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      百度、華為、騰訊、海爾、搜狗同臺探討人工智能,他們都談了什么?| 烏鎮峰會

      本文作者: 呂倩 2017-12-04 18:06 專題:烏鎮 | 第四屆世界互聯網大會
      導語:人工智能已成為新生產力。

      百度、華為、騰訊、海爾、搜狗同臺探討人工智能,他們都談了什么?| 烏鎮峰會雷鋒網按:人工智能技術顯然成為本屆世界互聯網大會的主題,AI技術與產業圓桌論壇環節,百度副總裁、AI 技術平臺體系(AIG) 總負責人王海峰作為主持人,與包括歐洲科學院院士Hans Uszkoreit教授、Privacyshell和Toda-Algorand 公司CEO Toufi Saliba先生等在內的六位學界、業界權威專家對話,探討人工智能成為新生產力后,如何推動技術和產業的創新與融合。

      王海峰表示,眾所周知,科學技術是第一生產力。作為引領第四次工業革命的核心科技,人工智能已成為新生產力。

      從國家層面講,據雷鋒網了解,今年黨的十九大報告和國務院《新一代人工智能發展規劃》都將人工智能對經濟和社會發展的價值提到了前所未有的高度;從產業層面,AI作為新生產力,積極為行業賦能,不僅提升生產率,也創造新價值,同時也在創造新的行業。

      王海峰表示,AI將是未來很長一段時間里,人類生產力提升最重要的基礎。

      圓桌論壇環節主持人:

      百度副總裁,AI 技術平臺體系(AIG) 總負責人王海峰

      圓桌論壇環節嘉賓:

      • 歐洲科學院院士Hans Uszkoreit教授

      • Privacyshell和Toda-Algorand 公司CEO Toufi Saliba先生

      • 華為消費者業務CEO余承東先生

      • 海爾集團副總裁趙峰先生

      • 騰訊高級執行副總裁湯道生先生

      • 搜狗CEO王小川先生

      王海峰 VS 歐洲科學院院士漢斯·烏思克爾特:深度學習也有很多局限性

      王海峰:您認為人工智能在接下來會在哪些方面取得顛覆性突破? 

      漢斯·烏思克爾特:今天我們聽到很多AI創造的奇跡,還有在信息、圖像處理方面帶來的益處。模式識別基于兩個系統——知識、理性的思維,以及深度學習、機器學習,我們稱之為狹義的AI,兩者有非常緊密的合作。

      我們認為廣義的AI可能還需要20多年時間的發展。但是知識面、知識基礎,比如谷歌的知識圖像,維基百科知識等,都可以應用進AI深度學習。并不是說一下子把許多東西都放在AI基礎架構里面。

      人腦是非常有限的,而AI在這方面比大腦更加強勁,它能夠更加深入學習。我們可以獲取各領域的支持,使它變得更加強大,以及回答一些問題,包括超級智能等,但現在還不到這個階段。因為人類是有感知、有欲望、有驅動力、也有情感的,能夠把深度學習和情感連接起來,這是機器所達不到的,所以說人腦模式更加復雜。在廣義的AI領域,之后幾年會有更活躍的深度用戶。

      王海峰 VS PrivacyShell&TodaCorp首席執行官托菲·薩利巴:AI率先顛覆金融行業

      王海峰:您能圍繞人工智能如何去改變金融業談一下你的觀點嗎? 

      托菲·薩利巴:非常感謝,我一直強調一點——AI顛覆無人駕駛之前,會先顛覆金融行業。

      很多功能、應用,包括自主AI,并不是由智能所控制,而是自主控制的,它可以自我管理,自我生存,能夠消費能源、雇傭人工、為自己辯護、完成不同任務,能夠深入進行顛覆性學習。

      例如,近九年之前,自主機器人可以應用到不同行業,尤其是在銀行業,已經顛覆了銀行業傳統經營方式,比特幣就是一個很好的例子,在不同方面都獲益,我們將其稱之為區塊鏈,還有其他的一些顛覆性技術。

      但是自主科學,我們要嚴陣以待,尤其是在安全方面,例如分散式管理就是區塊鏈的一個重點所在,需要建立對于區塊鏈的管理和安全模式。

      王海峰 VS 華為消費者業務CEO余承東:AI使終端更聰明

      王海峰:華為非常重視AI,尤其是在最新發布的手機款式里面有非常多AI屬性,對于華為來講,AI對于終端產業的意義和挑戰在哪里?

      余承東:AI是一個非常熱的話題,但是AI在智能終端上的應用才剛剛開始,華為認為人工智能時代,智能終端應用AI可以讓手機更聰明。

      這里的手機人工智能有兩方面需要——

      一個是傳統云端人工智能處理和運算,它需要云端大數據和云端人工智能計算,快速跟蹤網絡連接,這時候就需要5G連接。

      同時,考慮到智能終端的能效——因為手機的電池容量還是有限的——華為希望部分人工智能的處理能夠在手機本端完成。華為擁有了人工智能處理器的手機,CPU有25倍性能的提升,能效比有50倍的提升。所以,添加了人工智能技術的終端與云端結合,可以具備高效的人工智能能力。

      另外,華為手機在拍照時,可以進行場景識別,能夠識別物體場景,包括人與動物等。接下來會做圖象識別、圖片分類,速度有幾十倍的提升,同時降低功效。

      最重要的是人工智能時代剛剛來臨,華為未來開辟AI,通過第三方智能集成,華為也與國內很多同行合作,在國外跟谷歌、Facebook合作,華為希望未來跟機器的交互是更加自然的機器視覺和機器語音。

      王海峰 VS 海爾集團副總裁趙峰:智慧家庭的人工智能解決方案

      王海峰:海爾作為家電行業的領軍企業,近年來也大力布局智慧家庭,上周海爾集團發布海爾智慧家庭人工解決方案,請海爾副總裁趙峰講解這方面的內容。

      趙峰:人工智能對家電行業、制造業來說,是賦能的關系——人工智能賦能傳統行業與實體經濟。現在的智能家電已不僅僅是功能性產品,它能夠感知用戶的消費習慣,了解你放在里面的是什么東西,然后通過傳感器、物聯網、大數據、人工智能的分析,主動為用戶提供健康的食品解決方案。

      而洗衣機、空調,也不僅是提供硬件的產品,而是空氣解決方案。所以說,整個硬件在智能家庭中成為整體智能解決方案的核心部分。

      海爾現在做的東西是智慧家庭,里面有移動端硬件,有固定大家電,還有小硬件,它背后的人工智能可以通過對用戶行為的感知,懂你,主動為你提供解決方案。這是人工智能在用戶體驗上對傳統家電的顛覆。

      另外,海爾現在108個工廠都在逐漸變成全部互聯的工廠,所有生產線上的每一個部分都有傳感器,都是可視的,用戶知道下單的冰箱在哪個城市,具體什么功能。整個用戶體驗可以時時回歸到產品上。

      所以說,人工智能在家庭、智慧家庭、制造業上,可以賦能制造業、使其高效率低成本,更深入了解用戶需求。

      王海峰 VS 騰訊集團高級執行副總裁湯道生:大公司的機遇與挑戰

      王海峰:在PC移動時代取得成功的大企業,應該如何擁抱人工智能互聯網?都面臨什么樣的挑戰?

      湯道生:對于騰訊來講,人工智能既是機會機遇,也有一定的挑戰。對于騰訊的一系列產品來說,人工智能幫助提升用戶體驗,比如微信里的語音轉文字,QQ里打開攝像頭,有各種經AI識別、增強現實的效果,在音樂產品或內容產品上,也有很多智能推薦的應用。可以說在騰訊一系列的產品,幾乎每一款都在使用人工智能作為強大的工具來提升用戶體驗。

      同時,云服務上,騰訊云也通過像小微、云識別的場景,實現跟一線廠商、車載環境的更智能交互,同時通過攝像頭,提供OCR能力來幫助傳統企業自動化,也用人臉識別等去做身份確認。

      所以我想AI對于騰訊來講是非常重要的工具,就像當年移動時代來臨,騰訊所有產品都要擁抱移動化,在今天AI時代,所有產品都在擁抱AI能力。當然,隨著騰訊的云服務與互聯網+的發展,如何把人工智能應用在不同的行業里,這對騰訊來講是一個挑戰,也因為有這樣的挑戰,騰訊在互聯網+連接各個行業的工作里面,非常開放地跟很多傳統行業、企業、集成商、其他各類ISB進行良好合作,通過騰訊底層技術的開放,與合作伙伴在不同行業里實現結合。

      王海峰 VS 搜狗公司CEO王小川:專注人工智能加持下的自然語言處理

      王海峰:我們也從各種渠道看到搜狗公司加大在人工智能方面的投入,請問搜狗對人工智能是如何思考的?

      王小川:謝謝,前面嘉賓講到搜索公司天生是AI,所以搜狗本身就有AI基因。 搜狗專注自然語言處理,語言在AI中有兩個重要的焦距點——感知與認知。感知有圖像、語音;認知講的是知識和思考;它兩個銜接點在語言上,語言是既可以存載語音的識別和感知結果,同時又是思考和知識的起點。

      搜狗兩款產品——搜索引擎與搜狗輸入法。在語言輸入上,搜狗每天處理超過三億次的語音識別請求,在整個中文里是量最大的;人和人溝通時會有視覺表達,純音識別系統沒有語音輸入這樣的信號,只需要通過的嘴唇的運動就可以達到60%的準確度,這就拓展到你的表情、肢體也能夠成為輸入的部分。

      同時,搜狗輸入法也可以很好地支持翻譯,不管是用文字敲,還是用語言說,已經能夠做到說中文就翻譯出英文。 還有更重要的一點是,搜狗輸入法提供自動回復,根據上下文生成答案。所有搜狗的人工智能從AI到語音到翻譯,再到后面走向一個自動對話系統,都起到重要作用。

      雷鋒網總結:正如本屆世界互聯網大會的主題所講——“發展數字經濟 促進開放共享——攜手共建網絡空間命運共同體”。如今人工智能探索浪潮席卷全球,從技術突破到產品推出,人工智能布局加快應用廣泛。在這樣的大背景下,每家企業、每個平臺,都有獨屬于自己的重點與偏好,最重要的是,在行業大趨勢下,共同深入探討人機交互、深度學習、機器視覺、高性能芯片等技術所取得的突破性進展,以及移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等技術加速交叉融合發展,讓人工智能技術真正走出實驗室、落地現實場景。

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