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人工智能高燒不退,智能識(shí)別+算法+深度學(xué)習(xí)成AI當(dāng)紅炸子雞

半導(dǎo)體動(dòng)態(tài) ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:莫延芬 ? 2017-12-11 10:19 ? 次閱讀

現(xiàn)在處于全球熱議中的“人工智能”,并不完全等同于以往學(xué)院派定義的人工智能。你可能沒有意識(shí)到,我們?nèi)粘I钪幸呀?jīng)用到了許多人工智能技術(shù):蘋果將人工智能應(yīng)用Siri放進(jìn)了大家的口袋里;拍照、簽到時(shí)用到的人臉識(shí)別技術(shù),智能音箱的語(yǔ)音對(duì)話系統(tǒng),以及我們現(xiàn)在主流的新聞推薦引擎,也都用到了深度學(xué)習(xí)算法。

人工智能正在深刻影響和改變所有行業(yè),這一點(diǎn)毋容置疑。2017年被認(rèn)為可能成為“人工智能應(yīng)用元年”,語(yǔ)音交互、人臉識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)都在快速演進(jìn)。

2017 年12月7日,電子發(fā)燒友網(wǎng)在深圳科興科技園國(guó)際會(huì)議中心舉辦的第四屆中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)大會(huì)人工智能分論壇已圓滿結(jié)束。本次盛會(huì)匯集高通、微軟、MathWorks、Cypress、和而泰等人工智能領(lǐng)軍人物,吸引了包括華為,騰訊,美的,興業(yè)證券,海爾等業(yè)內(nèi)知名企業(yè)以及投資機(jī)構(gòu)和資深工程師朋友等專業(yè)人士,針對(duì)“物聯(lián)網(wǎng)+”背景下物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)業(yè)和投資機(jī)遇及挑戰(zhàn),進(jìn)行了深入探討。為方便更多業(yè)內(nèi)人士,本文對(duì)論壇做總結(jié)分享。

第四屆中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)大會(huì)人工智能分論壇現(xiàn)場(chǎng)

Cypress Simon Yang:如何將AI做進(jìn)IoT應(yīng)用

Cypress Simon Yang

數(shù)據(jù)、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”,是人工智能得以應(yīng)用的基礎(chǔ)。

Simon Yang 風(fēng)趣地表示,Processor處理器)+Algorithm(算法)是“發(fā)動(dòng)機(jī)”,Datas是“汽油”。只有將盡可能多的數(shù)據(jù)“喂”給Processor和Algorithm,深度學(xué)習(xí)才會(huì)在IoT煥發(fā)生機(jī),也只有這樣才會(huì)真正體現(xiàn)出人工智能的真正魅力,他補(bǔ)充道。

他強(qiáng)調(diào),AI加速進(jìn)入IoT時(shí)代。正是由于數(shù)以十億計(jì)的IoT設(shè)備產(chǎn)生不可估量的數(shù)據(jù),然后通過數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)傳輸送到云端進(jìn)行存儲(chǔ)和分析,最后被全球各地的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行深度處理和機(jī)器學(xué)習(xí),最終提高AI的深度學(xué)習(xí)能力。

微軟中國(guó)區(qū)首席技術(shù)顧問管震:微軟認(rèn)知,對(duì)話機(jī)器人實(shí)踐

微軟中國(guó)區(qū)首席技術(shù)顧問 管震

微軟中國(guó)區(qū)首席技術(shù)顧問管震指出,理解場(chǎng)景是人工智能應(yīng)用的核心。人工智能必須落到精準(zhǔn)的場(chǎng)景,才能實(shí)現(xiàn)實(shí)在的價(jià)值。理解人工智能能力可落地的場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)的流程,將AI納入決策流程。

他表示,人工智能并不是靜態(tài)的東西,訓(xùn)練出來的模型要用到某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景里,業(yè)務(wù)場(chǎng)景里產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升人工智能模型的能力,再用到場(chǎng)景中,形成一個(gè)閉環(huán)和迭代。

MathWorks FAE經(jīng)理 陳建平:從算法到實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)

MathWorks FAE經(jīng)理 陳建平表示,MATLAB 廣泛應(yīng)用于汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)、行星際宇宙飛船、健康監(jiān)控設(shè)備、智能電網(wǎng)和 LTE 蜂窩網(wǎng)絡(luò)。它用于機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、通訊、計(jì)算金融學(xué)、控制設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)等。

MathWorks FAE經(jīng)理 陳建平

陳建平指出,人機(jī)回環(huán),即human-in-the-loop。“人機(jī)回環(huán)”的第一層含義是人工智能應(yīng)用中需要用戶,即人的反饋來強(qiáng)化模型。更進(jìn)一步,機(jī)器學(xué)習(xí)是一種嘗試創(chuàng)建允許通過讓專家與機(jī)器的一系列交互參與到機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練中的系統(tǒng)工作。機(jī)器學(xué)習(xí)通常由工程師訓(xùn)練數(shù)據(jù),而不是某個(gè)領(lǐng)域的專家?!叭藱C(jī)回環(huán)”的核心是構(gòu)建模型的想法不僅來自數(shù)據(jù),而且來自于人們?cè)鯓涌创龜?shù)據(jù)。專家會(huì)成為垂直領(lǐng)域的AI顧問,把關(guān)模型的正確性。

深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)和定位

高通產(chǎn)品市場(chǎng)總監(jiān)Dennis Liu:人工智能解決方案

Dennis Liu強(qiáng)調(diào),終端側(cè)的智能至關(guān)重要。由于移動(dòng)終端會(huì)常遇到隱私性,可靠性,低延時(shí)和高效利用網(wǎng)絡(luò)帶寬等諸多挑戰(zhàn),再加上在最靠近數(shù)據(jù)源的位置處理,是對(duì)云端處理進(jìn)行很好的補(bǔ)充,因而AI+終端側(cè)相得益彰。

高通產(chǎn)品市場(chǎng)總監(jiān)Dennis Liu

Dennis Liu表示,構(gòu)建良好的終端側(cè)智能需要對(duì)高性能硬件/軟件以及優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)。這里主要涉及到三點(diǎn):

高效硬件。開發(fā)異構(gòu)計(jì)算需要在散熱限值內(nèi)以低功耗,運(yùn)行要求嚴(yán)苛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外還要選擇合適的計(jì)算單元處理合適的任務(wù);

算法改進(jìn)。算法研究受益于最先進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及面向空間和運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)效率進(jìn)行優(yōu)化;

軟件工具。面向深度學(xué)習(xí)的軟件加速運(yùn)行時(shí)間。

此外,Dennis Liu還對(duì)高通驍龍845處理器進(jìn)行最新劇透:

驍龍845 是 Qualcomm 的第三代 AI 移動(dòng)平臺(tái)。與前代系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)相比,驍龍845 帶來了近三倍的 AI 整體性能提升!

驍龍神經(jīng)處理引擎(SNPE)SDK 除了已支持 Google TensorFlow 和 Facebook Caffe / Caffe2 框架之外,現(xiàn)在還支持 Tensorflow Lite 和新的 ONNX,支持 Google Android NN API

和而泰數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(419實(shí)驗(yàn)室)負(fù)責(zé)人劉子威:基于圖像的膚質(zhì)檢測(cè)技術(shù)

和而泰數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(419實(shí)驗(yàn)室)負(fù)責(zé)人劉子威表示,實(shí)驗(yàn)室致力于家庭大數(shù)據(jù)的計(jì)算與人工智能的研究,涉及自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域。

和而泰數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(419實(shí)驗(yàn)室)負(fù)責(zé)人劉子威

深度模型主要通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

可能有人會(huì)問膚質(zhì)檢測(cè)和IoT乃至AI會(huì)有什么關(guān)聯(lián)嗎?答案是肯定的。從一開始的圖像采集到圖像預(yù)處理,再到傳統(tǒng)模型和深度模型的深入比對(duì),最后到識(shí)別結(jié)果,這整個(gè)圖像識(shí)別的流程就是一個(gè)前端智能的完美展現(xiàn)。后端還可以結(jié)合IoT和AI加上信息助手,健康監(jiān)測(cè)和提醒、產(chǎn)品推送、APP連接等諸多智能化玩法。

目前,人工智能對(duì)實(shí)體行業(yè)的滲透還處于萌芽期。人工智能被寄予了成為下一代產(chǎn)業(yè)革命驅(qū)動(dòng)力的厚望。而釋放人工智能的能量,形成產(chǎn)業(yè)革命的動(dòng)能,需要尋找契合人工智能技術(shù)特點(diǎn),并找到優(yōu)于其他技術(shù)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)適用領(lǐng)域,讓人工智能真正解決行業(yè)痛點(diǎn),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)層面的收益。從長(zhǎng)久來看,人工智能的定位絕不僅僅是解決狹窄的、特定領(lǐng)域的簡(jiǎn)單應(yīng)用,而是真正像人類一樣能夠同時(shí)解決不同領(lǐng)域、不同類型的問題,進(jìn)行判斷和決策。這也是我們通常所說的“通用人工智能”。發(fā)展人工智能的終極目的并不是取代人類,而是通過人工智能將人類從繁重的重復(fù)工作中解放出來,實(shí)現(xiàn)對(duì)人類整體更有價(jià)值的目標(biāo)。這個(gè)未來也許還有些遙遠(yuǎn),但通往未來的道路上,新商業(yè)和新經(jīng)濟(jì)將會(huì)是革命性技術(shù)附贈(zèng)的禮物,無(wú)限可能的未來等待我們一起描繪。

人工智能論壇會(huì)后聽眾與嘉賓熱烈交流

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