李覲麟

8月29日～31日，以“智聯(lián)世界，無限可能”為主題的2019世界人工智能大會在上海世博中心和上海世博展覽館舉辦。大會設(shè)置“高端論壇、主題活動、應(yīng)用展示、智能體驗”四大板塊，涵蓋智能芯片、前沿算法、類腦智能、AI芯片、無人駕駛、智能機器人、AI+教育、AI+工業(yè)、AI+醫(yī)療、投融資等主題。

大會期間，國內(nèi)外頂尖高校、行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、國際組織的重要嘉賓云集，帶來了最新產(chǎn)品和理念，讓大家看到AI的無限可能。其中，由谷歌TensorFlow在8月30日舉辦的“智在，啟無限”主題論壇更是分享了機器學(xué)習(xí)能夠在商業(yè)、文化、藝術(shù)等多個領(lǐng)域中起到的重要作用。

AI解決富有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實問題

活動由TensorFlow全球產(chǎn)品總監(jiān)Kemal El Moujahid（以下簡稱Kemal）帶來的演講開始。Kemal首先談到的，是關(guān)于人工智能目前已經(jīng)可以被用來解決諸多富有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實問題，包括幫助農(nóng)民監(jiān)測作物中的病蟲害、幫助醫(yī)生診斷疾病等。

除此之外，Kemal列舉出了TensorFlow三個實際應(yīng)用場景，其中給人留下深刻印象的要數(shù)對極端天氣的研究應(yīng)用。

據(jù)Kemal介紹，研究極端天氣需要非常龐大的數(shù)據(jù)量，因此這是長期以來難以解決的難題。不過，一個由科學(xué)家、研究人員和工程師組成的團隊決定構(gòu)建一個巨大的模型，利用了27000個GPU，兩個網(wǎng)球場的空間，并使用TensorFlow來運行這個模型。他們成功實現(xiàn)了每秒鐘113億億次浮點運算的運算能力峰值，達(dá)到預(yù)測極端天氣的效果，最終榮獲了戈登·貝爾獎。

“機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三大進步使得人工智能的這些應(yīng)用在今天成為可能?！盞emal提到。具體而言，機器學(xué)習(xí)的三大進步包含這些：

第一，數(shù)據(jù)變得更加普遍化和易獲得。各類學(xué)科中的各種數(shù)據(jù)集已成為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的燃料，例如，Open Images Dataset就是一個由涵蓋數(shù)千個類別的超過900萬張圖像組成的數(shù)據(jù)集。

第二，計算能力取得了飛速進步。要基于大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練復(fù)雜模型，需要強大的計算機。過去計算機不夠強大，而現(xiàn)在，計算能力已經(jīng)取得了指數(shù)級的進步。例如，Tensor Processing Units（TPUs），能在短短幾分鐘內(nèi)，就訓(xùn)練完成機器學(xué)習(xí)模型。一套TPUs的計算能力是1990年的計算機的10000倍。

第三，以更快的速度構(gòu)建更復(fù)雜的模型和技術(shù)。例如，在自然語言理解領(lǐng)域，研究人員正在取得令人難以置信的進展。

Kemal的演講結(jié)束后，還組織了由TensorFlow產(chǎn)品經(jīng)理梁信屏主持的圓桌論壇，通用電氣貝克體斯、騰訊醫(yī)療、網(wǎng)易嚴(yán)選以及來自日本的電商公司 Mercari 共同分享了機器學(xué)習(xí)是如何在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，助力企業(yè)成長的。隨后，邀請了三位獨立開發(fā)者胡繼禮、武強、Anna Huang分享了跨界案例，講述機器學(xué)習(xí)如何幫助開發(fā)者探索文化、藝術(shù)等領(lǐng)域的創(chuàng)新。此外，AI和數(shù)據(jù)價值負(fù)責(zé)人Jake Lucchi還上臺談到了如何以負(fù)責(zé)任的方式落實機器學(xué)習(xí)開發(fā)。

小貼士：TensorFlow簡介

TensorFlow是一個開源機器學(xué)習(xí)平臺，能夠幫助世界各地的開發(fā)者、企業(yè)和研究人員利用機器學(xué)習(xí)解決具有挑戰(zhàn)性的現(xiàn)實問題：

1.研究人員利用它推動機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最先進的技術(shù)，創(chuàng)造出BERT和XLNet這樣的先進模型；

2.數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師利用它將機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用于解決行業(yè)正面臨的問題；

3.開發(fā)人員利用它研發(fā)智能應(yīng)用來幫助他們的終端用戶。

TensorFlow 2.0版本的三個支柱：

1.易于使用，易于掌握；

2.功能強大，確保用戶能以非?？斓乃俣扔?xùn)練非常大的模型；

3.擴展性強，經(jīng)測試，可部署到從小型設(shè)備到大型服務(wù)器的各類設(shè)備上。

自2015年開源以來，TensorFlow已成長為一個靈活的機器學(xué)習(xí)框架，由全球的開發(fā)者和研究人員提供支持。它已被下載超過4100萬次，并由近兩千名貢獻(xiàn)者幫助進行改進。