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人工智能學者張崢:AI落地關鍵取決于業務數字化的可能性
來源:互聯網   發布日期:2020-12-21   瀏覽:3159次  

導讀:近日,由中國建銀投資有限責任公司傾力打造的2020年度JIC講堂科技投資系列第六場活動在建投書局舉行。 本期活動上,上海紐約大學計算機系終身教授(學術休假)、亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長張崢與《經濟學人商論》執行總編輯吳晨二人,以人工智能產...

近日,由中國建銀投資有限責任公司傾力打造的2020年度“JIC講堂科技投資系列”第六場活動在建投書局舉行。

本期活動上,上海紐約大學計算機系終身教授(學術休假)、亞馬遜云服務上海人工智能研究院院長張崢與《經濟學人商論》執行總編輯吳晨二人,以“人工智能產業的未來與挑戰”為主題進行了一場信息量巨大的對談。

談到目前人工智能已經可以輔助人類進行寫作,張崢表示這是數據量大幅增加后“大力出奇跡”的結果。他表示,人工智能的應用需要解決數據的獲娶數據的清洗與數據的洞察三方面的問題。自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景,但它需要分場景、分階段落地。談到數據安全和隱私的理念,張崢則認為,“原始粗暴的數據積累早日結束早日好”,并介紹了新的數據和隱私安全理念下“聯邦學習”的加密分布式學習技術。

人工智能寫作是“大力出奇跡”的結果

吳晨介紹,《經濟學人》有一個熊彼特專欄,有15年歷史約1000篇稿件,三年前編輯部做過一個實驗,把這1000篇稿件輸入機器,讓機器人去寫,但寫出來的結果是每句話都像英文,連在一起不知道在說什么。但三年以后的現在,機器人已經能夠寫出像樣的稿件了。

對此,張崢表示,這是數據量大幅增加后“大力出奇跡”的結果。

“我們給機器喂了46個T的數據,相當于幾百個100G手機的容量,有1750億個參數要去慢慢調整。”張崢表示,“這幾年人工智能在質量方面確實有一定的飛躍,所以變得越來越像‘人話’”。

當前計算機在寫作上已經能夠給予人類一定的輔助,但機器其實并不能理解人類用詞時的情感和意義。

以當前各類應用都會有的詞匯聯想功能為例,張崢舉例稱,一個《紐約客》的作者做了一個實驗,他在給兒子寫一封郵件,寫I'm very p..,其實他的原意是I'm very pleased,但機器給他的提示是I'm very proud。

“這比他本意要好多了作為爸爸應該為兒子感到自豪,而不能總是居高臨下。”張崢評論道,“但機器其實不知道是怎么回事,是人自己腦補做爸爸的做得不夠好。”

人工智能落地關鍵是業務數字化的可能

張崢表示,人工智能落地的關鍵是這個業務有沒有數字化的可能。

他具體介紹,人工智能的應用需要解決數據的獲娶數據的清洗與數據的洞察三方面的問題。人工智能是否能在產業中落地,首先要看產業數字化轉型程度,一個產業如果已經數字化并且大量地依靠數據,人工智能才能更好地進入。其次,產業數字化后,還需要注意對數據的清洗,因為獲得的數據往往非常粗糙,“噪聲”很大。最后是解決對數據的洞察,如何從無結構的數據中獲取結構,也是人工智能未來亟待解決的問題。因此,較有發展前景的應用領域應該是實現了良好的數字化轉型,并能通過結構化將數據轉化成生產力的領域。

談到自動駕駛行業時,張崢表示,自動駕駛是一個人工智能應用非常好的場景,但它需要分場景、分階段落地。

吳晨也表示,街上跑的車都變成自動駕駛在3-5年內是不現實的,但是在園區、高速公路、貨運卡車這些領域可能會更快地看到變化。他介紹,“硬件領域一定有很多的投資機會,所以會不斷有需求,但是真正組合起來到底會是什么樣新的商業場景,這中間存在很大的風險。”

談隱私:原始粗暴的數據積累應盡早結束

數據對于人工智能發展的重要性毋庸置疑,吳晨引用李開復的觀點稱,中國人工智能和大數據之所以在過去幾年這么快地發展,就是因為中國的數據無論從總量還是搜集渠道都比美國要多得多。

對此張崢表達了自己的看法,稱“原始粗暴的數據積累早日結束早日好,這是不能亂來的。我覺得保護隱私是大家的責任”。

吳晨提出,用戶在使用很多免費服務的時候,實質是拿自己的行為信息在換取某種便利的服務,但這個數據到底應該歸于誰,手機上的行為信息到底屬于這個App還是屬于用戶自己,這是中國、歐美都在探討的問題。

歐洲《通用數據保護條例(GDPR)》專門提出了兩個重要的領域,一是數據的“可遷移性”(portability),如當用戶不想使用某個社交網絡服務時,可以把上面過去形成的所有數據都帶走。另一個是數據的“遺忘權”,就是過去在網上分享的內容,不想再保留的話用戶可以將其刪除。

在這種數據安全的理念指導之下,張崢介紹了新興的“聯邦學習”(Federated Learning)技術。

聯邦學習是一種加密的分布式學習技術,各個參與方可以在不披露底層數據和底層數據的加密(混淆)形態的前提下共建模型,適合訓練數據涉及隱私敏感,和訓練數據太大無法集中收集的情況。

張崢表示,聯邦學習的這種“模型與數據互相不信任,但是還可以達到某一種服務。這中間有一定的折衷,質量可能要低一點,但是換取了其他意義上的信任”。

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