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人工智能“冷”思考 技術落地需深耕

隨著以人工智能、物聯網、大數據和云計算為代表的前沿技術的快速發展,新一輪的產業變革正在進行,傳統產業轉型升級勢在必行,各行各業智能化趨勢越來越明顯,同時為社會創造出巨大的經濟效益。在智能化浪潮中,人工智能是核心驅動力,賦能人類生活、醫療、交通、安防和工業生產等多個領域。其中,安防是AI在中國最火熱的領域,安防與我們的社會治安息息相關,同時它也關系到每個人的安全和法治。

2018年6月1日,首屆“中新人工智能高峰論壇”在新加坡·南京生態科技島舉辦,論壇以“深度視野,對話未來”為主題,匯聚了全球人工智能領域優秀的企業家、專家學者、政府機構以及中國和新加坡代表,圍繞著人工智能當前發展現狀、機遇及最新技術與應用方案等話題進行了深入的探討。值此之際,OFweek人工智能網編輯專訪了人工智能獨角獸企業依圖科技人工智能科學家吳雙,就依圖科技的AI技術在安防、醫療、金融等領域的深度應用情況進行了深入交流。

人工智能“冷”思考 技術落地需深耕

依圖——深耕技術落地的獨角獸

依圖科技是中國AI領域一個獨角獸級別的公司,成立于2012年。據吳雙介紹,依圖科技不是一個單一技術的公司,依圖科技覆蓋了人工智能方面的計算機視覺、圖像處理、語音識別、還有硬件、人工智能芯片等不同的領域,這是技術上的覆蓋。同時,從行業來看依圖科技也覆蓋了不同的行業。

當談及依圖科技的核心技術和競爭力產品時,吳雙說:“依圖科技作為一家人工智能創業公司,被行業人士熟知是因為我們能夠將AI真正落地,我們所有工作都是圍繞著怎么把AI技術用到產品中去,而不是說追求發表論文的數量。2012年的時候,AI還沒有熱起來,我們就選擇要去做人臉識別。現在我們的人臉識別技術已經做到世界領先水平,去年我們拿到了美國舉辦的一個叫人臉識別挑戰賽的第一名,而且這個賽制評判標準是國際上人臉識別領域的金標準,是所有的安防廠家都會考慮的標準。此外,我們的自然語言處理、云識別技術在業界也都處于領先的水平,我們著力于把這些技術應用到了產品中,而不是單一強調技術多厲害。”

人工智能從2016年逐漸火起來到現在,整個產業已經走過了概念熱炒、盲目跟風的階段,現在如何讓技術落地應用是整個行業都需要冷靜思考和解決的問題。

AI發展——小公司大優勢

人工智能作為科技行業的熱門領域,很多國內外的大企業都在研發,比如亞馬遜、微軟、谷歌、百度。與小公司相比,這些大企業具備無可匹敵的人力、財力、資源等各方面的優勢。但是,就AI的發展特點來看,吳雙認為小的創業公司也有大公司沒有的大優勢。

他認為,技術并不能成為一個人工智能創業公司的核心競爭力。“其實我們有一個非常強的觀點,就是算法必要,但不充分。一個人工智能的算法要應用到公司核心競爭產品的話,它其實是受到算法、工程、產品這三個因素共同影響的。我們依圖的系統有多集群的互動,所有的這些事情在工程上有非常強的挑戰性。因為工程決定了算法落地的結果。只有這三個因素結合起來,才能做好一個產品。這個時候它們怎么結合起來又是另外一個問題,因為做算法的會討論算法的性能,它的召回率,它的精確度,它的速度。但是做工程考慮的是系統的穩定性、可擴展性、延時。雙方會用完全不同的指標來衡量系統,這個時候就需要兩個團隊能夠非常好的溝通。等產品團隊進來之后,考慮的又是完全不一樣的指標,產品考慮的是用戶體驗和功能的實際價值。當三方結合在一起的時候,大家會發現這個溝通的鏈條變得越來越長。很多人工智能大公司里都會存在這種團隊溝通的困難。”

吳雙接著說:“我們會覺得這正好是一個人工智能創業公司的優勢所在,因為相對一個大公司,人工智能創業公司具有非常高效率跨團隊的溝通和不停學習的能力,此時反而覺得算法的學習能力其實不如團隊本身的學習能力重要。”

反直覺——AI是大數據的基礎

據吳雙介紹,人臉識別是一個非常具體的技術,但是它的應用又有各種各樣不同的形態,這些形態是需要不同角色的團隊來發掘的。例如,在兩個月前的數字中國的大會上,依圖科技就把人臉識別的技術用在了整個福州市,游客一下火車就會收到“歡迎來到福州”的通知,到了酒店直接可以人臉入住,還可以去無人店購買東西,去到會場也不用再刷卡,門可以自動打開,所有的技術都是應用在場景之下,這些場景都是由技術發掘出來的。

此外,依圖科技做的一個醫療影像輔助診斷系統,已經在國內大概30家三甲醫院使用。依圖科技整個醫療產品線,大概有六款產品,有基于圖像做的X光、CT、超聲波等等,也有基于文本做的病歷處理等。

至于這其中的技術處理原理,吳雙也做了詳細介紹:“首先一個行業要信息化,就得把這個行業所用到的信息存到電腦里。其次,如果這些信息只是存在電腦里面,沒能非常有效地處理它,就沒辦法被很好的使用。所以這個信息要數據化。只有這兩個滿足了之后,算法才可以發揮作用,才進入到人工智能的下一個階段——算法信息化。”

吳雙還舉了一個例子,他說:“例如電子病歷,每天醫生在里面輸入那么多文字。這些文字其實是寫給人看的,不是給電腦看的,是大段的文本,這個時候讓電腦對它進行使用,做一個診斷是很難的。我們做了一個什么事情呢?我們把文本變成結構化的數據,這個是簡單的,非常直接的一個自然語言處理的方法。這就是所謂的從信息化到數據化的轉變。只有把數據轉換成了電腦非常容易理解和處理的信息之后,再做一個簡單的分類器就非常容易了。所以學過機器學習的人就知道我們這個數據已經非常好用了,直接開始做模型的優化,就可以得到結果。”

“醫療大數據的基礎其實是人工智能,而不是反過來的。沒有人工智能,醫療大數據是沒法兒做的,而不是說有了醫療大數據之后人工智能才可以做,這個邏輯是非常反直覺的。但是一旦做了這個事情,就會發現原來是這樣的,這是我們一個非常強的觀點。”吳雙對大數據和人工智能的關系提出了獨到的見解。

吳雙說,人工智能落地是需要深耕去做的,不是大家拿著一個計算機沖進一個行業,瞬間革命。聯想集團副總裁、人工智能實驗室負責人徐飛玉也說:“中國AI的發展碰到一個天時地利人和的時機,從天時來講我們從移動互聯網的時代進入到智能互聯網的時代,從地利來講我們有很多人好的工智能企業,人和的話,我們有很多聰明的人才。而且國家去年7月20號發布了新一代人工智能的規劃,要求從中小學開始就要有人工智能的課程。”希望在天時地利人和的大環境下,人工智能領域所有的企業都可以深耕技術落地。

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