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中科院计算所罗平人工智能缺乏正确认知AI

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来源: 作者: 2019-05-16 20:58:11

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当今AI-人工智能的浪潮已经席卷了交通、商业、制造业、政府,乃至军事等众多行业。大致每隔12年左右,计算机产业就会产生一次巨大的变革。从Dos、Windows、Internet互联,到移动互联,下一个平台的变革将由AI引领,并将在2020年左右逐步成形。然而,不管是公众还是产业界,普遍对人工智能缺乏正确的认知。2017年4月28日,由中国新一代IT产业推进联盟主办,CIO时期APP承办的 第56期CIO时代信息化大讲堂 活动在北京大学燕园大厦如期举行。 本次活动由CIO时期APP总编朱启明主持,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师罗平作为本期活动的佳宾,发表了题为《AI是什么?》的主题司马懿进蜀国埋伏圈险被烧死突降暴雨得以逃脱
分享。本次活动吸引了业内专家、IT公司技术人员、周边高校相关专业学生等近百人的参加。现场爆满,座无虚席。

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员、博士生导师 罗平 他在活动上主要详细介绍了AI的发展历程、热潮及AI威逼论,机器学习、深度学习的认知,实用型、功能型的AI的特征和如何投资AI产业等主题内容。 AI的发展历史 1956年,机器定理证明智能跳棋程序标志着人工智能的诞生。然而,机器翻译笑话百出以及定理证明发展乏力,任使务失败、目标落空。到1970年,医疗、化学、地质专家系统遍地开花,使人工智能转向运用,在发展过程中,神经络研究受阻,多项研究发展也较为缓慢。直到2000年左右,随着我国提出感知中国的理念,IBM提出智慧地球的概念,以及深蓝战胜国际象棋冠军等,互联推动了AI的创新应用。2010年开始,云计算、大数据、物联的等新一代信息技术的变革,深度学习和大数据兴起带来了AI的爆发。 机器学习的三要素 1、优化目标建立;这里的目标主要是基于大量标注数据,计算出使得损失函数最小的模型参数。2、优化求解进程;3、模型预测进程 对AI的冷静思考 AI涉及到模型、数据和计算三个方面的内容,在人工智能的大潮下,我们需要思考AI的边界在哪里,即能解决哪些问题,而又有哪些问题是无法解决的。人工智能是仿生学的反向工程,简化的对乙木人的八字命理分析
数学模型加上高性能计算,开发实用型和功能型的AI,是实现AI的途径。 AI对产业的影响 AI的到来,一方面使人们产生了对机器取代体力的担忧,另一方面则是对机器取代体力的担忧。事实上,新技术并不会创造新的就业,在未来,一些行业很有可能被AI所取消。AI本身是没错的,它是势不可挡的。而且可预见的是,未来大部分行业,都用不上人类。所以我们更要思考,站在行业发展的角度,掌握最新技术进展以及行业需要的趋势,深入生存。 如何投资AI产业 在行业基础上,要考虑垂直领域以及通用场景的特征、运用价值;在数据基础上,要对数据的范围、成本、壁垒有所考量和预测;在模型基础上,从x到y的映照关系是否稳定存在可以评估AI的效果,另外,在人才储备方面,要求行业和AI人才。 活动现场

在活动的发问讨论环节中,他对到场佳宾所提的问题顺次做了详细的解答,他以极其新颖的行业观点和专业性的讲解,赢得了阵阵掌声,大家纷纷表示不虚此行。活动最后,现场佳宾进行了合影留念。

合影留念

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