大数据下弱人工智能产业的发展趋势

互联网IDC圈3月24日报道, 为更好的了解当前大数据和人工智能领域的前沿应用和创新机遇,分享相关创新创业经验,清华大学智能技术与系统国家重点实验室邓志东教授在沙龙中就“大数据下弱人工智能产业的发展趋势”作了介绍。

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邓志东介绍说,人工神经网络可看成是对生物神经系统的一种模拟或近似。自2006年开始,深度神经网络取得突破性进展,人工神经网络的研究进入第三次复兴。以深度神经网络为主要标志的(弱)人工智能的最新发展,已引起全球瞩目。比如说欧美很多国家的战略,对弱人工智能和类脑芯片进行了战略布局,Google、Facebook这些国际IT企业都在持续的发力,进行视觉、语音、文本等应用产品的开发。

以深度卷积神经网络为主要标志的AI加速发展,已成为重塑人类社会的基石。AlphaGO、DQN、IBM Watson、同声传译、语音识别等等见证了Deep Cnn的强大能力。消费类机器人、家庭服务、情感陪伴、无人机等已经成为目前全球最热的投资风口。

邓志东表示,随着AI与大数据、云平台、机器人、互联网及物联网等深度融合,人工智能技术与产业开始扮演基础性、关键性和前沿性的核心角色。智能机器正逐步获得更多的感知与决策能力,变得更具自主性,环境适应能力更强。智能及其应用范围从制造业不断扩展到家庭、娱乐、教育、军事等专业服务领域,开始逐步占据医疗、金融、保险、律师等现代服务业的核心地位。

“AI的学术与产业的距离正不断地缩短,人工智能的东西不仅具有学术价值,同时也具有产业价值。”邓志东举例说,IBM现在有两个转型,一个是IBM Waston,还有一个是云平台。IBM Watson医疗认知平台,结合深度学习后获得了更强的数据分析与挖掘能力,在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的医疗诊断水平。

谈到人工智能的大挑战,邓志东认为,现在的困难是环境怎么理解、信息如何融合?传统的计算视觉方法,特别重要的是数据的预处理和特征的设计非常关键,现在神经网数据是原始的数据,而且还有大数据。


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