HKUST迅飞李世鹏:应对人工智能技术现状,对人工智能企业家的九点建议

雷锋网站:2019年7月12日-7月14日第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR2019)在深圳正式举行。

此次峰会由中国计算机联合会(CCF)主办,雷锋网和香港中文大学(深圳)主办,深圳人工智能与机器人研究所协办,是国内人工智能与机器人学术界、工业界和投资三大领域的顶级交流与博览会活动,旨在打造国内人工智能领域的一个强大的跨境交流与合作平台。

随着人工智能的发展到目前为止,它已经开始进入各种行业,如人工智能+教育、人工智能+医疗、人工智能+交通等,目前已经引起了人们的广泛关注。

在人工智能技术系统中,文本、语音和视觉是三种最受欢迎的关键技术。大数据、物联网和云计算是三大关键技术系统。各种工业应用也基于这些技术。

然而,随着人工智能越来越深入到行业中,它要求越来越多的计算能力和算法,并要求计算体系结构越来越精确、稳定、并发等关键性能。人工智能会去哪里?在CCF-GAIR2019“中国人工智能40年”论坛上,科技大学迅飞集团副总裁兼迅飞研究所联合所长李世鹏博士发表了题为“人工智能技术大规模应用的挑战与机遇”的主旨演讲,介绍了当前人工智能技术应用和行业布局的机遇与挑战,并就人工智能应如何发展发表了自己的看法。

以下是雷锋网在不改变初衷的情况下编辑的李世鹏博士的发言稿全文:李世鹏博士,现任大学迅飞集团副总裁兼迅飞研究所联合所长。

他是微软亚洲研究院的创始成员和前副总裁。

他目前是IEEE电路和系统视频技术杂志的主编。他在多媒体、物联网和人工智能领域有很大的影响力。他拥有199项美国专利,发表了330多篇论文(H指数:74),被引用次数超过21020次。

他培养了四位MITTR35创新奖得主。

李博士拥有中国科学学士学位和硕士学位、利哈伊大学博士学位和电子研究员(IEEEFellow)。

李博士是新一代人工智能产业技术创新战略联盟(科技部)的创始人和联合秘书长之一,同时兼任深圳人工智能与机器人研究所(AIRS)执行董事。

从数据的角度来看,我们如何将人工智能分为六层?我把它们大致分为六层:通知、计算、感知、认知、预测和决策。

每个级别代表更高的智能级别,智能和大数据之间的依赖性在不同级别是不同的。我们可以看到有知识库、环境数据和用户的个人数据。这些数据形成具有相应级别的反馈,并且可以基于这些数据在不同级别应用。

不同级别的人工智能所需的具体数据如下图所示。

图中的实心绿点表示确实需要这些数据,而空中心点表示可以使用的数据。

从低级人工智能到高级人工智能,它代表所需的数据类型和数据量的跳跃。

今天人工智能达到了什么程度?下图中有三行。绿线是10年前人工智能的发展。橙色线是当今人工智能的发展。就感性智力而言,我们基本上做得很好。

什么是感知智能?具体来说,感知智能包括语音识别、人脸识别、图像识别,甚至我们认为机器翻译是感知智能的一部分。

在我的定义中,感知智能并不提供新的信息,它只是将信息从一种表达方式转换成另一种表达方式。

例如,语音识别是将语音信号转换成文本信号,而翻译是将信息从一种语言的表达转换成另一种语言的表达。今天,感知智能已经达到了从可用到可用的阶段。

认知智能仍然很遥远。虽然我们可以看到认知智能在阅读理解和许多其他场景中的应用,但它仍然远非真正有用。

据估计,真正的认知智能还需要10年才能达到今天的认知智能技术水平。

从智能到群体智能:技术集成是关键。在整个人工智能系统中有许多概念,包括人工智能、机器人、物联网以及人与环境。

他们之间是什么关系?如上图所示,人工智能需要机器人或物联网来感知一些现实生活中的信号并反馈给他们。人工智能被处理后,它将反过来影响和控制现实生活中的机器人或其他设备。

人机交互通过人机交互界面实现,人机交互通过人机耦合实现。

每个部分本身将形成一个组。

人与人之间的关系构成了人类社会。机器人和机器人之间的关系形成了一个机器社会,这仍然是一个尚未充分探索的领域。所有人工智能技术的集成就是人形智能。

当人们与机器人联系在一起时,他们形成了物理世界的智能。当人们与人工智能联系在一起时,他们就形成了虚拟世界的智能。人工智能和机器连接在一起形成机器的智能。

HKUST迅飞的人工智能部署:感知智能到认知智能感知智能现在有很多应用,已经在现实生活中发挥了作用。

以科大迅飞的应用为例,我想介绍一下人工智能的发展。

香港科技大学迅飞的著名技术是语音技术,包括语音合成和语音识别等多个方面。迅飞现在是语音识别技术的第一名。

HKUST迅飞从事语音技术已有20多年,积累了大量独特的数据。

然而,在语音技术方面仍有许多工作要做,包括人工智能和机器人学等一些子领域。如果你想很好地识别这个领域的所有专业名词,这本身就是一项非常具有挑战性的工作,加上许多方言和口音。

HKUST迅飞现在支持中国各地至少22种方言。

我特别自豪的是,我们已经为中国那些一辈子不说标准普通话的老年人打开了世界。如今,他们可以用自己的方言接受最先进的信息技术。

在翻译领域,迅飞的翻译技术已经达到6级,到今年年底我们将达到8级。

此外,迅飞在计算机视觉方面也有技术布局,包括光学字符识别技术、人脸识别技术、场景识别技术,甚至医学领域的图像识别。我们已经在世界上领先了。

在认知智力方面,迅飞在斯坦福大学(Stanford)的SQuAD竞赛中,在世界上许多方面首次超越了人类的阅读理解能力。

2017年底,迅飞的人工智能机器人首次通过了国家医师资格考试,满分600分,及格分数360分。我们的机器人得了456分,超过了人类考生的96.3%。

也就是说,如果它是人类医生,它就是优秀学生的前5%。

这些都是HKUST迅飞的技术进步。

在语音合成方面,今天的语音合成不仅可以实现自然语音合成,还可以实现图像合成。我们可以同步地将声音和图像结合起来,这样可以有多种应用。例如,许多地方电视台或网站现在使用迅飞的虚拟锚技术,通过自然表达向用户传达新闻信息。

下图显示了HKUST迅飞近年来在许多人工智能竞赛中赢得的一些桂冠。

迅飞技术的应用1:一方面是语音产品和硬件技术。如果我们没有实际应用,它只能停留在技术层面。

HKUST迅飞在语音和语言处理方面做了大量工作,并实际着陆。它打破了人与机器之间的交流障碍,也打破了人与人之间的交流障碍。HKUST迅飞也注重文化保护和语言保护。世界上许多国家只有语言,没有文字,包括中国的一些少数民族,也没有文字。也许没有人能理解他们将来会说什么。如果机器能够理解并且会说,这是对文化保护的巨大贡献。

在人机交互界面方面,今天的人机交互界面不仅止于人机交互,还在于其智能化。

目前,HKUST迅飞的人工智能技术已经应用于客户服务和许多其他产品和服务。HKUST迅飞刚刚发布了翻译机器3.0。

译者可以支持58种语言、5种汉语方言和7种不同的英语口音,包括英语、美国语、澳大利亚语和印度语。

许多国家的英语口音很难理解,但是机器可以理解。

此外,科大迅飞还拥有“听觉”系统(实时转录和翻译)、智能录音笔和智能办公书籍等产品。

此外,HKUST迅飞也在行业领域进行探索。

人工智能+教育的第一个领域是人工智能+教育。

从古至今,每个人都最习惯老师在上面说,学生在下面听。由于缺乏教师资源,教师不可能有那么多精力根据每个学生的能力来教他们。

今天,我们可以通过人工智能技术根据学生的能力进行教学。

人工智能技术的具体工作流程如下图所示:简而言之,它分为以下几个步骤:首先,我们将收集学生在做作业、做练习和参加考试过程中的所有数据,并用扫描的方法扫描到电脑中;同时,我们使用前面提到的HKUST迅飞的光学字符识别技术将这些内容数字化。然后,通过分析系统分析主题,分析学生哪里出错了,他们不熟悉哪个概念。这些分析结果被反馈到我们为每个科目专门制作的知识地图上,地图上标明了每个学生熟悉该科目的哪些知识点,哪些知识点薄弱,哪些知识点仍然依赖于学生不熟悉的知识点。

我们为每个学生定制了这样的知识地图。老师可以按下一个键给每个学生提供定制的教学内容,同时做个性化的作业。

这样,每个学生只能做他不熟悉的作业,那些他熟悉的不需要重复。

这可以节省学生很多时间。根据HKUST迅飞的粗略统计,估计可以节省30%的时间。这一次可以用来学习其他知识或探索其他领域。这是HKUST迅飞能够提供的个性化教育。

迅飞技术应用3:人工智能+医疗我们知道迅飞的语音识别和光学字符识别(OCR)技术可以很容易地将医生和病人的查询记录,以及一些过去的病历转换成文本,数字化它们,然后通过我们的医疗机器人或智能医疗助手分析这些数据。

没有经验的传统医生在第一印象中会被误诊或根据疾病进行治疗。

我们的医疗机器人不仅能给你某一疾病的百分比,还能为你列出这种症状的所有可能疾病,并为医生提供一些建议,告诉他们可能需要做什么样的检查,并指导他们做出正确的诊断。

迅飞的智能医疗助手已经登陆安徽,成为全国第一家智能医院的人工智能系统。

这些是人工智能在行业中的具体应用。人工智能技术目前面临什么挑战?人工智能技术目前面临的挑战:未知应用场景的无尽计算能力和人工智能经历了三个高潮和低谷。今天,它已经进入大数据驱动的深层神经网络阶段。如今,许多技术已经足够成熟,可以投入到实际应用产品或场景中。

现在有好消息和坏消息。

好消息是,基于深度学习的人工智能在某些领域已经超越了人类,每个人都非常有效地利用人工智能来提高工作效率、工作有效性、准确性等。

此外,整个行业也知道人工智能的好处,现在有许多开放人工智能计算框架,允许不了解人工智能的人将现有数据用于应用和服务。

坏消息是:为什么人工智能发展到顶峰和低谷?有一个高峰,因为每个人都对人工智能期望过高。人工智能今天不是真正的智能,它的所有智能仍然基于大数据。

如果你从未给它某个方向或某个场景的数据,它将永远无法正确处理这些数据。

因此,这在许多关键应用领域(如自动驾驶)造成了普遍的安全问题。

事实上,我一直很担心这件事。有一天,它将无法处理一个从未见过的场景,然后可能会发生事故。

因为我们今天过于依赖数据,数据已经成为我们的瓶颈,这在行业中尤为明显。

我们现在特别害怕定制一些人工智能服务,因为如果您想要定制它,这意味着您必须为该应用程序收集和标记大量数据,而这种工作负载消耗了大量资源。

现在人工智能仍然需要大量的计算能力。多少计算能力就足够了?没人知道。

因此,我们最终仍然需要一个新的人工智能框架。也许我们可以从人类的认知中学习一些经验。

我们可以使用开放的框架来解决一些问题。HKUST迅飞应该是中国第一家向开发商开放语音识别服务的制造商。与此同时,如今有许多开放软件、用户界面、云服务和用户数据。

新一代人工智能产业技术创新战略联盟的重要职责之一是推动中国开放平台的建设。

此外,我们需要保护用户数据的标准和法律,这是一条很长的路。

人工智能企业家的九点建议作为人工智能领域的企业家我能做些什么?一是人才培养和教育,这可能是人工智能发展中一个非常重要的行业;第二,数据,以前所有的工作都是手工完成的,今天我们可以引入一些人工智能工具,让机器帮助我们做大多数简单的事情,最后剩下很少的数据留给人们去标记。第三,计算力,是应该在计算的最后,在云上,还是优化云的边缘计算?人工智能芯片可能仍然有很多机会。

今天每个人都在布置人工智能芯片,但是一个巨大的挑战是人工智能的最终框架是什么,没有人知道。

所以也许今天你做了一个人工智能芯片,并为某个框架进行了优化,也许再过两年它就会改变。

我们没有像英特尔X86这样可以做任何事情的架构。

第四,人与机的有效整合与和谐发展。

大数据和人工智能领域仍有一些未解决的问题。在一些关键领域,我们怎么能让机器告诉人类我已经遇到了一个非常复杂的场景,我无法处理它。人类应该迅速介入吗?

这引出了一个非常有趣的话题。当机器被推荐给你时,它是否应该给你一个可信度,这样当可信度低的时候,人类就会接管它,避免许多无意义的事故或一些大问题。

第五,政治正确性,许多有统计意义的东西,可能在政治上是不正确的。

第六,系统,为什么我们需要一个单一的信号源来解决问题?事实上,集成多个数据可能是前进的方向。即使做了语音识别,为什么只停留在语音信号上,为什么不把你的嘴的形状和姿势放进去,把我们的位置信息和时间信息放进去,把我们知道的更高级别的数据放进去,也许这样会对人工智能的发展更有好处。

第七,细节,为什么人工智能变得越来越害怕?因为在一天结束的时候,一切都很详细,如果没有某个方面的详细数据,就永远不可能做到最充分。

第八,今天大家都在谈论知识地图和大数据。实际上,没有特别好的框架来将两者有机地结合起来。我们可以看到许多领域的人们已经在尝试这方面的工作。

第九,人工智能应用商店(AI App Store),我们知道中美之间的许多差异在于美国已经掌握了许多应用生态,比如苹果应用商店和安卓应用商店。在今天的人工智能领域,我们应该建立一套可以控制的应用生态吗?例如,今天许多人都在做智能医学。智能医学涉及许多疾病。不是每个公司都能做到这一切。如果有一个统一的医疗保健框架,每个人都可以把自己的能力和技能融入其中,并把它们结合起来形成一个更大或更好和更全面的系统。

因此,这也是一个值得关注的领域。

“人工智能投资与研究国家”将在近期推出CCFGAIR2019峰会的完整视频和关于各种重大议题的专题白皮书,包括机器人前沿专题、智能交通专题、智能城市专题、人工智能芯片专题、人工智能金融专题、人工智能医学专题、智能教育专题等。

“人工智能投资和研究国家”成员可以免费观看全年峰会视频和研究论文,浏览会员页面了解更多信息,或者咨询一位名叫moocmm的私人助理。

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