2017年4月20日，第五屆上交會正式拉開帷幕。本屆上交會主題是“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，促進(jìn)技術(shù)貿(mào)易”，本屆上交會特設(shè)了AI人工智能版塊——TEF2017科技娛樂季，涵蓋了TEF2017AI科技亮點(diǎn)產(chǎn)品展示SHOW、2017亞太人工智能峰會、2017全球機(jī)器人格斗大賽與2017全球VR電子競技大賽等3大分版塊。
在4月21日的亞太人工智能峰會上，機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人——黃明先生做了題為《當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能》，其后接受了TEF科技娛樂季主辦方DVBCN&AsiaOTT的采訪。
圖：黃明先生接受DVBCN&AsiaOTT記者采訪
黃明，機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，畢業(yè)于德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)，曾先后在英飛凌、德國宇航局(DLR)、英特爾等企業(yè)從事算法與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研發(fā)，經(jīng)驗(yàn)豐富，曾參與研發(fā)iphone 7系列手機(jī)芯片算法，并發(fā)表了多篇學(xué)術(shù)論文與專利，2015年回國投身到機(jī)智云人工智能事業(yè)。
據(jù)黃明介紹，機(jī)智瑪莉是機(jī)智云今年新發(fā)布的產(chǎn)品，它是以智能家居管家的一個身份。它包含著跟用戶交互能力的提升，就是語音識別、圖像識別，以及各種傳感器。第二方面它是云端大腦，它在交互方式提高的同時能獲取到用戶平時使用習(xí)慣，幫助每個用戶建模。比如說會根據(jù)用戶的使用習(xí)慣，給用戶最適合他個人的推薦設(shè)置。交互認(rèn)知與智能決策的結(jié)合，這是機(jī)智云認(rèn)為的智能家居未來發(fā)展方向。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能
黃明表示，大家理解上人工智能更多是偏向于圖像識別或者是語音識別方面的，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能應(yīng)用。但是在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，黃明覺得人工智能的范疇會定義得更加廣泛一點(diǎn)，比方說機(jī)器學(xué)習(xí)，或者是一些泛人工智能方面的一些算法應(yīng)用，只要是能智能的幫人類解決問題的應(yīng)用，我們也可以稱為人工智能。
但是在物聯(lián)網(wǎng)談人工智能卻有一點(diǎn)局限性，比如說物聯(lián)網(wǎng)要求有計算的實(shí)時性、要求計算能夠?qū)崟r反應(yīng)，尤其是在自動駕駛或者工業(yè)領(lǐng)域，一旦獲取到異常的信息，就馬上做出判斷，進(jìn)行截止。所以說如果云端傳輸有一秒鐘的延遲，這樣的延遲就是不可接受的。另外一方面互聯(lián)網(wǎng)方面的人工智能需要較高的可靠性和穩(wěn)定性。黃明表示，目前來講深度學(xué)習(xí)其實(shí)是一個黑匣子，我們只知道如何把數(shù)據(jù)丟給它進(jìn)行訓(xùn)練，但是它產(chǎn)生的原理是什么并不能理解。
物聯(lián)網(wǎng)的人工智能算法
關(guān)于端部的計算能力問題，黃明提到，在很多很多場景里面，物聯(lián)網(wǎng)目前很多設(shè)備端并沒有像ARM這樣的計算CPU存在，更多的是MCU或者簡單的傳感器。它們并不具備非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，所以也不能在上面運(yùn)行。即使它能運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算，如何保證它在長待機(jī)的情況下保持良好的性能也是一個巨大的問題。“在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，我們更強(qiáng)調(diào)如何讓云跟端的計算能力相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)計算力與實(shí)時性的協(xié)調(diào)。
一個比較常見的人工智能的數(shù)據(jù)流方式是通過傳感器采集數(shù)據(jù)，然后上傳到云端，進(jìn)行特征分析、模型訓(xùn)練，最后把這些模型迅速下放到端部，進(jìn)行輸出結(jié)果。這里所提到的人工智能常用的算法，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域其實(shí)更加強(qiáng)調(diào)流式計算。需要所有的數(shù)據(jù)不停地運(yùn)行，不斷被消耗，不斷地產(chǎn)生結(jié)果。物聯(lián)網(wǎng)可以用到各方各面，像健康、公用設(shè)備等。
人工智能項(xiàng)目落地
黃明認(rèn)為目前來講人工智能在落地方面的應(yīng)用實(shí)際上并不是很多，如果要持續(xù)的去推動人工智能發(fā)展的話，資本的介入是必不可少的。未來包括一些基礎(chǔ)算法應(yīng)用，以及落地算法還是需要資本去推動完成。
關(guān)于人工智能項(xiàng)目落地的問題，黃明表示，按照他的理解是人工智能落地一方面要真的去解決人類需求，不可以說創(chuàng)造一些需求出來假設(shè)去解決。比如說AlphaGo下棋能贏，其實(shí)并不是解決一個需求的。人工智能解決需求應(yīng)該是在智能家居領(lǐng)域如何去通過交互方式的提高，來幫助用戶去更好的進(jìn)行設(shè)備的體驗(yàn)，比如說語音識別、圖像識別方面的。另外一方面是在大數(shù)據(jù)或者工業(yè)領(lǐng)域上面，人類會有一些能耗、節(jié)能方面剛性的需求，這些需求其實(shí)可以通過人工智能的方式進(jìn)行提前預(yù)測或者是優(yōu)化來解決這方面的問題。
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