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八仙过海的大数据与人工智能专场都有怎样的

2019-08-12 05:57:12来源:励志吧0次阅读

  “八仙过海”的大数据与人工智能专场,都有怎样的真知灼见?|EmTech香港峰会

  6 月 6 日,由 MIT 科技评论主办的第二届 EmTech 香港峰会在香港会议展览中心举行。早上, AI 科技评论覆盖了新材料的三个精彩演讲,三位来自学界的研究者分别阐述了他们的产品从实验室到商业化的进程。而下午一点半准时开始,持续三个半小时的「大数据与人工智能」专场可谓是最具重量级的内容,不论是在时长上,还是在内容的丰富性上,都非常值得期待。

  在休息间隙,与 CCF-GAIR 2017 程序委员会主席、香港科技大学杨强教授进行了简短的交换。他表示自己也是受主办方的邀请来到现场,「MIT 科技评论是具有多年历史的优秀媒体,他们的文章其实不盲从热门,而且非常具有前瞻性和指导意义,因此我也非常荣幸能收到约请。」而杨强教授将进行为时十五分钟的演讲,他认为主办方将议程紧凑地紧缩到两天,也有益于在短时间内快速地了解大量来自不同产业界的新知识。

  AI 科技评论在此前的前瞻预告上了解到,本次来到大数据与人工智能专场的嘉宾包括:

  加利·马库斯(Gary Marcus),Geometric Intelligence 创始人兼首席执行官,前优步人工智能实验室主管

  王刚,阿里巴巴人工智能实验室首席科学家

  杨强,香港科技大学新明工程学教授

  David Ha,谷歌大脑研究员

  新井纪子, 国立情报学研究所、信息与社会研究系教授

  顾嘉唯, 物灵科技联合创始人

  Kinuko Masaki,SmartEar 首席执行官兼联合创始人

  Phil Chen,Soul Machines 执行主席

  而一整个下午的 panel 则从不同领域、不同方面展现了大数据与人工智能的魅力。

  Geometric Intelligence 创始人 Gary Marcus 以大量有趣的图片及视频向我们阐述了为何人类距离通用人工智能还有很长的路要走。虽然谷歌已足够聪明,能看懂一个人正骑着摩托穿越泥泞的道路,但对它来讲,贴满奇怪小广告的指示牌大概只是一个装满食品的冰箱。「如果 AI 不会再进步,我们也没有必要感到惭愧,因为 AI 目前已在广告投放、检索查询优化、文本转化与自动化 XXX 有了长足的进步。但如果 AI 没有更多的进步,那末它不能理解人类的想法;不能找寻医治癌症的方法;我们也无从理解人类大脑的工作方式;乃至也不能构造让人类信赖的自动汽车。」

  另外,人工智能还有很多问题亟待解决。首先,人类目前还无从构建一个基于机器学习的复杂认知系统;另外,数据并不等同于知识,人类对一些知识本身有着「常识性」的认知,因此,数据并不会是通用人工智能的必需品;再者,人工智能只通过虚拟化的训练和学习,实际上很难取得对现实世界的认知。

  本次杨强教授的演讲主题是《Machine Reading:Let AI Read for Us》,他从 AlphaGo 和柯洁的人机对话说起,提及了人工智能成功的五个标准:「大数据、受限性、反馈性、计算力与智能程度(talent)」。

  在杨强教授的理解中,未来 AI 科技的发展将分为六个方向,包括深度学习、强化学习、无监督学习等,但小数据(small data)、机器浏览(machine reading)和自主机器学习(AutoML)将会是其中的重要领域。通过深度学习文本处理,基于图像和单词让 AI 作诗、写对联,或是通过迁移学习实现交叉领域的分析,杨强教授相信 AI 在未来将会作为一种服务而走近人们的生活(AI as a Service),并且在任务导向的对话系统中,不断优化并变得越来越个性化。

  而一直非常低调的阿里巴巴 AI 实验室首席科学家王刚也来到了 EmTech 的现场,并做了关于阿里巴巴实验室的相关演讲。

  在王刚的演讲中,他提及人工智能是阿里巴巴在科技领域的核心关注技术,并且在云端具有包括语音识别、OCR、智能交通、聊天机器人、人脸识别及个性化推荐在内的各项领先产品及技术。以阿里的购物私人助理「阿里小蜜」为例,这款聊天机器人整合了 ASR 与 NLU 在内的多项人工智能技术,并且能够为智能客服提供多轮对话及个性化设计,每天能够接听 5 万个并处理超过 100 万个咨询,极大地减少了人力耗费。根据王刚的说法,阿里小蜜能够勤俭 90% 的人力资源。

  此外,王刚还在会上展现了阿里巴巴「城市大脑」在智能交通方面的研究成果。「城市大脑」能够实施分析全部城市的交通状况,并且智能地进行调控。研究结果显示,城市大脑能够将杭州的交通速度提升 3%-5%,乃至有时候能到达 11%。

  而在未来,阿里巴巴即将构建「intelligence things」,即智能的一切物体,而它需要满足三个要求,能够感知、能够交互、能够决策(can sense, can interact, can make decision)。而他们的研究兴趣一个在于多重模式感知,即通过视觉听觉触觉等多种方式完成对周围世界的理解;另一个领域在于为嵌入式装备提供高效且有效的深度学习算法;再者

  ,阿里巴巴 AI 研究院还关注云与本地计算的紧密结合。

  新井纪子则与此前的 TED 演讲一样,介绍了如何训练“东大机器人”通过东京大学的入学考试,详细内容可参考此前文章TED 2017,来见见机器人背后的7位“创造者”吧。

  谷歌大脑团队的 David Ha 也向现场的观众展示了谷歌大脑前段时间的研究成果,此前(公众号:)在这1研究成果公布时已做了详细介绍,在此不做赘述。

  而初创公司 Soul Machine 的执行主席 Phil Chen、SmartEar 的创始人兼 CEO Kinuko Masaki 和物灵科技创始人兼 CEO 顾家唯也分别上台分享了他们对大数据与人工智能的畅想。

  明天,基于 AR/VR、络安全、金融科技、机器人等领域的峰会研讨还会延续进行,欢迎延续关注的内容。

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