的机器学习,周志华强调最关键的就是鲁棒性:要求人工智能必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节。
云知声创始人CEO黄伟则认为,我们的深度学习和过去比只是层次变得更深了。因为依托于互联网的红利,我们有很多数据,同时我们有英伟达GPU的基本单元,使得我们可以使用更加复杂的网络来解析我们在以前不能处理的一些现实问题。

图 | 黄伟
如果深度学习是AI非常关键的技术,那么数据则是深度学习模型的元基础。而AI的竞争其实也是数据知识的竞争。但很多AI落地应用都会遇到数据方面的问题,欧洲科学院院士、德国人工智能研究中心科学董事汉斯·乌思克尔特就提到了内部数据和外部数据结合的难题。

图 | 汉斯·乌思克尔特
“以智能工厂为例,由于外部的数据来源都是非结构性的数据,比如视频、语言这样的文本信息,但是内部的数据是结构性的,所以结合起来就有难度。”
其实关于非结构性数据的转化问题,在智慧查案系统中,也存在着相同的问题,南洋理工大学计算机科学与工程学院教授、智慧国家研究中心主任林国恩就在会上谈到了纸质文本内容数字化的问题,“因为很多传统数据都是纸质的,所以在数字化的过程有很多人为的错误是难以避免的。”
一方面是非结构性的数据转换问题,另一方面数据的研究存在断层,联想集团副总裁、人工智能实验室负责人徐飞玉提到了“数据和知识方面高校有很好的人才,然而大部分情况下数据是存在企业中,但是企业没有财力投入数据研究,这是一个矛盾。如果大的互联网公司的数据和高校合作,那我们的进步会更大。”

图 | 徐飞玉
数据之外,现在应用最广泛的AI技术莫过于计算机视觉,但现在做计算机视觉技术的企业那么多,到底要如何辨别优劣呢?
云从科技联合创始人温浩表示,以人脸识别为例,在一些关键性的应用领域,比如公安安防方面,仅仅用一些开源软件的组合是不够的,技术需要全方位的积累。

图 | 温浩
AI有敬畏之心,不看热闹看门道作为国内AI研究第一人,中国工程院院士、欧亚科学院院士、中国人工智能学会理事长李德毅院士探讨了AI是如何成为经济发展新引擎和社会加速器,其中的加速器指的就是AI+。
 

 
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