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人工智能讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更有價(jià)值
2017年07月27日 10:08:07來源：PingWest品玩點(diǎn)擊量：41757
導(dǎo)讀從 2011 年開始，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)界發(fā)生的重要進(jìn)展越來越多，促成了人工智能技術(shù)的又一次新浪潮。和之前上世紀(jì) 70、80 年代不同的是，這一次受益的行業(yè)不限于科技業(yè)
　　【中國安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】從 2011 年開始，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)界發(fā)生的重要進(jìn)展越來越多，促成了人工智能技術(shù)的又一次新浪潮。和之前上世紀(jì) 70、80 年代不同的是，這一次受益的行業(yè)不限于科技業(yè)，人工智能進(jìn)入更多行業(yè)，和人們生活的更多方面的結(jié)合已經(jīng)在發(fā)生。
 
　　日前，在 SYNC 2017 科技峰會(huì)上，計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司 Orbeus(后被亞馬遜收購) CEO 李軼和美國科技人工智能科研公司的研究人員們，再一次就“人工智能從研發(fā)到應(yīng)用”這個(gè)話題進(jìn)行了討論。他們認(rèn)為，快在今年年底、明年年初，人們就會(huì)在更多領(lǐng)域內(nèi)見到人工智能釋放能量。
 
　　在 Google Brain 擔(dān)任 Staff Engineer 的劉小兵(Xiaobing Liu)指出，Google 經(jīng)常有一些有趣的實(shí)驗(yàn)想法，而他的工作就是證明想法的可實(shí)踐性。終，被證明了有價(jià)值的想法和技術(shù)，一些會(huì)進(jìn)入 Google 的產(chǎn)品，也有很多會(huì)被 Google 公開給*使用。
 
　　他認(rèn)為，在人工智能的助力下，“醫(yī)療健康會(huì)成為一個(gè)很有前景的行業(yè)。”這是因?yàn)樾碌臋C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)讓計(jì)算機(jī)視覺變得更強(qiáng)大——它能替代醫(yī)生望聞問切中的“望”，能夠替代醫(yī)生完成一些重復(fù)的工作量。事實(shí)上，PingWest品玩幾個(gè)月前采訪了 Google Research，為了讓計(jì)算機(jī)能夠幫助眼科醫(yī)生診斷糖尿病性視網(wǎng)膜病變(發(fā)展中國家居民失明的主要致因之一)，該機(jī)構(gòu)訓(xùn)練了一種名為“深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的復(fù)雜計(jì)算機(jī)算法，然后用數(shù)萬張人類視網(wǎng)膜眼底圖庫對其進(jìn)行測試。結(jié)果喜人：算法發(fā)現(xiàn)癥狀的敏感度和判斷癥狀的準(zhǔn)確性比人類高出四個(gè)百分點(diǎn)。
 
　　IBM 沃森杰出工程師 Rama Akkiraju 同樣認(rèn)為，在短期來看人工智能的大意義就是提高人的工作效率，而醫(yī)療會(huì)是一個(gè)體現(xiàn)人工智能價(jià)值場景。醫(yī)學(xué)和我們每一個(gè)人都有關(guān)，因?yàn)槲覀兌紩?huì)生病，但即使是醫(yī)生都無法隨時(shí)和新的醫(yī)藥研究成果同步，更別提本身就受信息門檻和信息不對等制約的病人。
 
　　“在 IBM 沃森，我們把 AI 理解為‘增強(qiáng)人類智能’(Augmented Intelligence)?，F(xiàn)在每天都有無數(shù)的醫(yī)學(xué)論文出來，討論病癥、病理、什么藥物有效等等。我們可以讓 AI 成為醫(yī)生的助理，用 AI 整合這些論文的信息成一個(gè)知識(shí)庫，什么樣的癥狀和什么病癥有關(guān)，幫助醫(yī)生讓他們把工作做得更好。”
 
　　參與到討論中的英特爾政府 AI 項(xiàng)目 (Federal AI) 負(fù)責(zé)人 Hanlin Tang，曾有多年從業(yè)和研究經(jīng)驗(yàn)。他發(fā)現(xiàn)這一波浪潮讓他感到激動(dòng)的是，在人工智能熱潮的表面之下，那些不太熱門的，卻在實(shí)際生活中有著重要意義的問題，得到了更多研究者的關(guān)注。這些方面的人工智能研發(fā)進(jìn)展很快，實(shí)驗(yàn)室中的技術(shù)很快就會(huì)投入實(shí)際生產(chǎn)生活。
 
Hanlin Tang 在 SYNC 2017 上發(fā)言
 
　　“比如給機(jī)器人開發(fā)系統(tǒng)，讓它能替代人去高危場所進(jìn)行安全檢查，比如輸油管道或者高速路。這些都是短期內(nèi)很容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，或許聽起來沒自動(dòng)駕駛有趣，但我認(rèn)為會(huì)帶來深遠(yuǎn)的影響。”Tang 表示。
 
　　盡管人工智能投入實(shí)際應(yīng)用的前景可觀，人工智能研究和工業(yè)連接處的一些無奈的制約，也讓每一名參與討論者感同身受。圣何塞州立大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)教授 Maya Ackerman 表示，不是所有大學(xué)的教授和研究者都像斯坦福一樣——對于絕大多數(shù)的高等院校研究機(jī)構(gòu)，從實(shí)驗(yàn)室成果到工業(yè)界的產(chǎn)品之間，技術(shù)的轉(zhuǎn)化缺乏基礎(chǔ)性的制度，而無法轉(zhuǎn)化意味著沒有商業(yè)利益作為研究的回饋激勵(lì)，長此以往學(xué)校很難持續(xù)做出的項(xiàng)目。硅谷幾乎每一個(gè)院校的研究人員都在被科技公司和業(yè)界追逐著，人才很難保留，Ackerman 自己也出來找投資，創(chuàng)立了自己的創(chuàng)業(yè)公司。
 
　　Hanlin Tang 則發(fā)現(xiàn)，以工業(yè)投產(chǎn)為終目的的學(xué)術(shù)研究，并非搭建、訓(xùn)練、出論文、下一個(gè)項(xiàng)目這種流程一樣簡單。“比如我們?yōu)闄C(jī)場安保訓(xùn)練一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，現(xiàn)實(shí)是季節(jié)會(huì)變化，人們穿的衣物有增減。所以在生產(chǎn)環(huán)境下，我們還要建立一個(gè)系統(tǒng)去監(jiān)控已訓(xùn)練好模型的性能，有時(shí)甚至還要調(diào)整甚至重新訓(xùn)練一個(gè)模型。”這是他在從研究到實(shí)際應(yīng)用的過程中，發(fā)現(xiàn)和之前純研究自己所做的事情大的不同。
 
　　作為大的企業(yè)服務(wù)提供商，IBM 每天在做的事情是獲取、計(jì)算和分析企業(yè)數(shù)據(jù)，提供更具智慧價(jià)值的分析報(bào)告。“我們越來越發(fā)現(xiàn)，從企業(yè)獲取的 80-90%數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的。直到 AI 到來之前，這些數(shù)據(jù)的價(jià)值因?yàn)閿?shù)據(jù)本身無法分析而被擱置了。”
 
Rama Akkiraju 在 SYNC 2017 上發(fā)言
 
　　“現(xiàn)在有了機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)，IBM 可以和這些客戶合作，提取非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析獲取智慧。比如在鉆探業(yè)，我們現(xiàn)在不僅可以用企業(yè)自己的數(shù)據(jù)，還可以外部信息源(比如天氣)，或者結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)上對鉆探的討論，結(jié)合所有這些在結(jié)構(gòu)上不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)。信息對我們更有價(jià)值了。”Akkiraju 說。(原標(biāo)題：從實(shí)驗(yàn)室到行業(yè)應(yīng)用，人工智能的“進(jìn)化”需要跨過這些門檻)
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