中国科学院自动化所研究员王金桥:人工智能带来的场景变革

2019-07-16 09:34:42  来源:CIO时代

摘要:2019年7月14日,由中国新一代IT产业推进联盟指导,CIO时代学院、中国电子科技集团公司第十五研究所计算机质检中心主办,全国高校大数据教育联盟、章鱼大数据、万山数据协办的“第八届中国大数据应用论坛暨中国电科15所大数据应用论坛”在京隆重开幕。中国科学院自动化所研究员王金桥先生带来演讲“人工智能带来的场景变革”,以下为演讲实录:
关键词: 人工智能 大数据 场景
       2019年7月14日,由中国新一代IT产业推进联盟指导,CIO时代学院、中国电子科技集团公司第十五研究所计算机质检中心主办,全国高校大数据教育联盟、章鱼大数据、万山数据协办的“第八届中国大数据应用论坛暨中国电科15所大数据应用论坛”在京隆重开幕。中国科学院自动化所研究员王金桥先生带来演讲“人工智能带来的场景变革”,以下为演讲实录:
中国科学院自动化所研究员王金桥
       王金桥:很高兴参加这次论坛。在第四次科技革命中数据是非常重要的。在第一次科技革命里面,数据没有起到太大作用,直到现在我们所处的年代。中国现在发展这么快,主要是数据加入到生产资料里面,驱动整个行业变革。所以简单给大家分享一下“人工智能带来的场景变革”。
       人工智能,最近这两年大家在媒体上听说了很多了。AI就是让机器像人一样有像人一样的动作、行为、思考。人工智能被称为第四次工业革命。在1780年以前,在“科技是第一生产力”提出之前,发展都是比较平缓的。从农耕到发明蒸汽机需要几千年,从使用蒸汽机到发明电两三百年,从用电到信息一百多年,从信息到移动互联几十年,从移动互联网到智能互联可能就一二十年。我们把所有的东西都连接起来,所有的都变成可编辑可计算,这是第四次工业革命所带来的变化。科技它会改变所有的一切,包括政治、经济等等,所以科技被称为颠覆性的技术,就是因为它可以颠覆你的思考、生活方式。
        我们这个年代会被称为大数据时代的AI。以前各种传感器、各种各样的数据都是浪费的,那我们人类几千年创造最有价值的是什么?语言和文字。现在除了文字之外更多的是图像、视频、语音、互联网。从互联网、移动互联网产生了非常多的数据,没有利用它,没有标签的数据都是没有价值的。
        第二就是计算资源。曾经我们进行石油勘探找到的概率大概是60%,后来用国外的技术,计算资源。现在我们运用Gpu和云计算把大量数据进行计算。
        第三就是神经网络的复兴,深度学习。大家都学过BP,但是现在用了几十年时间把原来的两层变成了几百上千层,效率比原来提升了几十倍。
        当前基于深度学习和神经网络,必然有一些问题。人工智能的特点,表现突出的是感知,比如说视觉、听觉。所以机器在条件不匹配的情况下是不行的。另外是认知,语义的理解。让计算机创造微积分,发明一个登陆火星的东西,没有数据没有信息,计算机无法进行计算。所以现在创造性方面还是处于比较弱的阶段。
        所以在当前限定边界AI条件下,感知和限定条件的认知有四个要素:第一是大数据和标签。大数据其实并不是最重要的,最重要的是要确定性的标签。第二是算法和工程,就是需要有大量的科研人员来设计算法,同时需要一批程序员来工程化;第三是通讯和功耗。5G使得信息传输成本降得特别低,另一方面是AI芯片就可以把神经网络放到前端去。第四是场景适配与边界条件,比如下围棋必须按照规则。现在人脸识别也需要限定距离和场景。要用传统行业知识加上AI,AI就是在数据基础上进行赋能。
       这是当前AI主流计算框架:端、边、云融合一体化计算。端就是获取数据,做一些简单的计算,在边上去做算法、数据的结合,然后在云端做业务和AI场景结合的计算。数据和场景的闭环是这个端云融合的优势,比如AlphaGo和AlphaGo zero,因为他知道游戏规则,所以它们可以自己训练。我们在数据端把边缘数据进行模型学习,在端、边、云数据回流过程当中让机器自动发现一些新的东西,并进行自我迭代,同时结合人的知识辅助,这是人机耦合重要形式,是机器自主进化的一个发展趋势。
       2019年被称为人工智能落地的关键期。所谓关键期就是百花齐放,因为之前由于标签缺失、算力不足、芯片、GPU等等,大众对AI的期望过高。机器人受到边界条件限制,现在深耕场景,所以2019年之后每个行业都可以用到人工智能。这是行业变化的特点。
       今年大家都收到了一条短信,那就是所有停车收费纳入个人征信体系。人脸识别,人脸识别仍然是近场的小规模识别,对中青年人群精度很高。远距离的识别和应用还是存在许多困难和挑战,它取决于摄像机的成像质量和AI芯片算力相关,基本上5米-10米,5万以下现在应用的比较成熟。在商品识别方面,目前可以识别一万种商品,小样本和少样本的识别已经成为主流的研究方向。 
       未来思考。智能产业不断地渗透到生活的各行各业。从理论发展上讲,从感知信息获取到认知智能,从狭隘的认知一直到高级认知。另外从深度学习到量子计算,它的功耗越来越低。从情感计算到伦理思考,AI既能干好事也能干坏事。从伦理上如何让AI向善也是重要的课题。从产业发展上讲,从人脸识别渗透到非常多的行业,百花齐放。另外,软件+算法+芯片+5G几大条件要相互融合和渗透。最后,人机耦合会长期存在。在很长的时间阶段里机器能代替很多重复性的劳动,但是人机耦合将会更好的取长补短,更好的推进落地。谢谢大家!


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