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          華為公布AI發(fā)展戰(zhàn)略 人工智能需要十大改變才能開創(chuàng)未來

          • 2018年10月10日 FanTianQing來源:新浪網(wǎng) 489 26
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          華為AI發(fā)展戰(zhàn)略。


          人工智能需要十大改變才能開創(chuàng)未來

          徐直軍表示,人工智能才剛剛開始,需要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個方面進行主動的變革,需要在十個方面進行改變。

          改變之一:縮短訓練模型的時間

          按照目前的技術(shù)水平,訓練某些復雜模型時往往需要數(shù)天甚至數(shù)月,而成功的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)往往需要多次迭代,這種訓練速度嚴重制約了應(yīng)用創(chuàng)新。我們認為,未來模型的訓練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。

          改變之二:充裕經(jīng)濟的算力

          算力是AI的基礎(chǔ),但目前的算力非常昂貴,是一種稀缺資源。如果說算力的進步是當下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素,那么,算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。華為認為,算力應(yīng)該是充裕且經(jīng)濟的,并且這種需求應(yīng)該盡快實現(xiàn)。

          改變之三:人工智能要適應(yīng)任何部署場景

          混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式,當前的AI主要在云,少量在邊緣,與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結(jié)合有待進一步深入。

          華為認為,未來AI將無處不在,要能夠部署在任何場景,并確保用戶隱私得到尊準和保護。

          改變之四:更高效更安全的算法

          算法是推動AI發(fā)展的另一個主要動力,但目前運用的主要算法多誕生于1980年代。隨著AI的廣泛普及,這些算法的不足愈發(fā)明顯。

          華為認為,未來的算法,要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求,即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗,即能耗高效。同時要解決自身的安全問題,并實現(xiàn)可解釋…等等,這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

          改變之五:更高的自動化水平

          今天的人工智能,自身還需要大量的人工,特別是在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié),今天甚至還誕生了一個新的職業(yè)叫“數(shù)據(jù)標注師”。有人調(diào)侃說,今天的人工智能,是沒有“人工”就沒有“智能”。

          華為認為,應(yīng)該大大提升AI自身的自動化水平,比如在數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)獲取,特征提取,模型設(shè)計和訓練等環(huán)節(jié),要實現(xiàn)自動化或半自動化。

          改變之六:模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用

          2018年6月,伯克利大學的助理教授 Benjamin 等發(fā)表了一篇題目奇怪的論文——《CIFAR-10分類器能否泛化到CIFAR-10?》

          該論文指出,在CIFAR-10分類器上測試準確度出色的模型算法,卻在作者創(chuàng)建的與CIFAR-10非常接近的另一測試集上出現(xiàn)了偏差,分類識別準確率下降了5-15個百分點不等。這也就意味著,這個模型算法的可用度大幅度下降。

          由此,可見當前很多優(yōu)秀的模型算法,更多的是“考試”優(yōu)秀,還未達到“工作”優(yōu)秀。

          華為認為,未來的模型必須實現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀,即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要,而不僅僅滿足于測試集上“考試”優(yōu)秀。

          改變之七:模型更新

          模型的準確率并非是一成不變的,而是會隨著數(shù)據(jù)分布、應(yīng)用環(huán)境和硬件環(huán)境的變化而變化,始終保持準確率在期望的范圍內(nèi)對于企業(yè)應(yīng)用是必須的。但目前的模型更新是非實時的,依賴人工周期性的更新,因此是一個半開環(huán)的系統(tǒng)。

          華為認為,未來的模型要能及時適應(yīng)各種變化,實時更新,實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng),保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。

          改變之八:人工智能要多技術(shù)協(xié)同

          每一個通用目的技術(shù),只有與其它技術(shù)充分協(xié)同配合,才能發(fā)揮到極致,創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟價值。AI也不例外,但在目前探討AI時,更多的是僅僅聚焦AI本身。

          華為認為,AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫…等技術(shù)充分協(xié)同,如此才能發(fā)揮更大價值。

          改變之九:人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能

          今天,AI還是一項只有具備高級技能的專家才能完成的工作,成熟、穩(wěn)定、完善的自動化工具還比較缺乏,獲得一個AI模型還是一個非常復雜,耗時耗力的事情。

          華為認為,應(yīng)該有一站式平臺,提供必需的自動化工具,讓AI應(yīng)用開發(fā)更容易,更快捷。從而,使AI成為所有應(yīng)用開發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項基本技能。

          改變之十:以AI的思維解決AI的人才短缺

          AI人才的短缺,特別是數(shù)據(jù)科學家的缺乏,一直是業(yè)界顧慮較多的一個制約因素。

          華為認為,數(shù)據(jù)科學家將永遠是稀缺的。解決之道應(yīng)該是,以AI的思維解決AI的人才短缺。通過著力發(fā)展智能化、自動化、簡單易用的AI平臺和工具服務(wù),以及提供培訓教育,培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學工程師,使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學相關(guān)工作。通過這些大量的數(shù)據(jù)科學工程師與數(shù)據(jù)科學家和各領(lǐng)域?qū)<蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu),來解決AI人才稀缺問題。這十個改變,一定不是AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全部,但都是未來發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

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