人工智慧規模化落地還有哪些坑?阿里副總裁華先勝連麥詳解

csdn 發佈 2020-02-26T00:07:56+00:00

直播講師華先勝 | 阿里巴巴集團副總裁,達摩院人工智慧中心及城市大腦實驗室主任華先勝,現任阿里巴巴集團副總裁/高級研究員、達摩院人工智慧中心及城市大腦實驗室主任,美國電氣與電子工程師協會會士,美國計算機協會傑出科學家;2008 年獲 MIT 技術評論「全球 35 個 35 歲以下

風雲變幻,誰主沉浮!在人工智慧 60 年的發展歷程之中,從 1956 年美國達特茅斯會議中人工智慧概念的落地,到成本太高難以實現商用的寒冬,再到神經網絡、機器學習等技術的爆發,跌宕起伏的人工智慧開始從小步慢走疊代進入大步快跑時代。

不過,在技術的逐漸成熟背後,人工智慧的商業化究竟該如何實現?其規模化落地還存在哪些痛點?技術、產品與平台又該如何高效結合?接下來,在探討這些問題的解決方案之前,我們不妨先對人工智慧的下一步走向及商業前景進行一波深入的分析。

人工智慧將變得更加智能

近幾年,我們親眼見證了人工智慧在自動駕駛、醫療、工業等多個行業的深入應用,在此過程中,不少用戶會把人工智慧誤認為是預定義的輸出,即研發者從一開始「培訓」了人工智慧機器,設置了固定的輸出程序。

但事實上,人工智慧具備不斷自我學習的能力,也可以產生開箱即用的想法。2018 年,喬治亞理工學院和谷歌大腦的研究者開發了 GAN 的可視化工具 GAN Lab(https://poloclub.github.io/ganlab/)實際就證實了這一點,該工具無需安裝也無需專門的硬體,通過網頁瀏覽器就可以應用,使機器學習超越了傳統方法。未來,人工智慧可以學習並產生高質量的結果。

糾正錯誤

人工智慧最基礎層面上,是人為設計的程序。然而就像人的大腦一樣,它們也會出現 Bug。雖然人類傾向於以自己的道德操守來糾正自己,但人工智慧卻會忽略這一點。

現如今,人工智慧被引入到了全球很多重要的領域,如醫療、銀行、運輸等,在這些領域中,一旦發生 Bug,將會帶來嚴重的後果。因此,科學家們正努力在不降低性能的情況下增強神經網絡及其功能,並制定了一系列有目標的計劃,以實現自動化決策。可以說,AI 的可解釋性逐步有了進展,它將遵循了我們一直在談論的道德規範,隨著時間的流逝,人工智慧會變得更好。

將創造自己的環境

雖然現在難以想像,但在未來一定會成為現實,即人工智慧有能力成為企業新的業務作業系統,對此,據外媒 Dzone 報導,其曾討論了人工智慧是如何被訓練與逐步管理機器學習模型的,可大致將其分為 6 個步驟:

  • 模型部署

  • 模型評分/服務

  • 收集指標/故障

  • 監控模型性能

  • 分析結果和錯誤

  • 再訓練模型

B2B 變得更加簡化

B2B 服務比從外部看,實際要複雜得多。擴展人工智慧在模型管理方面的能力,它可以簡化 B2B 的複雜性。自學習機器可以通過直觀的需求識別過程來理解和解釋兩端的複雜需求。最重要的是,數據驅動的概念可以使人們對未來的貿易夥伴、他們的優勢和能力有深刻的了解。

認識超自動化

Gartner 將超自動化(Hyperautomation)引入 2020 年的十大戰略技術趨勢中。正如它所聲稱的那樣,「超自動化通常會導致組織數字孿生的產生。」

為什麼不呢?它包含了組織提高人工智慧決策能力所需的一切,例如機器人流程自動化、智能業務流程管理軟體等等。

人工智慧的落地與商業化

前景已至,時下的開發者、企業又該如何抓住機遇,展開實踐?

2 月 27 日(星期四)晚 19:00,阿里 CIO 學院聯合 CSDN 聯合發起的攻「疫」技術公益培訓第四場——《人工智慧:是風、是雲,還是雨?》,邀請阿里巴巴集團副總裁、達摩院人工智慧中心及城市大腦實驗室主任華先勝,基於其近四年的實戰經驗出發,與大家共同探討人工智慧特別是視覺智能技術在產品化過程中所面對的問題,能夠提供的客戶價值,以及在商品化過程中的發展趨勢,給商業世界帶來的改變與創新。

通過本次直播,你將收穫:

  • 人工智慧特別是視覺智能技術規模化落地有哪些坑?

  • 如何通過核心 AI 技術、產品化及平台化實現客戶價值並構建壁壘?

  • 人工智慧的技術發展趨勢和商業化前景如何?

直播講師

華先勝 | 阿里巴巴集團副總裁,達摩院人工智慧中心及城市大腦實驗室主任

華先勝,現任阿里巴巴集團副總裁/高級研究員、達摩院人工智慧中心及城市大腦實驗室主任,美國電氣與電子工程師協會會士(IEEE Fellow),美國計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist);2008 年獲 MIT 技術評論「全球 35 個 35 歲以下傑出青年創新者」稱號(TR35)。

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