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万贯娱乐【北大AI公开课第二季】雷鸣开讲:创业

点击次数:更新时间:2018-03-06 18:29【打印】

  万贯娱乐2月28日,大学“人工智能前沿取财产趋向”系列课程如期开讲。第一讲,北大人工智能立异核心从任雷鸣做了近120分钟的分享,内容涵盖了人工智能的成长阶段、特点、驱动力、行业的连系点和新的投资机遇。

  客岁“人工智能前沿取财产趋向”课程反应强烈热闹,获得了普遍关心和参取。2018年春季学期,北大信科学院将继续开设“人工智能前沿取财产趋向”课程。

  颠末一年的成长,国人人工智能财产的现状发生了哪些显著的变化;正在全球视野下,中美两国人工智能各自的劣势、劣势有哪些;正在互联网巨头的垄断下,中小型草创公司实的一点机遇都没有吗?

  以从讲人身份现身讲堂的雷鸣简要引见了课程的环境和讲堂流程,接着,雷鸣给大师引见了过去AI行业中几个里程碑式的事务,认为这些事务间接刺激了人们对人工智能成长的关心。

  起首是2016年年中时 AlphaGo,以4:1打败了李世石九段。它正在2015岁尾的时候,只是打败了一位欧洲冠军——也是一位中国人,那是一位两段的选手。所以说,它的前进速度常快的。

  而到了2016岁尾,Master 横空出生避世,正在围棋棋战网坐上60局不输。我们能够这么认为,正在16年年中时,它仍是一个跟人类九段选手持平的程度,它曾经远远超出跨越了人类的最高程度,由于连结60局不败是任何人类九段选手都不成能达到的程度。

  所以我们感受这是一个里程碑式的事务。17年5月,让3子胜16年3月的版本,这让三个子相当于什么?根基上是专业跟业余下都不让三子。还有就是12月的Zero正在8小时内搞定3大棋类。中国围棋的一个元白叟物说,若是非要给它加个段位的线。

  还有李飞飞传授正在斯坦福做的天然图像分类项目。2011年,计较机对于图像的分类精确度只能达到75%摆布,之后就是有不竭的动静,说什么今天谷歌又高了,明天微软又高了,后天百度也出来了,等等。现正在根基上大师曾经不太刷这个榜了。

  正在人脸识别范畴,人类的精确率是99.1%,深度进修能做到99.7%,良多人说,这也没什么嘛,但反过来看错误率的线三倍的关系,看数字要讲方式,不然成果会很纷歧样。

  我们看2013年的时候,用一些非深度进修的保守方式去做语音识别,我们做到了精确度百分之九十六点几,而人类的话是百分之九十九点一,差距仍很大。但现正在,用深度进修的方式,精确度曾经到了99.7%,也跨越了人类。

  雷鸣将人工智能的成长比做人类汗青成长上另一个极严沉事务:“让我们看看汗青上有没有什么工作是最主要的。那就是工业!有一位传授正在论文中指出,工业是世界经济史上独一严沉的事务。

  接下来,雷鸣以“立异”为着眼点,以工业和人工智能成长做为两个切分点,比力了农业社会、工业社会和消息社会的分歧特点:

  若是我们进入到某种称为智能社会的社会,那么可能基于技术的反复性工做会被大量替代。立异有必然的失败率,可是投入此中的人越多,基数越大,社会成长就会越快。

  我们能看到,到某个时间拐点之后,将来社会成长会愈加速速。这会对社会发生极其深远的影响,好比说对财富的定义,对我们的工做形态,对社会的组织布局城市发生底子影响。

  为什么会是现正在?为什么现正在正好是这个拐点?人工智能为什么现正在前进的如斯之快?起首人工智能成长的需要要素,我们就说是三要素吧。第一个要素,是数据。你没有大量的数据,你就没;第二是运算能力;第三个就是算法。那这三个要素为什么现正在俄然迸发了?我们看其实就是数据和运算能力的提拔到了一个临界点,这个点当前,良多本来处理不了的问题,变得能处理了。

  那么,我们适才说的这几个要素都正在怎样变化?第一,我们说数据,因为电脑收集,未来我们还有什么物联网传感器等等,这些会导致数据的增加,每年都以50%的速度正在增加。这是什么意义?这就是说,根基上每一年半到两年翻一番,记得这一个结论,就是说数据涨的太快了,这个我们人干事情都是线性的,它可不是,它是指数级的。

  我们再看别的一个涨的就是运算能力,运算能力的线年运算能力也翻一翻。这两个还有点意义,根基上是同步的。

  我们再看算法,算法其实也正在不竭的演进,这个深度神经收集神经收集算法其实几十年前就提出来了,可是后面一曲没什么进展,是为什么呢?就是适才说的,没无数据,没有运算能力。由于这个算法需要的数据量很大。但现正在数据运算能力有了之后,它的能力就出来了。

  根本算法虽然良多年前就提出了,可是后面我们不竭的有强化进修、迁徙进修等等。基于深度进修的话,会出来一个很是大的理论系统来支持现正在的成长。援用吴恩达的一个说法,就是说,他说有监视进修方面,深度进修能够超越几乎其他所有的算法,只需数据量脚够。只需数据量够大,深度进修能不竭迫近实正在函数。

  可是我们去看这个这个图,也很成心思,这个进修算法跟着数据的添加,它有一个拐点啊,到某一个点之后,他就停下来了。当然了,这个保守模子大部门我们也能理解到, 由于你的公式本身表达能力很无限。

  你好比就定了5个参数,然后搞一个线性的,其实表达能力常无限的。你怎样锻炼它,都不克不及把实正在的工具完全模仿好。但深度进修纷歧样,你只需给的模子脚够大,它根基上能够把这个实正在原函数给你还原的很是好。

  所以适才说,它跟着数据的添加,每一个数据的反馈城市点窜这个函数,然后就迫近实正在函数。所以说,它达到一个点之后,迸发了数据和运算能力,使得深度进修实的有用了。它能够跨越本来的保守算法。那当前的话呢?它会继续扬长而去,不竭前进。

  举一些简单的例子,好比务业, 扫地机械人现正在全球曾经卖几万万台了,这是机械人里销量最大的。看着很傻,一个圆盘正在那,可是它实的处理了一个问题,你不消扫地了。还有陪同机械人,这个概念说了好久,现正在还没落地,可是呢,这个工具将来必定会实现。然后呢?导购机械人也是如许。

  我们能看到这一块儿正正在高速的成长,什么时候会人手一台呢?我们不太清晰,两头的话也许有些挑和, 必然要把成本降到某个程度线之劣等等,可是将来是很明白的,它就是正在野这个标的目的成长。我们相信正在必然时间之后,每小我家里面城市有N个机械人正在帮你做这做那。这就是将来的工业机械人和智能工场。

  特斯拉正在整个出产过程中,有十几个工程师到几十个工程师正在盯着,这些工程师并不是流水线工人,他们正在盯着流水线不要发生毛病。实正的出产都是机械从动化进行的, 所以说将来工业也会有深刻的变化。别的,现正在我们晓得从动驾驶和智能交通,这两个当然也会出一些变乱,由于正在立异的晚期,错误老是会犯的。可是它会越来越好。别的我们斗胆的估量,也许20年当前,可能你本人正在顿时开车就是违法的。

  好比你看金融行业的数据阐发师必定比通俗司机门槛高,但当AI手艺使用到这两个财产时,从动驾驶要难的多,这是因为金融行业本身就是数据,而无人车的数据需要不竭的测试模仿。

  另一个例子,交通、医疗这些国平易近出产总值占比接近的大行业必然是起首取AI连系,这是由它的经济效应决定的。

  现在,大公司的劣势太较着,以至能够用垄断来描述。雷鸣指出小公司也有本身的特点能够突击,好比,虽然没有巨额现金去挖人,但能够用股权占比去吸惹人才,更况且不管哪个行业,优良的人才必然永久是稀缺的,而跟着人工智能的成长,人才流动响应的也降低了聘请的门槛。

  硬件设备也起头减价,能够很便利的租赁。所以数据是最难的,数据不像石油,它尺度化的,如许就无法畅通,花钱也买不到,独家大数据是人工智能不竭前进最贵重的。

  互联网时代让消息正在全球范畴被拉平,消费行为趋同,加快,如许很容构成爆款,天然就呈现了垄断,如许的合作也不答应大公司犯错、踩空布局性机遇,否则差距霎时被拉开。

  现正在人工智能营业结构几乎曾经笼盖了替代性机遇,只是各个替代性机遇的成长阶段纷歧样,贸易化程度的差别。而比力难呈现的是全新的产物,当科技不大发时的、受压制的需求被满脚,全新机遇天然迸发,好比语音帮手的成长催生了智能帮理行业。

  中国其实是跨过了信用卡时代间接进入了挪动互联网而且正正在拥抱人工智能,这种逾越式的前进给了中国引领社会改变世界的机遇。中国的短视频、曲播、个性化旧事以至是小黄车曾经成为其它国度仿照的产物,Copy from China是大势。

  “人工智能前沿取财产趋向”课程由大学开设,并面向。课程由人工智能立异核心从任雷鸣教员掌管,共14节。

  每节课邀请一位人工智能范畴专家和行业大咖做为从讲嘉宾,就人工智能和一个具体行业的连系深度切磋,阐发响应手艺的成长,若何影响财产,现状及将来趋向、对应挑和和取机缘。

  课程已邀请到立异工厂创始人兼CEO李开复;百度七剑客之一、北大人工智能立异核心雷鸣;微软亚洲研究院副院长、国际计较言语学会ACL 候任周明、英特尔中国研究院院长宋继强;科大讯飞施行总裁胡郁等10多位大咖,包罗BAT的AI营业担任人、出名AI企业创始人、AI范畴的出名传授等,他们既正在学术界享有盛誉,又有世界一流企业的行业经验。正在这门课上,同窗们能够收成最前沿的人工智能概念,深切领会人工智能正在各个细分范畴的财产现状和成长机缘。

  2018年的3月29日,新智元再汇AI之力,共建财产跃迁之,将正在举办2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI手艺峰会。本次峰会以“财产·跃迁”为从题,特邀诺贝尔评委人工智能研究核心创始人兼CEO Wolfgang Wahlster 亲临现场取谷歌、微软、亚马逊、BAT、科大讯飞、京东和华为等企业分量级嘉宾,配合研讨手艺变化,帮力范畴融合成长。