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当“阿尔法狗”横扫李世石,人类在谈论什么?

字号+ 作者:David 来源:中华管理在线 2016-08-12 13:51 我要评论( )

2016年8月12日,全球人工智能与机器人峰会在深圳隆重开幕,作为人工智能与机器人领域最重量级的行业盛会,会议邀请了全球范围内最顶尖的学术专家、企业领袖、明

  2016年8月12日,全球人工智能与机器人峰会在深圳隆重开幕,作为人工智能与机器人领域最重量级的行业盛会,会议邀请了全球范围内最顶尖的学术专家、企业领袖、明星创业团队和风险投资人1200人汇聚一堂,共同探讨“人工智能、机器人、无人机、自动驾驶”四大领域的未来趋势和产学研发展方向,对人工智能等新兴领域的发展具有重要的风向标指向作用。

  

 

(金山软件兼金山云CEO张宏江博士发表演讲)

  作为前微软亚太研发集团首席技术官和微软亚洲工程院院长,国际计算机协会(ACM)和美国电气电子工程师协会(IEEE)双院士,金山软件兼金山云CEO张宏江博士受邀出席峰会,并在峰会第一天上午发表《智能,大数据,云》的主题报告。他指出:在人工智能时代,大数据不再只是一次机遇,而是成为了必需品。大规模存储和计算平台支撑了大数据挖掘和机器学习的复杂而耗费资源的算法和处理。云计算已成为推动智能时代诸多企业创新的引擎。

  张宏江博士精彩观点分享如下:

  1.当大数据遇上机器学习,前沿技术触手可及

  

 

  当大数据遇上机器学习,将碰撞出何种火花?而机器的深度学习能力又将为科技圈带来何种革新与颠覆呢?这一连串的问题,在2016年得到了解答。

  2016年3月9日,围棋软件AlphaGO四比一战胜围棋世界冠军李世石。围棋作为唯一一项人工智能无法战胜人的棋类运动终被攻克,人工智能迎来了划时代的里程碑。在狂欢过后,我们不禁要问,为什么过去无法实现的技术现在却实现了呢?

  答案是,大数据!

  没有大数据,我们不可能有强大的机器学习的能力。而没有强大的存储和计算能力,我们就支持不起人工智能。美国联合服务协会(USAA)的数据科学部长罗伯特·韦尔伯恩(Robert Welborn)认为,2015年是机器学习商业化进程快速发展的一年。时下存储市场的大范围降价,以及存储设备制造成本的降低是机器学习领域腾飞的关键。而当大数据遇上机器学习,一个计算机科学家朝思暮想了数十载的科技也变得触手可及——深度学习。

  以围棋人机大战为例,围棋软件AlphaGO和人类六-九段棋手16000次的对局中获得30M个布点数据,其动用了1920个CPU和280个GPU的高性能计算资源,在一场比赛中消耗的能量是人的300倍!如此巨大的数据存储和计算量,是以前的技术所无法实现的。

  IDC 2014年的报告指出,2013年人类产生复制和消费的数据量达到4.4ZB,即44亿TB。而到2020年,这个值将达到40ZB,相当于每个人5.2TB。 云存储技术的迭代,更强的数据支撑,也使人工智能迎来阶段性突破。

  2.图像识别技术史=人脸数据库+计算能力的扩张史!

  

 

  一个更为强大的AI故事是手机上人脸检测和识别的应用。为什么50多年历史的AI技术突放光辉?

  答案是,大数据,强计算!而支撑起人脸检测与识别这个应用的背后是大数据,机器学习,更重要的是背后的强大的云计算和存储能力!

  其中,人脸识别需要对已知人脸的数据库进行提取,也就是需要依靠强大的存储能力作为支撑。而对于输入的人脸图像或者视频流进行判断,则需要依靠云计算技术才能得以实现。

  

 

  

 

  可以说,图像识别技术史,其实就是人脸数据库(大数据)和计算能力的扩张史。

  

 

  从上图数据上来看,目前,机器视觉人脸识别准确性已经超过人眼。这都是依赖于强大的计算与存储能力。

  3.大数据从一次机遇成为必须品

  如果没有大数据,世界将会变成什么样呢?让我们回顾近日举世瞩目的特斯拉无人驾驶车祸来寻找答案。

  

 

  从上图分析,特斯拉汽车的摄像头是因为白色拖挂汽车拐弯,导致其遮挡了视线,同时也有强光的原因导致摄像头致盲。强光或者是大面积遮挡物都会影响到前视摄像头的图像识别,这样自动驾驶就变得不可靠。

  由此可以看出,当数据不够大时,机器学习能力也将变得不可靠。只有当数据多到能对几乎整个样本空间进行充分覆盖,从而减弱对理论和模型的依赖时,这样的数据就足够“大”了。大数据的方法是采用“足够多的数据+简单的模型”来得到更好的结果。因此,想要提高性能,就必然依赖于大数据。数据越多,覆盖量、精密度越高,对模型的依赖就越低,人工智能就变得足够可靠。

  实际上,社会的发展也离不开大数据, SoftServe开展的大数据分析调查结论给出了答案。调查显示,63%的被调查公司相信大数据技术对保持竞争力至关重要。该调查涵盖商业和专业服务,制造业,金融服务,零售,物流与运输,其他商业部门等多个行业,越来越多的企业开始重视大数据的价值,大数据不再只是一次机遇,它成为了必需品。

  4.AI+大数据+云,已成为推动技术发展的标配

  相信未来几年大数据必将成为企业的标配。但若想在大数据领域成为重要玩家,企业需要具备哪些条件呢?

  第一步是关于数据本身:确保你的信息形式是方便获取和分析的。大多数大公司实际上已经做到这点了,他们拥有的数据通常比他们使用的数据多得多。

  第二步是可利用的大数据工具,比如 Hadoop、MPP Data Warehouse 和 NoSQL。

  第三步通常是最有挑战的问题:专业知识。高级的分析需要员工具备从数据科学到全球范围的隐私法等方方面面的最先进技能,还需要了解商业以及与相关的价值来源。

  

 

  由此,兼具以上三点条件的云公司将在大数据领域凸显价值。AI+大数据+云,已成为推动技术发展的标配。

  5.极致云技术 推动人工智能时代到来

  2015年,我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新,而成为不同规模企业的新常态。如今,云计算已成为推动诸多企业创新的引擎。

  

 

  小米正通过云计算服务全球范围的智能手机用户;猎豹移动通过云计算为全球的用户提供手机安全的保障;WPS通过云为全球的办公用户提供文件的存储和分享。

  金山云作为国内顶级的云服务商,提供大规模存储和计算平台,支撑大数据挖掘和机器学习的复杂而耗费资源的算法和处理。

  金山视频云平台:全球最专注的公有视频云。金山视频云为客户提供全球最快的H.265分布式编转码服务;最快的端到端直播推流观看;全国最大的云存储支撑;全球11大数据中心资源;提供最贴心的全程服务。

  金山游戏云平台:国内最大的游戏云平台,已形成完善的游戏产业生态。排名前100名的手游发行公司有90%与金山云开展了合作。通过为游戏发行商和CP(研发商)提供一站式云服务解决方案,金山云已经成为游戏云领域的绝对领导者。

  更多的垂直领域云平台,如医疗云、政务云平台:大数据和云计算正在为医疗领域发挥着至关重要的作用,并帮助其实现数字化医疗,智慧医疗,精准医疗。而政务的大数据分析也能协助政府更有效地了解百姓和企业的需求,各类民生指标的变化,作出更好的决策。这也是智慧城市的核心和基础。

  今天,在互联网,移动和大数据快速发展的推动下,我们已经看到云计算的迅猛普及,看到传统的IT架构向云架构迁移。IT预算的分配正重点从硬件和人员开支转向购买服务。

  

 

  市场也为云计算做了最好的背书:在过去三十年快速成长,成为巨头的几家美国公司中,AWS是用最短时间达到百亿美金收入的ToB公司,其成长速度和B2C的Facebook一样快。相信,中国今后十年,在IT产业成长最快的也将是云计算公司。

  人工智能飞速发展,一种不一样的思考方式正在成长成熟,大数据和云正在推动人工智能时代的来临。金山云,必将成为智能时代的基石!

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