方面|英特尔中国研究院院长:AI正向3.0迁移,要从三方面提升
_原题为 英特尔中国研究院院长:AI正向3.0迁移 , 要从三方面提升
“用一个很小的平板就可以把这件事情做了 , 而且可以迅速铺到小区、商超 , 可以说做得很好 , 可以打很高的分 。 ”
7月10日 , 世界人工智能大会举行期间 , 英特尔中国研究院院长宋继强在接受澎湃新闻采访人员采访时称 , AI(人工智能)技术在这次抗击新冠疫情中最大的亮点是 , 中国用很高的性价比方案做到了对人的体温检测 。
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英特尔中国研究院院长宋继强
宋继强同时指出 , 智能机器人的服务这次在疫情中勉强及格 , 需要完善 , 未来希望无人服务的进展可以加快、加速 。
三年前 , 宋继强曾在公开场合表示人工智能还处于婴儿期 , 但如今三年过去了 , 人工智能取得了很大进展 。
宋继强表示 , 过去三年确实看到了在使用深度学习带来的这波AI技术在各个领域都呈现了爆发的态势 。 “不管在云端也好 , 在IoT这一侧也好 , 或者是边缘计算的领域 , 基于深度学习或者数据驱动的人工智能都发挥了巨大的作用 , 而且在很多领域 , 不光是替代了原来人做的一些事情 , 举个例子 , 原来靠人的眼睛去鉴别一些图片 , 或者审查一些数据有效性 , 还做了一些人做不了的事情 , 包括大规模的机器翻译 , 还有在机器人领域做的事情是原来人做不了的 。 ”
宋继强表示 , 在整个学术界或者产业界现在的发展趋势来看 , 人工智能正在由2.0阶段向3.0阶段迁移 , 2.0阶段是基于数据驱动的 , 通过大量可标注的数据训练出深度学习的模型 , 来帮助我们完成一些具体领域的任务 。 往3.0迁移 , 要把人工智能发展得更为全面 。
宋继强认为 , AI3.0需要从三个方面提升 , 一个AI要能够可以解释 , 也就是说要让它不仅能够做这件事 , 还要让它知道为什么这个任务做对了 。 其次 , 提升人工智能利用少量数据持续学习的能力 , 因为在未来人工智能很多应用领域产生的大量数据 , 有一些数据不可能完全采集到 , 部分数据是可见 , 部分数据是不可见 , 要靠知识、推理 , 这对人工智能学习能力提出了要求 , 即有少量数据逐渐进来 , 我们能慢慢去打造它更完整的认知 。 第三 , 还有要提高人工智能鲁棒性 , 对于错误的数据能够剔除出去 , 做出鲁棒性的AI , 这就是能够构造出人工智能3.0版本 。 “AI3.0会变得更通用 , 能够用在多个领域 , 并且能够用少量的数据学习 , 而且做出来的模型是可以解释的 。 ”
宋继强表示 , 学术界和还有一些领先的公司已经做了一些工作了 , 类似于像英特尔研究院在做的神经拟态计算 , 就是一个逐步可以去让机器自我学习的过程 , 并且学出来的模型可以解释 , 也是比较鲁棒的 , 同时把能效性进一步的提高 , 不需要用大量的电力去训练出一个模型 。
在世界人工智能大会的演讲中 , 宋继强还提到 , 现在已经进入智能时代 , “智能X效应”是关键机遇 , 2020年是一个重要的时间节点 , 去推动各行各业的智能变革 。
据介绍 , 英特尔以数据为中心 , 打造智能连接、智能存储、智能计算的全面能力 , 通过指数级创新驱动实现“智能X效应” 。 英特尔将六大技术支柱(制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全、软件)作为推动智能创新的引擎 , 助客户实现从云到端的智能部署 。
英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇也在本次世界人工智能大会上表示 , 作为新基建的重要领域 , 工业互联网是推动制造业转型升级的重要动力 。 “人工智能与工业互联网的结合推动了智能制造的发展 。 从互联到智能再到自主 , 这是工业互联网演进的’摩尔定律’ 。 人工智能将在’智能系统阶段’和‘自主系统阶段’发挥重要作用 。 ”
【方面|英特尔中国研究院院长:AI正向3.0迁移,要从三方面提升】张宇认为 , 工业互联网从本质上来说 , 是“边云协同”的端到端系统 。 其中 , 大概有50%的数据处理发生在边缘侧 , 另外50%的处理发生在云端 。 这些数据有很大一部分需要利用人工智能的技术进行处理 。 英特尔的优势就在于能够帮助合作伙伴 , 构建云到端的人工智能系统 。
谈及参加这次世界人工智能大会的感受 , 宋继强称 , 这是第一次以线上的方式跟大家交流 , 也体会到了技术带来的好处 , 也感受到了现有技术的不足 。 “今年大会上多个论坛的议题都非常接近产业化和接近经济生活的需求 , 说明人工智能已经到各个领域发挥作用了 。 ”
张宇则表示 , 去年他参会时人家谈论的更多“要不要用人工智能 , 人工智能离我们还有多远”;而今年大家谈的话题是“我怎么用人工智能” 。 “现在我们可以明显感觉到 , 大家开始积极主动的拥抱人工智能 , 更多去应用人工智能在自己的行业和自己的应用当中 。 ”
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