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      人工智能中美PK

      2017-11-22 05:46:33
      環(huán)球時(shí)報(bào) 2017-11-22
      關(guān)鍵詞:芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域

      如果說谷歌“阿爾法狗”與世界圍棋冠軍的人機(jī)大戰(zhàn),使人們驚愕于人工智能的“進(jìn)化”速度,當(dāng)我們環(huán)顧四周,看到無人駕駛、服務(wù)機(jī)器人、智能醫(yī)療等的發(fā)展,會不會產(chǎn)生科幻小說中的情景即將實(shí)現(xiàn)的想法?人工智能的發(fā)展與我們的生活越來越息息相關(guān),隨著人工智能的存在感越來越強(qiáng),它也成為當(dāng)下異?;鸨囊粋€(gè)話題。更重要的是,中國在該領(lǐng)域發(fā)展異常迅猛,以至于引來外界熱猜和“警告”:中國何時(shí)超越美國?美國要小心了!中國的人工智能水平究竟有多高?未來人工智能會怎樣發(fā)展?

      科大訊飛董事長劉慶峰:

      海量用戶是中國獨(dú)特優(yōu)勢

      本報(bào)記者 馬俊

      試想一下,對著話筒說“我的名字叫小明”,隨即一行漢字顯示在屏幕上,大部分人會認(rèn)為這是一款語音轉(zhuǎn)換工具;當(dāng)這句話被快速翻譯成美國總統(tǒng)特朗普口音的英語播放出來時(shí),更多人會驚嘆地“哦……”;可如果再補(bǔ)充一句“不是大小的小,是拂曉的曉”,屏幕上會“機(jī)智”地把“我的名字叫小明”改成“我的名字叫曉明”……

      “AI”曾是“欺騙”代名詞

      以上是《環(huán)球時(shí)報(bào)》記者近日在科大訊飛公司年度發(fā)布會上看到的一幕。但比起這些“黑科技”,記者印象更深的是,能容納數(shù)千人的會場被技術(shù)專家、產(chǎn)業(yè)人員和記者擠得滿滿當(dāng)當(dāng)——人工智能的火爆可見一斑。

      對于老一輩業(yè)內(nèi)專家而言,這種場景并不陌生,畢竟現(xiàn)在是人工智能的第三波熱潮。上世紀(jì)70年代和90年代,也曾出現(xiàn)過類似情況。但那兩波熱潮因未能取得預(yù)期的商業(yè)效果而遭遇堪稱“產(chǎn)業(yè)災(zāi)難”的毀滅性打擊,大量公司破產(chǎn)、人才流失,“AI”幾乎淪為欺騙的代名詞。這兩段苦難期還有個(gè)專業(yè)詞匯——“AI之冬”。

      不過,業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,正是由于“AI之冬”對整個(gè)產(chǎn)業(yè)的“清零”,當(dāng)?shù)谌稳斯ぶ悄芾顺眮砼R時(shí),中國得以和美國幾乎同時(shí)從上次熱潮的廢墟上起步??拼笥嶏w董事長劉慶峰介紹說,當(dāng)前的浪潮主要起源于2006年深度學(xué)習(xí)等新算法的提出,由于在數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)建模上取得重大突破,使得機(jī)器在感知和認(rèn)知智能上有了以往根本想象不到的優(yōu)秀表現(xiàn)。機(jī)器通過學(xué)習(xí)行業(yè)頂尖專家的知識,達(dá)到一流專家水平,有望超過90%的普通專業(yè)人士。

      例子有很多。訊飛智醫(yī)助手今年成為全球第一個(gè)通過國家醫(yī)師資格考試的機(jī)器人;2017年國際英文語音合成大賽暴風(fēng)雪競賽,科大訊飛第12次蟬聯(lián)第一,而且是世界上唯一讓語音合成技術(shù)達(dá)到真人說話水平的。另一個(gè)國際權(quán)威的人工智能比賽是針對肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)影像的判斷,人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到三甲醫(yī)院醫(yī)生的平均水平。

      中國在人工智能領(lǐng)域的成功不是憑空得來的??拼笥嶏w執(zhí)行總裁胡郁對《環(huán)球時(shí)報(bào)》記者回顧說,1999年科大訊飛正式成立時(shí),正值人工智能最艱苦的時(shí)期,“可以說我們在黑暗中摸索了很多年,但從1999年到現(xiàn)在的18年,我們從來沒有放棄,一直在做。第三次浪潮到來時(shí),成功就已經(jīng)是一種必然,不管是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是其他算法,只要有做研究的人在堅(jiān)持,他們就一定能夠找到這條道路?!?/p>

      “數(shù)據(jù)越多,事情越好辦”

      中國人工智能企業(yè)取得的一系列成就讓世界矚目,以至于美國谷歌公司前首席執(zhí)行官埃里克·施密特最近發(fā)出警告:“到2020年,中國將迎頭趕上;到2025年,他們將超過我們;到2030年,他們將主宰這些行業(yè)?!?/p>

      劉慶峰對《環(huán)球時(shí)報(bào)》記者說,從技術(shù)角度來看,中國有著海量用戶的獨(dú)特優(yōu)勢。推動當(dāng)前人工智能發(fā)展的深度學(xué)習(xí)等算法,嚴(yán)重依賴大數(shù)據(jù)的規(guī)模,“數(shù)據(jù)越多,事情越好辦”。中國是手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)市場中用戶最多的國家?;趹?yīng)用的人多,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)推動技術(shù)發(fā)展,反過來的回補(bǔ)也多,從而提高整個(gè)中國對人工智能技術(shù)的認(rèn)可度,使人工智能在各領(lǐng)域可以更快、更廣地得到驗(yàn)證和使用,形成良性循環(huán)。

      中國政府對于人工智能領(lǐng)域的堅(jiān)定支持也被外界認(rèn)為是一大優(yōu)勢。劉慶峰表示:“政府7月頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提到,到2020年人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平同步;到2030年,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。我覺得這個(gè)夢想一定能實(shí)現(xiàn)。”

      但業(yè)內(nèi)人士普遍表示,在對中國人工智能發(fā)展充滿樂觀的同時(shí),也需要正視中美間的差距??拼笥嶏w副總裁江濤說,我們在一些最基礎(chǔ)的理論方面依然存在差距。第三波人工智能浪潮是以應(yīng)用為驅(qū)動的,因此中國企業(yè)在該產(chǎn)業(yè)的布局也偏重智能機(jī)器人、無人駕駛、語音識別等應(yīng)用層面,而在源頭性技術(shù)創(chuàng)新、頂層設(shè)計(jì)以及AI算法與芯片等基礎(chǔ)層面,美國依然占據(jù)較大優(yōu)勢。

      “人類不是要跟AI去PK”

      高速“進(jìn)化”的人工智能何時(shí)會取代人類?從“阿爾法狗”完勝人類棋手,到波士頓動力公司最新機(jī)器人做出完美后空翻,接連不斷的突破讓諸多西方媒體開始呼吁限制人工智能的發(fā)展。

      科大訊飛副總裁江濤介紹說,從技術(shù)角度來說,人工智能的發(fā)展階段分為計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能。在計(jì)算智能領(lǐng)域,人工智能被公認(rèn)為完全超過人類,“阿爾法狗”本質(zhì)上屬于計(jì)算智能。感知智能,就是能聽會說,比如人臉識別、圖像識別、自動駕駛、輔助駕駛等。現(xiàn)在感知智能基本可以跟人媲美,甚至在一些特殊任務(wù)中超過人類專家。第三個(gè)階段是認(rèn)知智能。在這個(gè)領(lǐng)域,人工智能才剛剛起步。比如閱讀理解,讓機(jī)器參加高考,讓機(jī)器參加醫(yī)師資格考試,這些都是典型的認(rèn)知智能??苹秒娪袄锏娜斯ぶ悄芫褪撬^通用人工智能,它能像人類一樣,自主地在陌生環(huán)境里找到相應(yīng)的知識并真正理解。

      “我們要有一個(gè)正確的心態(tài),人類不是跟AI去PK,比人類更強(qiáng)大的絕不是AI,而是掌握了AI的人?!眲c峰說,未來人類的發(fā)展和機(jī)器正走在不同的路線上,人工智能將要大幅替代的,恰恰是人類并不喜歡的崗位。

      對于人工智能的未來發(fā)展方向,胡郁提出3條線索:第一條是現(xiàn)在人工智能技術(shù)延續(xù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)。第二條是用超級計(jì)算及模擬方法得到一個(gè)“模擬腦”,我們已經(jīng)逐步可以把老鼠、魚甚至猴子的腦神經(jīng)所有單位完全重構(gòu),這種全腦模擬有望復(fù)制人類的智能。第三條叫智能動力學(xué)。人的大腦受到非常多的生理限制,而人工智能不受這些限制,當(dāng)我們研究出大腦的工作原理,未來可以有超過人腦的產(chǎn)物?!?/p>

      美國AI研究鼻祖維德羅教授的門生王維嘉:

      美國這些公司的生意太難搶

      本報(bào)記者 范凌志

      關(guān)于中美兩國在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)水平,《環(huán)球時(shí)報(bào)》記者專訪了美國斯坦福大學(xué)人工智能研究鼻祖之一維德羅(Widrow)教授的門生王維嘉博士,他是硅谷最懂人工智能的基金之一信中利美國創(chuàng)投公司的創(chuàng)始人。王維嘉每年“要看上千個(gè)案子”,他認(rèn)為,單純對比中美誰更強(qiáng)是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?,而中國人工智能科研人員想要有所突破,最需要的還是“坐冷板凳”的精神。(為方便敘述,本文以王維嘉博士自述的方式展開。)

      “三大天王”

      我于上世紀(jì)80年代末在斯坦福大學(xué)攻讀博士期間,開始人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,我的導(dǎo)師維德羅教授從1959年開始研究人工智能,是該領(lǐng)域的鼻祖之一。關(guān)于中美人工智能領(lǐng)域的水平比較,不能籠統(tǒng)地說誰強(qiáng),如果要比較,要根據(jù)人工智能的生態(tài)系統(tǒng)來分析。這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)就像一個(gè)金字塔,最頂層叫算法,下邊是芯片,再下邊是軟硬件系統(tǒng),最下層是各種應(yīng)用。這個(gè)系統(tǒng)里,做算法的人最少,他們研究的是最尖端的東西。

      人工智能做了60年,為什么這幾年火起來?主要是三個(gè)原因。一是計(jì)算能力大增,比30年前我做論文時(shí)提高了差不多100萬倍。第二,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),據(jù)估算現(xiàn)在全世界每天產(chǎn)生1000萬個(gè)TB的數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)字還在“翻著跟頭”增長。最后,最重要的一點(diǎn)是算法上有了突破,如果把人工智能比作火箭,計(jì)算能力就是發(fā)動機(jī)的馬力,數(shù)據(jù)就是燃料,而算法就是發(fā)動機(jī)的設(shè)計(jì)。

      人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的突破是在加拿大完成的。多倫多大學(xué)的杰弗里·辛頓(GeoffreyHinton)教授被谷歌挖去,他的法國學(xué)生雅恩·樂庫(YannLe?Cun)被臉書聘走,多倫多大學(xué)還有一個(gè)教授約書亞·本希奧(YoshuaBengio),我認(rèn)為他們是當(dāng)今世界人工智能領(lǐng)域的“三大天王”。比如雅恩·樂庫,現(xiàn)在人臉識別最主要的一種算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)就是他提出的。他們提出的算法能讓一個(gè)領(lǐng)域成為可能。

      在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,中國還沒有能跟“三大天王”相比的人。原因很簡單,在美國有一批人,包括我的導(dǎo)師,過去30年甚至50年基本不間斷地從事一個(gè)領(lǐng)域的研究,雖然沒什么突破,也沒什么經(jīng)費(fèi),但他們?nèi)匀辉谧袄浒宓省?。在中國,比較“冷門”的東西如果拿不到錢,發(fā)不了文章,研究者就比較少。

      誰是霸主?

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的理論突破是在上世紀(jì)90年代,工業(yè)界認(rèn)識到其重要性是在2012年。全球計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的知名專家李飛飛教授有一個(gè)名為ImageNet的圖像識別大賽,過去的圖像識別率一直徘徊在74%上下,2012年杰弗里·辛頓教授的一個(gè)博士生利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一下把識別率提高到84%。從那以后,大家都開始用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。2015年以后,ImageNet圖像識別率突破95%,超過了人的識別率。

      在算法領(lǐng)域,這兩年中國發(fā)展很快,國際一流會議發(fā)表的文章很多,但目前為止還沒有特別重大的突破。但這并不代表沒有可能趕上甚至超過對方,隨著政府和民間在該領(lǐng)域加大投入,未來5到10年很可能會有跟“三大天王”一樣重要人物的成果出現(xiàn)。

      芯片層次,現(xiàn)在都在用英偉達(dá)公司的圖形處理芯片(GPU),GPU和CPU(中央處理器)的區(qū)別在于,GPU可以把一個(gè)任務(wù)分解成千萬個(gè)子任務(wù)同時(shí)處理。英偉達(dá)的股票過去兩年漲了快10倍,就是因?yàn)槿蜃鋈斯ぶ悄艿墓颈热绨俣?、阿里巴巴、臉書等都用它的芯片。我每年要看很多做人工智能芯片的公司,目前不管是中國還是其他國家的公司,想搶英偉達(dá)的生意非常困難。

      總體而言,在芯片層面,美國對中國仍是壓倒性優(yōu)勢。PC的芯片霸主是英特爾,手機(jī)芯片是高通,而人工智能芯片是英偉達(dá)。中國手機(jī)芯片掌握的核心技術(shù)比PC芯片要多,人工智能芯片會不會更多?未來中國會不會出一個(gè)人工智能芯片霸主?如果說一定有,那太樂觀了,如果說一定沒有,又太悲觀了。

      在計(jì)算框架,最厲害的是谷歌的Tensorflow(張量流),它相當(dāng)于讓一個(gè)不懂人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)底層數(shù)學(xué)的人也能利用人工智能來處理問題?,F(xiàn)在很多公司在做類似平臺,但谷歌上聚集的軟件比其他所有競爭對手的總和還要多。

      “扎堆趕熱鬧”

      最后一層,在應(yīng)用領(lǐng)域,我們可以拿自動駕駛為例,因?yàn)樗鼱可娴墓I(yè)量級比較大。這一領(lǐng)域第一厲害的是谷歌。為什么?谷歌做了9年,起步早。業(yè)界有個(gè)評價(jià),在自動駕駛應(yīng)用上,谷歌也就打60分,其他公司最多10到20分。但中國有可能在自動駕駛上超過美國,不是因?yàn)殄X多人聰明,而是因?yàn)檎畬用娴沫h(huán)境更友好。自動駕駛不僅僅是個(gè)技術(shù)問題,還涉及法律法規(guī)等問題,中國推進(jìn)效率會很快。

      在人臉識別應(yīng)用方面,中國遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于美國,因?yàn)橹袊娜四樧R別市場遠(yuǎn)大于美國,數(shù)據(jù)量大,更何況中國一些公司比如商湯等,有原創(chuàng)技術(shù)。在醫(yī)療圖像識別、機(jī)器人方面,中國也不弱,可以和美國平起平坐。所以,在應(yīng)用層面,中國是非常領(lǐng)先的。

      中國以往的特點(diǎn)是核心技術(shù)較弱,應(yīng)用較強(qiáng),在人工智能領(lǐng)域也是這個(gè)態(tài)勢。中國的優(yōu)勢首先是人才多、錢多、市場大,弱點(diǎn)在于從業(yè)者喜歡“扎堆趕熱鬧”?,F(xiàn)在注意力全部集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但人工智能遠(yuǎn)不止這一個(gè)流派。它大概有6個(gè)流派,比如符號學(xué)派、推理學(xué)派等,其他5個(gè)學(xué)派現(xiàn)在都在坐“冷板凳”,而且主要是美國學(xué)者在“坐”。很有可能過幾年其他學(xué)派異軍突起,那些集中于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人到時(shí)又會傻眼。

      當(dāng)前對中國人工智能的高評價(jià),有些是國外媒體炒作,西方人只是提醒本國“不要小瞧中國”?!爸袊s得很快”,這是客觀事實(shí),但作為一個(gè)從業(yè)者,在該領(lǐng)域的各個(gè)層面深入分析,會得出不同結(jié)論?!?/p>

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