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  • html模版餘凱:人工智能的商業化程度仍處於探索階段
    鳳凰財經訊(作者魯婧涵)在餘凱眼裡,目前中國在人工智能基礎研究領域開展的還不夠廣泛和深入,但在應用領域做的不錯。整體來看,人工智能的商業化程度仍處於探索階段SKB刻字筆。2017年,隨著 人工智能&r


    鳳凰財經訊(作者魯婧涵)在餘凱眼裡,目前中國在人工智能基礎研究領域開展的還不夠廣泛和深入,但在應用領域做的不錯。整體來看,人工智能的商業化程度仍處於探索階段。

    2017年,隨著 人工智能 首次被寫入政府工作報告,各界對於人工智能的關註愈發火熱。同時,越來越多的人工智能的相關應用正逐漸走入我們的生活。李彥宏說,如刻字筆果互聯網是前菜的話,人工智能將是主菜。那現在這道主菜做到瞭什麼程度?鳳凰財經專訪瞭地平線機器人技術創始人兼CEO,前百度深度學習研究院負責人餘凱。刻字服務

    三個趨勢

    餘凱認為,當前人工智能的發展顯現出三個趨勢:從大數據學習到小數據學習客製化刻字筆,從監督學習到非監督學習,從感知到決策。

    從大數據學習到小數據學習背後的邏輯是指,為瞭獲取深度神經網絡訓練比較好的效果,需要大量的訓練樣本,但當前現實情況缺乏大量訓練樣本尤其是特定場景的樣本。比如訓練自動駕駛時需要用車禍等緊急情況來訓練,以提高汽車在緊急情況下的感知和預測能力,但這種極端情況現存數據量比較少。再比如在醫療領域,病例數據在大規模的人群裡屬於小樣本。因此,需要提高深度神經網絡在小樣本的情況下也能學習的超強能力。

    同理,現在的人工智能普遍采用監督學習的方式,需要大量的人工標註,但是人工標註數據非常費時費力,也會影響訓練的數據量。如果能拿非標註數據來訓練神經網絡,神經網絡就能突破數據標註的限制。

    2017年人才更貴瞭,大傢對人工智能的認知更加成熟,對商業模式的探討更趨於清晰。在投資方面,目前投資的力度也很大,但主要集中在已經發展的不錯的公司。 當問及2017年人工智能領域發生的主要變化時,餘凱如是說。

    商業化還處於探索階段

    據餘凱介紹,目前中國在人工智能基礎研究領域開展的還不夠廣泛和深入,還處於跟蹤的狀態。盡管也有很多的華人學者發表相關論文,但大部分是在海外工作和學習,即使在國內發表的論文,原創性工作也不是太多。

    對比之下,中國在應用領域做的不錯。比如人臉識別領域,大大小小的公司都在做。因為有安防、銀行的的身份認證等現實應用需求的驅動力較大。

    其中,中國在語音識別和計算機視覺,以及自然語言理解,如對話方面的應用能力跟國外已經基本同步, 科大訊飛的語音識別,無論中文還是英文的識別都不比國外最好的技術差,甚至還更好。

    備受關註的BAT在人工智能的競賽中是否占有先機?餘凱表示: 百度在算法、服務方面都有人才和很多積累。阿裡、騰訊起步稍微晚一些,但是因為它們有場景、有數據刻字筆價格、有資金、有人才,所以在其優勢領域會著重發展。比如阿裡在金融方面做得不錯,在金融大數據的風控、保險方面跑得比較前面。所以很難泛泛地去比較誰技術強,而是具體到某一個應用領域、場景上看誰傢做得更好。

    關於人工智能的商業化程度,餘凱表示,整體還處於探索階段, 通常人工智能技術本身很難商業化,技術一般是整個商業化服務的一部分。一定要把人工智能技術放到具體場景裡去解決問題,現在越來越多的投資人和創業者已經意識到要從問題出發來做解決方案。

    餘凱認為,目前中國人工智能需要提升的核心競爭力主要在兩方面:第一是算法理論的基礎性研究,中國在這方面還是比較欠缺的;第二個關鍵是計算平臺,目前計算方面的處理器都掌握在國外的廠商手裡。如果中國想在人工智能領域跑在前面的話,從科研到規模化的產業落地都需要有突破性的進展。

    無人駕駛屬於弱人工智能的范圍

    目前無人駕駛大受投資人熱捧,地平線也十分看重這個領域。地平線的市場主要在於大量的智能硬件,其中一個大的品類就是無人駕駛。餘凱解釋瞭選擇這個領域的原因: 如果你考慮哪種單一品類的機器人肯定是自動駕駛的汽車。我們從出生的第一天開始,就面臨出行這件事。我認為20年以後每一輛車都是自動駕駛。

    同時,餘凱表示: 在解決無人駕駛的問題過程中也可以解決很多其他問題,因為這個問題足夠難。比如圖像識別、跟泛機器人有關的很多決策、路徑規劃、包括人機交互,都要解決好。

    餘凱說,因為無人駕駛領域是綜合力量的PK,而不光是人工智能的算法。當然如果算法跑不動,或效率太低的話,比如處理器要發熱肯定不行,所以一定要尋求最高效率的算法的解決方案。這樣的話隻做軟件是不行的,一定要軟件硬件結合,一直深入到處理器的重構。而這正是地平線機器人研究和發展的方向。

    對於目前無人駕駛面臨的技術困難,餘凱表示,技術困難每個環節都有,其中最主要的是計算的效率與算法。具體的環節是如何用一個很超低功耗的平臺同時又處理海量的數據,這是一個很大的挑戰。比如1000輛自動駕駛的車,它們每天處理數據的量是跟整個百度圖象搜索引擎的量是一樣的。但百度用的是大數據中心,有很多功耗去做,而車一定要低功耗去做。所以這裡是系統級的能力,它要分解到中間的每一個步驟,比如軟件算法的加工設計、系統軟件的設計、硬件架構的設計等。

    數據量不夠是很多人工智能的創業公司面臨的瓶頸之一。餘凱說,地平線其實沒有面臨數據量不夠的問題, 因為有的公司的核心的價值在於數據規模,有的公司的核心價值在數據轉化成知識的效率,我們是第二類。

    盡管如此,機器學習的實驗過程中仍需要大量的數據對機器進行 培訓 。所以近期,地平線宣佈成立上海自動駕駛研發中心,該中心位於郊外安亭的汽車創新港,是車企的聚集地。地平線2017年準備部署50輛車,2018年部署1000輛車,以建立駕駛數據庫。

    我認為收集數據不是一件很難的事情,要找你舒適的、能拿到數據的領域去做。現在BAT也沒有駕駛的數據。 餘凱說。

    對於備受爭議的 奇點 問題,餘凱認為,雖然說自動駕駛是一個重大產業問題,但它隻是人工智能裡一小部分,實際上還屬於弱人工智能的范圍。 本質上,自動駕駛的問題跟貓和狗去做感知到決策的問題差不多,並沒有上升到認知、高層推理方面。除自動駕駛以外,比如醫療領域怎麼去診斷,或者怎麼推理是一個比較高的水平的東西,也有很大的價值。但這些遠不到奇點。


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