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AI+物联网如何助力传统产业转型升级?

日期: 2017-05-16 10:15:25  作者:  浏览次数: 3
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5月13日,由ACMTUR-C与IngDan硬蛋主办的《ACM图灵奖五十年中国大会——AI技术的征途》在上海正式召开,前微软亚洲研究院副院长、现科通集团硬蛋科技CTO李世鹏对当下热门的人工智能与物联网发表了自己的看法,他认为:


  1)人工智能分为三类:AI基础技术、AI横向技术、AI垂直应用;

  2)如果今日把所有传统企业、传统领域加上AI,那就会变成一个庞大的新产业;

  3)IOT是真正带来第四次工业革命;

  4)不同层次的数据被硬件厂商控制,而不是用户,用户的数据完完全全由厂家来摆布;

  5)我们现在没有一个规范或者标准来对数据安全、隐私保护、数据交换使用、授权进行一些限制,或者一些引导;

  6)我们的设想是建造一套协议,从最简单的设备互联开始,做到人机互联、数据互联,再做到知识互联,然后到服务互联。

  以下是李世鹏的演讲实录:

  人工智能说简单一点,其实就是一个计算技术的革命。从最开始人教计算机怎么做事情,到今日我们教计算机去学习怎么做事情,就是这一点点区别。

  为什么说人工智能又变很热?

  三个原因:1)我们有海量的数据,现在数据我们都处理不过来;2)我们有一些更快的计算平台;3)虽然在传统上,我们心有余而力不足,但数据完全改变了人工智能的发展,所以突然变得热起来,再加上去年AlphaGo打败李世石,这样的事件造成了人工智能变成一个老百姓都知道的热词。

  我把人工智能分成了三类:1)AI基础技术;2)AI横向技术;3)AI垂直应用。

  在基础技术这块主要是云计算的基础设施、算法、计算,第二横向技术里会有语音识别、人脸识别、视觉识别、自然语言处理、大数据分析。最后一个垂直应用,这方面其实有海量的应用,但今日应该还没有发掘出来。

  AI基础技术基本上被大公司所垄断,这是一个现实。一些创新公司,他们的机会在哪里?也许在客户端,也许在专用领域,也许专用算法还有机会。

  横向技术在语音识别、人脸识别这块,BAT已经形成了一个规模,自然语言处理这块还在不断进展,真正的、通用的或者强AI技术还遥遥无期,但垂直领域在少数领域发展比较快,比如说个人助理、智能家居、无人驾驶这块,我觉得它发展很快,还有机器人上面也都有一些发展,但更多机会是在传统企业,比如怎么样把传统企业改造成为智能企业,把传统制造变成智能制造。

  如果我们今日把所有传统企业、传统领域加上AI,那就会变成一个庞大的新产业。

  我根据自己的理解,对人工智能做了一个简单分层,从最开始做物联网,就是一个简单的通知,第二层是感知,第三层是认知,第四层是预知,第五层是相知。

  什么叫通知?很简单,像我们家里的物联网,一个传感器感应到屋里温度比较高,也不知道空调有没有开,温度上升到30摄氏度,一个传感器就会通知用户室内温度,通知解决了通信渠道的问题就完了。

  但感知是通过对物理数据的判断,我觉得语音识别是一种感知,人脸识别实际也是一种感知,它比较简单,只是从一个原始数据翻译成到另一个单一数据,对内容并不是很了解,语音识别可根据物理上的指数翻译成文字,但对文字专业程度是没有的。

  认知要更进一步,对内容进行了解,比如语音识别,除了产生一些文本,对文本里面的内容什么意思,需要用自然语言的技术来处理。

  预知需要用户有足够了解,在用户进行下个动作之前开始预测用户想做的事情,同时预先把一些东西做好了去帮助用户,这是预知。

  最后一个是相知,机器可以帮助人做决定,这不仅涉及到机器对人有足够了解,还有人对机器也要足够了解,人知道机器做决定不会超出他的预期,这是一个双向认知的过程。

  深度学习带来了AI的春天,带动了AI在深度学习算法上的很多突破。

  深度非监督的自我学习适应很多了新的变化,它可以在挖掘一些新的东西,可以在多个数据源里得到对全局的认识,这是深度学习的功能。

  深度学习可以从多用户中学习到很多新东西,它可以把这些知识从一个任务传递到另外一个任务中。现在AI应用落后于AI技术的发展,尤其在传统里面,第一个首先是人才,人才是传统企业尤其缺乏懂AI的人才。

  不但是传统企业,整个产业都缺,有好的人才都被特别牛的公司或者特别有钱的公司高薪挖去了,传统企业就很可怜。

  很多初创公司如果没做过个领域的事情,把经验落地到产品,传统企业要做人工智能的事情,往往也不需要从一开始去做最基本的东西,也许一些解决方案很快让他们去落地,回过头来讲,尤其在传统企业这块,更多AI的东西取决于物联网,也就是IOT。

  IOT是真正带来第四次工业革命

  物联网最大的核心价值是把传统上基于感性认识变成术语化,今日我们可以用数据化处理物理很多事情,这是IOT的重大革命。

  物联网是一个闭环,把我们物理数据变成数字化,数据输送给我们计算机,还有一个执行器,同时反过来影响,这个路是一个完整的闭环。

  物联网产业的发展,我们看到只是一些设备的集合,不同的品牌、不同型号、不同代的AI顶多在物理层可以兼容,且每个厂家都在试图建造自己的生态,而且数据到服务完全锁定在生态里面去,不同层次的数据被硬件厂商控制,而不是用户,用户的数据完完全全由厂家来摆布。

  数据在完全授权的情况下不能给用户完全来使用,所以封闭的人工智能系统造成了很多数字孤岛,互联不连,用户交互、数据、知识、服务方面现在还缺少很多互通互联。

  我们对用户的完整认识取决于对用户多个数据源的掌握,如果我们不能把数据开放出来,让它互通互联,我们的人工智能永远停留在一个单一的设备或者单一的数据源这个层次上。一个数据的标准模型,我们现在没有一个规范或者标准来对数据安全、隐私保护、数据交换使用、授权进行一些限制,或者一些引导,这都是现在物联网发展的一些现状。

  物联网有六个特征,这里面最重要的是两个,一是一致性,二是连续性,一致性测量的数据,不管什么时候测量的我们数据还是准确的,连续性不是只记录几个月后面就没有了,比如大家常用的做智能手表、智能手环,每过一段时间换一个厂家的东西,很以前采集的数据其实就丢掉了,因为这些厂家不兼容,你的数据被锁定它的云里面,甚至那家公司倒闭了之后你的数据找都找不回来,这是很悲哀的事情。

  我们的设想是建造一套协议,从最简单的设备互联开始,做到人机互联、数据互联,再做到知识互联,然后到服务互联。

  知识互通互联,我们不单在数据方面互通互联,我们也想在更高一层比如我们对数据进行处理以后,对人有一些学习,可以互相分享,带来了我们对AI+互联网平带的要求,我们要有开放的平台,要开放硬件、软件、云服务,还是智能交互,我们还要开放兼容的系统,我们要做到让用户来决定谁可使用可可存储,智能硬件变成一种服务,我们的等级计算有人叫做云计算或者物计算,这是很重要的领域。



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