人工智能的隐私问题可以交给技术去解决必威,

来源:http://www.roro2.com 作者:必威技术 人气:128 发布时间:2019-11-23
摘要:原标题:IBM副总裁沈晓卫:未来企业级AI商业化将全面兴起 新年伊始,人工智能研究组织Partnership onAI或将迎来第五位巨头,那就是人工智能领域心心念念的苹果,据称其最新iPhone8的S

原标题:IBM副总裁沈晓卫:未来企业级AI商业化将全面兴起

新年伊始,人工智能研究组织Partnership on AI或将迎来第五位巨头,那就是人工智能领域心心念念的苹果,据称其最新iPhone 8的Siri语音助手也将借助AI来让其变得能更聪明。

援引自2019世界人工智能大会官网消息,IBM将携领先的人工智能技术、产品、解决方案及研究成果亮相2019WAIC大会。

尹世明 视觉中国 图

由此,这一成立于2016年9月的非盈利组织即将组建起亚马逊、DeepMind /谷歌、Facebook、IBM和微软以及苹果的“五大AI巨头联盟”。

IBM全球顶级AI专家齐聚上海

“我们有多方数据计算的技术,不用接触任何个人的数据。我们在用最新的技术去解决我们的担忧,诸如人工智能的隐私问题,都可以交给技术解决。”

IBM副总裁沈晓卫 图片来源:太和智库

目前,五大巨头都在人工智能领域有哪些投资呢?韦特大脑近期做出如下汇总。

届时,IBM全球顶级人工智能专家将聚集于此,分享顶级AI技术、启迪商业机遇、激发创新灵感。其中包括:现IBM Almaden项目副总裁、实验室主任、IBM技术研究院成员,以及前国际服务创新专业协会主席Jeffrey Welser,IBM全球企业咨询服务部人工智能顾问、ProjectCIMON专家之一Sophie Richer-Mendau,IBM Watson 首席技术官、IBM研究院首席科学家Ruchir Puri以及IBM Watson数据与人工智能副总裁Ritika Gunnar。此外,IBM大中华区董事长陈黎明、IBM 副总裁,IBM大中华区首席技术官谢东、IBM大中华区云计算与认知软件总经理缪可延、IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉等多位高层及专家也将发表主题演讲,并与各领域商业伙伴与业内专家分享观点,探讨产业发展创新的更多可能。

3月27日,在博鳌亚洲论坛“AI+时代来了吗”分论坛上,百度的副总裁和云业务的负责人尹世明发表了对AI技术未来发展态势的见解。

2018年9月7日至9日,由太和智库发起主办、每日经济新闻战略合作的第二届“太和文明论坛”在北京举行。IBM副总裁、IBM中国研究院院长、大中华区首席技术官沈晓卫出席了前沿科技分论坛并做了主旨演讲。

1.Facebook或将建设全球最佳的人工智能实验室

企业级AI产品推动创新和商业价值升级

尹世明说,我们今天看人工智能的方式和过去不一样了。因为今天计算力产生了翻天覆地的变化,在应用计算力解决问题的过程中会产生海量的数据,但是这些数据并不是清洁的,所以我们需要找到一些模式去处理这些脏数据。

全球人工智能竞赛已经延伸到各个领域,作为前沿计算机技术的AI,也越来越深刻地影响到人们的生活。在沈晓卫看来,迄今为止,人们谈到人工智能大多数还是面向消费者的人工智能,诸如语音识别技术、图像识别技术、人脸识别技术等。接下来的三年、五年、十年,人工智能会进入企业,会看到企业级人工智能全面兴起,以及垂直领域人工智能的创新。

Facebook已经宣布建设“全球最佳的人工智能实验室””的计划,这一人工智能实验室似乎将成为智库机构,专注于解决科技行业在人工智能领域最大的挑战。而该公司也利用人工智能开发了个人助手“M”,未来的人工智能开发可能将包含当前人工智能技术的常规升级,以及将资源分配至人工智能实验室。

作为本次WAIC的重要环节之一,IBM将举办题为“Let’s Put Smart to Work—有“智”者,事竟成”分论坛,以创新AI前瞻力、创建AI扩展力和创造AI可信力三大核心能力为出发点,深度阐释IBM如何立足于企业级AI应用,通过颠覆性前沿技术,在各个领域支持企业级用户的业务发展,提升其服务能力并为”认知型企业”保驾护航。

“人工智能只是生存的模式,基于一些有噪音的数据,还是可以生成非常可靠的模型,这就是人工智能的算法。超级的计算力和数据可以去支持人工智能,向计算机视觉,还有语音控制发展。”尹世明认为,不需要把清洁的数据看成是人工智能的前提,实际没有这么的严格。

沈晓卫将人工智能能取得今天如此迅速的进步,归纳为三大原因。首先是人工智能核心技术本身的进步,包括算法、模型;其次是大数据的出现,为机器学习提供了大量的样本;最后是计算力的提升,过去三十年,计算机技术进步使得计算能力的提高大概是100万倍。

2.谷歌的收购狂潮

太空主题沉浸式展区 体验IBM AI探索之旅

对于人工智能的产业布局,尹世明指出,把AI变成应用,需要一整套的产业链来提供支持,只有将计算力、数据、算法三者结合才能真正应用人工智能。

沈晓卫表示,谈到人工智能,大家往往会谈到数据、算法、计算力,其实非常重要的另外一个要素就是应用场景,即人工智能与行业结合是什么样的应用场景。

必威 ,有消息称,近几年谷歌收购了11家人工智能公司,收购的一些技术被用于改善谷歌的搜索功能。其中最大一笔收购是谷歌于2014年以4亿美元的价格收购了DeepMind,目前,谷歌团队正在推动DeepMind的技术突破极限。

本次WAIC 上,IBM为观众精心准备并呈现主题为“IBM AI漫步“的特色展台,以时间及空间双维度整体贯穿,再造一场 AI 漫步之旅,来宾可穿梭于星球空间。通过深度互动与沉浸式感官体验,深刻感受IBM的尖端科技如何在过去、现在与未来的多种应用场景中发挥关键作用,为推动创新和人类进步作出重要贡献。跟随CIMON穿梭时空隧道、探访太空奇景,通过现场案例与互动展示观摩IBM AI如何赋能现代商业,与正在加速进阶的前沿科技共同找寻未来AI之旅的创新灵感。

在尹世明看来,未来有许多新的方式去面对人工智能,“比如利用计算机视觉,我们就可以改变现有的质检操作,一个计算机视觉的眼睛就可以顶十个人,可以减少90%的劳动力,这对行业是非常新的东西,我们已经看到了这一方面的趋势。”

如何把人工智能应用在医疗领域,来构建未来人工智能时代的医生助手,帮助医生更好地对病情进行诊断。如何构建基于人工智能的人类律师,能够帮助人类律师更好地理解法律条文,更好地分析案件,为人类的律师提供有价值的建议等。沈晓卫称,这些都是我们利用人工智能技术来改变社会所要思考的。

3.苹果秘而不宣却瞄准数字标记应用

据悉,由国家发展和改革委员会、科技部、工业和信息化部、国家网信办、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办的2019世界人工智能大会,将于2019年至31日在上海举办。

谈到人工智能未来的发展,尹世明持乐观的态度,“相信技术发展突飞猛进,可以利用AI践行人类的价值观。”

在演讲中,沈晓卫分析称,人工智能应用在行业中主要有两大类:一是用人工智能取代部分人力,使社会生产效率取得极大提高。如今天可以用图像识别技术应用在传统制造业的生产线,对产品质量进行控制,今天这样的技术已经开始逐渐出现,能够代替一部分人力。

苹果早在2011年就推出虚拟语音助手Siri,把人工智能技术推向消费者。但其对人工智能的兴趣度却对外界一直秘而不宣。但与此同时,苹果也收购了多家小型的人工智能创业公司,包括面向开发者和数据科学家的机器学习平台Turi,以及机器学习公司Tuplejump。苹果CEO库克最近表示,未来智能手机中的决定性技术就是人工智能。

二是人工智能技术能够提供基础知识和基础数据,赋能人类专家,为人类专家做更好的决策提供支持。无论是帮助医生看病的系统,还是帮助律师分析法律案件的系统,都是人工智能作为一个助手来帮助人类。在可预见的将来,大家所期待的无所不知的通用的人工智能还非常遥远,通用人工智能是不太容易实现的。沈晓卫认为,人工智能要成功,非常重要的一点是需要有商业成功,需要有行业的成功,特别重要的一点是人工智能与人类的结合。返回搜狐,查看更多

4.微软风投参与投资人工智能创业公司

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微软风投近期公布了一支专注于人工智能创业公司的新基金。该基金的目标是通过改进机器学习、大数据分析、云计算系统、信息安全,以及软件即服务等技术,帮助人工智能公司对社会产生积极影响。此外,微软近期还启动了Project Oxford项目,这一人工智能系统能通过人脸、语音和情绪识别去理解人际互动。

  1. IBM孤注一掷押宝沃森

IBM曾一度凭借“沃森”在人工智能领域处于领先。目前,IBM仍在继续对沃森的性能进行优化,而近期还与英伟达展开合作,使沃森的响应速度提升了1.7倍。据悉,沃森能在15秒时间里阅读4000万分文档,理解其中的语法和语境。

作为一款新型人工智能利器,韦特大脑不仅帮助人类在面对纷繁复杂,看似无序的各类轰炸式信息时,快速地分类、汇总、辨别,或者是做出推导和预判。同时,也在金准数据大数据库的强力支持下,对人工智能领域的前沿发展做出实时评估和分析。

五大巨头的投资方向给人工智能发展透露了怎样的信息?韦特大脑做出如下解读:

首先,未来3-5年,仍以服务智能为主。在人工智能既有技术的基础上,技术取得边际进步,比如算法突破,图像识别或自然语言处理,但是机器始终作为人的辅助。随着数据和场景的增加,人工智能创造的价值呈现指数增长。

其次,人工智能的未来属于可扩展的方法、搜索与学习。其中,可扩展性是及其重要的方向。监督学习和计算能力的可扩展性并不大,真正重要的是在普通的经验知识世界中学习的能力。

此外,生成模型与记忆网络在未来也将对人工智能领域产生影响。生成模型不同于分类,通过从高维的分布中采样,生成模型输出与训练样本类似的新样本。这也意味着,若生成模型的训练数据是脸部的图像集,那么训练后得到的模型也能输出类似于脸的合成图片。这无疑给无监督学习提供了一种新思路。而另一方面,为了让人工智能系统像人类一样能够适应各式各样的环境,它们必须记住如何在未来的场景中应用这些技能。DeepMind团队的微神经计算机就结合了神经网络和记忆系统,以便于从复杂的数据结构中学习,学习各个独立模型之间的侧向关联,从这些已有的网络模型中提取有用的特征,用来完成新的任务。

金准数据、韦特大脑

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