2017年05月25日 星期四
关于人工智能产业化,青年精英这样说
本报记者 房琳琳

业界新鲜事

    随着人工智能、云计算、大数据、信息安全等计算机技术的迅速崛起,新一代信息技术的变革时代已经到来。一直以来,学术界、产业界、投资界都在各自的领域不断探索。人工智能就是其中之一。

    以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会,近日在北京召开。人工智能及其产业化发展, 成为学界精英们讨论的焦点。

    会上,中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授、美国电子电气工程师协会会士汤晓鸥做了《人工智能的明天,中国去哪?》的报告。汤晓鸥在演讲中,讲述了人工智能和深度学习的发展,并指出,深度学习的三大核心要素,就是算法设计、高性能的计算能力,以及大数据。

    “无论人工智能怎么样发展,要做的就是三件事情:第一,真正花时间把人工智能的基础打好。第二,要创新,要做新的东西,不要老是跟在别人后面走。第三,要把‘漂在上面的东西’落地,最终实现产业化。”汤晓鸥说。

    中国科学技术大学教授、中部组“青年千人”计划、国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者查正军,作了题目为“图像视频智能分析与检索”的演讲。他表示,深度学习的类脑程度远远不够,类脑网络是多层次结构。其实很多人脑的信息处理机制还没有运用到机器感知,比如神经元连接的多样性。未来,可以借助人脑处理机制,发展类脑多模态感知与计算,推动多媒体智能分析与应用发展。

    清华大学副教授、国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者何源,围绕人工智能在能源领域的应用,阐述了不及时(部分人工采集数据)、不全面(信息互相隔离)、不客观(依赖人为经验)和不准确(数据质量较低)等当前电力运维和管理手段存在的几大问题。他表示,通过构建异构网络融合的数字孪生体的方法,可以洞悉物理世界的跟踪运行状态,预测故障异常,减员增效,科学运维等。

    数据是人工智能的基础,也是决定创业成败的关键。百度首席架构师、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣认为, 全球当前市值最高的公司都是互联网科技公司,但20年后,全球市值最大的公司可能会是人工智能公司。

    雷鸣表示,未来20年以内是弱人工智能时代,主要会是垂直领域的应用。同时,人工智能技术应用将逐渐从低技能劳动向高技能劳动转变,比如现在扫地机器人很热,未来可能会有智能化更强的机器人,代替高技能岗位,最后,人工智能会从高数据化产业向低数据化产业转变。

    对于科研与产业发展的关系,雷鸣认为首先科研要结合产业,找到生活中实际需求;其次学术是单点突破,但是产业需要完整的解决方案;最后科研上为了做到一件事情是不惜代价的,但是产业不行,产业要用“买得起”去衡量,要有良好的性价比,成本很重要。

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