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        人工智能,我們期待什么創(chuàng)新?

        2018-02-07 18:10:53沈強
        軟件和集成電路 2018年1期
        關(guān)鍵詞:算力像素芯片

        沈強

        將門聚焦以機器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機交互、企業(yè)計算為主的技術(shù)創(chuàng)新,打造生態(tài)體系,助力商業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用。最優(yōu)質(zhì)的企業(yè)是自帶數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力的企業(yè)!

        將門創(chuàng)投是一個科技投資機構(gòu),同時也做開放式創(chuàng)新服務(wù)。開放式創(chuàng)新服務(wù)是幫助各行各業(yè)的龍頭企業(yè),建立創(chuàng)新戰(zhàn)略,同時把生態(tài)系統(tǒng)里的最新技術(shù)有序地引入到公司發(fā)展戰(zhàn)略里。無論是投資,還是創(chuàng)新服務(wù),我們一直聚焦在四個主要領(lǐng)域,即機器智能、物聯(lián)網(wǎng)、自然人機交互、企業(yè)計算。

        人工智能這幾年很火,人工智能的三個要素是算法、算力、數(shù)據(jù)。在人工智能的創(chuàng)新場景里,強調(diào)算法和算力,而數(shù)據(jù)很少被提到。為什么?因為這部分很矛盾,如果做人工智能,要依賴大量的數(shù)據(jù),初創(chuàng)企業(yè)往往沒有資源去獲取特別多的數(shù)據(jù),無論是互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)公司,大量的數(shù)據(jù)都掌握在大公司手里。

        怎么解決這個問題?在我們看來,具有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的企業(yè),都是具有數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力的人工智能企業(yè)。

        數(shù)據(jù)的獲得不一定要來自于大公司,比如,有很多醫(yī)療領(lǐng)域的公司開始做人體數(shù)字化,通過一些先進的傳感器,做人體的生理指標探測,用多普勒雷達技術(shù)探測人體,能低成本地獲取很多新數(shù)據(jù)。

        從投資的角度看創(chuàng)新,我們會看到三個領(lǐng)域的創(chuàng)新:場景創(chuàng)新、算法創(chuàng)新、算力創(chuàng)新。

        場景是所有人工智能實現(xiàn)價值的根基,單獨的技術(shù)很難創(chuàng)造價值。比如零售行業(yè),無人零售店加深對用戶洞察的技術(shù),能夠和后端的供應(yīng)鏈緊密地聯(lián)系在一起。

        應(yīng)用人工智能的領(lǐng)域很多,我們把各個行業(yè)的應(yīng)用場景分為三個層次:操作層、運營層、策略層。比如,對于汽車制造商,自動駕駛是導(dǎo)致生產(chǎn)關(guān)系改變的一個重大因素。自動駕駛使車越來越少地依賴于司機,不僅僅“誰駕駛”會發(fā)生變化,“誰買車”也會發(fā)生變化,買車的主體可能會由個人轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v運營公司,所以汽車制造商的品牌策略可能要發(fā)生變化,這將是一個結(jié)構(gòu)性的變革。

        而今,人工智能帶來的變化還有很多局限性,技術(shù)發(fā)展的初期總是很緩慢,但技術(shù)會有一個爆發(fā)期。

        麥肯錫和埃森哲的多個研究部門,對全球的人工智能將帶來的影響做了分析。麥肯錫的報告顯示,到2030年,全球有4億人的工作將被人工智能代替。埃森哲的報告顯示,到2030年,在我國的整體GDP增加值里,有6萬多億美元將是人工智能帶來的增加值。

        場景創(chuàng)新對于各行各業(yè)都很重要,人工智能帶來的場景創(chuàng)新大多跟硬件結(jié)合在一起。人工智能的用戶體驗跟移動互聯(lián)網(wǎng)的用戶體驗不一樣,它的大量體驗將由硬件來完成這個交互過程。比如,有一家先進的初創(chuàng)公司,可以通過像素做變焦,做一億像素變焦的鏡頭,無論你在多遠的距離,都能夠通過感光元件大小進行合并或者分裂,來更好地獲取人工智能的數(shù)據(jù)。

        算法創(chuàng)新以深度學(xué)習(xí)模型為基礎(chǔ)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展開始于2010年,它的網(wǎng)絡(luò)越來越深,并且速度越來越快?;仡櫨W(wǎng)絡(luò)深度的發(fā)展過程,不僅精度越來越高,計算能力也越來越強,這就意味著對基礎(chǔ)設(shè)施的要求越來越高。人工智能應(yīng)用最多的是視覺,把物體像素精確地分開,74.7%的分辨精度距人的分辨精度(87%多)還有一定差距。

        傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)標簽,數(shù)據(jù)標簽要耗費極高的成本。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展方向是從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí),在不需要數(shù)據(jù)標簽的情況下找到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系。對抗網(wǎng)絡(luò)是深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)明以來取得的最大成績,比如,數(shù)據(jù)生成器和數(shù)據(jù)探測器。數(shù)據(jù)生成器偽造一些接近原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)蒙混過關(guān),而數(shù)據(jù)探測器則經(jīng)過校驗,通過彼此的攻防,使得系統(tǒng)達成平衡。

        下面談?wù)剰娀瘜W(xué)習(xí),強化學(xué)習(xí)展示出巨大潛力。比如玩一種游戲,系統(tǒng)剛開始不知道要做什么事情,經(jīng)過了120分鐘的學(xué)習(xí),它開始慢慢地熟練,最后變成一個專家,并且自己學(xué)習(xí)出一種模式。

        強化學(xué)習(xí)展示出巨大潛力,各種算法的進步能夠幫助我們看到一個巨大的機會,不僅能夠做一些識別,而且能夠幫助我們定義,最終找到解決問題的思路。強化學(xué)習(xí)最好的例子,是AlphaGo Zero通過三天的訓(xùn)練,擊敗了AlphaGo Lee。

        關(guān)于算力創(chuàng)新,算力創(chuàng)新需要智能芯片創(chuàng)新,智能芯片是人工智能的基石,算力不夠是人工智能發(fā)展的一個瓶頸。

        人工智能進入新時代,現(xiàn)階段人工智能發(fā)展的主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用日益增長的計算需求和算力供給不平衡、不充分的矛盾。

        端上智能將無處不在,但現(xiàn)在的能力還遠遠不夠,即將到來的新品將不斷提升端上的智能能力。

        最近,地平線機器人發(fā)布了國內(nèi)第一款嵌入式人工智能視覺芯片。雖然,今天中國的AI芯片工業(yè)確實落后于美國,但我們應(yīng)該滿懷信心,我們應(yīng)該繼續(xù)支持有理想的初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展。

        (根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)endprint

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