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          應(yīng)用廣泛能變現(xiàn)的AI

          作者:中國(guó)嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 郭淳學(xué) 時(shí)間:2021-11-27 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

           近日,做為國(guó)家人工智能技術(shù)規(guī)口管理部門的中國(guó)信通院云大所發(fā)表“AI產(chǎn)業(yè)從熱捧到退燒,未來的AI如何破局”一文和視頻。此文不長(zhǎng),但用了份量較重的詞語:熱捧、退燒、破局等對(duì)我國(guó)當(dāng)前的人工智能產(chǎn)業(yè)的狀況做出客觀的負(fù)面點(diǎn)評(píng)。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202111/429933.htm

              一、熱捧

          業(yè)內(nèi)都知道:目前,我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)所用的主流算法是深度學(xué)習(xí)。 做為第三代人工智能通用算法代表的深度學(xué)習(xí),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)比以往的人工智能算法先進(jìn),在不復(fù)雜的圖像和語音識(shí)別等應(yīng)用中確有一些效果。同時(shí),深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用中也顯現(xiàn)出魯棒性差、不可解釋、有NP問題等不可克服的嚴(yán)重缺陷,特別是“黑箱”等安全隱患的存在,早在2017年開始,發(fā)明人Hinton教授就多次提出放棄深度學(xué)習(xí),要推倒重來。

          但是,深度學(xué)習(xí)并沒有因存在嚴(yán)重缺陷和有“黑箱”等安全隱患被推倒,反而大火起來。這是因?yàn)?,?guó)際大公司一開始就看到深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用需要大的算力,他們有大量出售自己的算力產(chǎn)品的商機(jī),就精心策劃、將深度學(xué)習(xí)包裝熱捧起來。國(guó)際大公司熱捧深度學(xué)習(xí)最成功的例子是:導(dǎo)演出機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝人類最佳圍棋手的轟動(dòng)新聞。一時(shí)間,深度學(xué)習(xí)被吹的神乎其神、能力無比(實(shí)際在那次機(jī)器人戰(zhàn)勝人的棋賽中,深度學(xué)習(xí)僅有3%的作用)。同時(shí),國(guó)際大公司還投入巨資培訓(xùn)出大量的深度學(xué)習(xí)技術(shù)人員、提供只能用于一般人工智能項(xiàng)目的開源應(yīng)用程序、還利用各種渠道和關(guān)系、采用盡可能的方式極力宣傳和推用深度學(xué)習(xí),最終借助雄厚資本的力量將深度學(xué)習(xí)算法熱捧成為主流的人工智能算法。達(dá)到了給提供深度學(xué)習(xí)環(huán)境和算力相關(guān)的公司、單位和個(gè)人帶來豐厚利潤(rùn)目的。

          在國(guó)內(nèi)熱捧深度學(xué)習(xí)的結(jié)果是:在短時(shí)間內(nèi),人工智能相關(guān)的企業(yè)、研究院、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)基地、示范區(qū)等在全國(guó)各地爭(zhēng)相建立。特別是在不時(shí)出現(xiàn)的以幾十億、上百億巨資投給一個(gè)人工智能企業(yè)或一個(gè)項(xiàng)目的轟動(dòng)下,國(guó)內(nèi)針對(duì)深度學(xué)習(xí)的大大小小的無數(shù)項(xiàng)目投資的熱持續(xù)了好幾年。再加上各地對(duì)深度學(xué)習(xí)出臺(tái)的發(fā)展規(guī)劃和政策支持,以及粉粉舉辦以深度學(xué)習(xí)為內(nèi)容的各種人工智能的竟賽、評(píng)比、揭榜等活動(dòng)……,使我國(guó)迅速成為世界人工智能(深度學(xué)習(xí))的應(yīng)用大國(guó)。

          二、退燒

          深度學(xué)習(xí)除存在嚴(yán)重的缺陷和有“黑箱”等安全隱患等問題外,深度學(xué)習(xí)是大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的算法,因此,此種算法本身也有很多難克服的問題。

          例如:用于熱捧的機(jī)器人AlphaGo所需要的硬件開銷是1000個(gè)CPU,200個(gè)GPU,還需要20萬瓦的電力消耗。這樣的深度學(xué)習(xí)硬件開銷如何普及應(yīng)用?

          再有:深度學(xué)習(xí)是函數(shù)映射模型,將概率空間的目標(biāo)函數(shù)映射到歐幾里得空間,其結(jié)果需要將概率空間的某一類數(shù)據(jù)的所有可能出現(xiàn)的結(jié)果,用人工標(biāo)注后進(jìn)行接近無限次的訓(xùn)練,例如一個(gè)語音識(shí)別的數(shù)據(jù)就需要2400萬美元的人工標(biāo)注費(fèi)用,這是深度學(xué)習(xí)難于普及的致命問題。

          對(duì)于深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用中出現(xiàn)的問題,云大所發(fā)布的視頻中委婉地用面臨許多挑戰(zhàn)方式指出。主要提到三個(gè)挑戰(zhàn):

          挑戰(zhàn)1、數(shù)據(jù)合規(guī)獲取、使用、安全,用數(shù)據(jù)賦能人工智能需要權(quán)衡;

          挑戰(zhàn)2、算法要做大量適配工作,對(duì)準(zhǔn)確性、魯棒性、可解釋性要求非常高;

          挑戰(zhàn)3、業(yè)務(wù)場(chǎng)景的領(lǐng)域知識(shí)千差萬別,人工智能落地過程中要與行業(yè)領(lǐng)域?qū)<?、知識(shí)結(jié)合將模型和生產(chǎn)環(huán)境調(diào)教達(dá)到要求。

              深度學(xué)習(xí)的所有問題歸集一起的后果是:造成深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用成本遠(yuǎn)大于投入成本。所以造成許多頂尖的人工制能企業(yè)采用深度學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng)的結(jié)果是,造成企業(yè)的虧損額大于接受的投資額。頂尖的人工智能企業(yè)都這樣,那些人工智能的中小企業(yè)的融資就更困難,社會(huì)上對(duì)人工智能的投資已趨冷。所以,由國(guó)內(nèi)外合力熱捧起來的深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的高燒,在現(xiàn)實(shí)的這種極大反差下,自然會(huì)退燒。

          三、破局

          雖然深度學(xué)習(xí)有問題,但不會(huì)改變和降低人工智能在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中有重要作用及在國(guó)際技術(shù)竟?fàn)幹械膽?zhàn)略地位的意義。這幾年熱捧深度學(xué)習(xí)的結(jié)果,讓我國(guó)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用走了大彎路,但也讓實(shí)踐者們看清了真正能落地應(yīng)用、能很快變現(xiàn)的不是看起來理輪高深、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的算法,而應(yīng)是小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的算法。事實(shí)說明,只有選對(duì)算法和應(yīng)用場(chǎng)景,人工智能企業(yè)才能變現(xiàn)。

          人工智能是計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。計(jì)算機(jī)應(yīng)用的95%以上又都在在工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)上。由于深度學(xué)習(xí)的缺陷和安全問題,谷歌公司早在2017年就宣布他們的人工智能應(yīng)用退出工業(yè)控制??墒牵€有許多公司用深度學(xué)習(xí)在工業(yè)控制努力試用,但還都沒有獲得批量應(yīng)用的大成效。至于應(yīng)用環(huán)境更小、數(shù)據(jù)量更少的嵌入式系統(tǒng),至今除自律學(xué)習(xí)SDL算法外無人問津。

          目前,我國(guó)還沒有廣泛應(yīng)用中的人工智能通用算法。我們聯(lián)盟理事、天津市阿波羅信息技術(shù)有限公司和阿波羅(日本)株式會(huì)社首席科學(xué)家顧澤蒼博士(中國(guó)籍)依據(jù)自己在日本從事三十多年人工智能積累的經(jīng)驗(yàn),針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法存在的缺陷獨(dú)自創(chuàng)新發(fā)明出小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的沒有黑箱,可在包括工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)在內(nèi)的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域簡(jiǎn)便使用的自律學(xué)習(xí)SDL算法。

          經(jīng)三年多的實(shí)踐檢驗(yàn),已證明SDL符合世界人工智能界公認(rèn)的下一代人工智能算法應(yīng)是“小數(shù)據(jù)、概率、迭代”特點(diǎn)的通用算法。SDL在小數(shù)據(jù)的“心電圖分析”和大數(shù)據(jù)的“自動(dòng)駕駛”上的應(yīng)用都取得領(lǐng)先世界水平的研制成果。

          SDL可以破掉云大所一文和視頻所列的人工智能產(chǎn)業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)的困局。如果獲的資金支持時(shí),SDL還可研制成世界第一個(gè)“智力”芯片,配用開發(fā)板就可構(gòu)成人工智能應(yīng)用的工具,可供各行各業(yè)技術(shù)人員自己該工具開發(fā)所需要的人工智能項(xiàng)目和批量生產(chǎn)出產(chǎn)品。人工智能技術(shù)應(yīng)用工具化后,也可為大學(xué)畢業(yè)生和社會(huì)青年提供了發(fā)揮他們的聰明才智,自己創(chuàng)業(yè)發(fā)展的廣闊空間。

          在全國(guó)熱捧和獨(dú)尊深度學(xué)習(xí)的這些年,SDL這只人工智能丑小鴨,隨然盡力叫遍全國(guó)業(yè)內(nèi)的上上下下,但無人理睬,被冷眼旁觀。在熱捧的深度學(xué)習(xí)退燒后,希望大家給以關(guān)注和支持SDL的發(fā)展和應(yīng)用,能讓SDL盡快在中國(guó)落地,幫助顧澤蒼博士以此實(shí)現(xiàn)他回報(bào)祖國(guó)的夙愿。



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