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知識計(jì)算將如何幫助實(shí)現(xiàn)智能未來？
2017年12月30日 10:49:39來源：ofweek人工智能點(diǎn)擊量：32242
導(dǎo)讀不久前，微軟AI講堂來到了哈爾濱工業(yè)大學(xué)。微軟亞洲研究院研究員林欽佑博士在此次分享中深入淺出地帶來知識計(jì)算方向的滿滿干貨。今天就讓我們回顧一下林欽佑博士的演講——人工智能的下一個風(fēng)口：知識計(jì)算，來了解什么是知識計(jì)算，以及知識計(jì)算將如何幫助實(shí)現(xiàn)智能未來。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 視點(diǎn)跟蹤】不久前，微軟AI講堂來到了哈爾濱工業(yè)大學(xué)。微軟亞洲研究院研究員林欽佑博士在此次分享中深入淺出地帶來知識計(jì)算方向的滿滿干貨。今天就讓我們回顧一下林欽佑博士的演講——人工智能的下一個風(fēng)口：知識計(jì)算，來了解什么是知識計(jì)算，以及知識計(jì)算將如何幫助實(shí)現(xiàn)智能未來。
 
　　演講全文如下：
 
　　很高興回到哈工大，今天跟各位分享一下微軟研究院在人工智能所做的方向，以及未來大家可以準(zhǔn)備朝哪個方向發(fā)展。
 
　　人工智能不是過去兩三年才發(fā)生的事情，事實(shí)上，在1960年就有很多人工智能的發(fā)展。首先我想用很短的一個時間軸跟大家一起來看看近這幾年的發(fā)展。
 
　　2010年，微軟XBox推出了Kinect，那個時候大家覺得計(jì)算機(jī)真的很了不起，能看到人的動作，并把動作融入到游戲里面。這是次工業(yè)界的產(chǎn)品能夠?qū)崟r追蹤每個人的關(guān)節(jié)、動作，是一個很大的突破，就好像機(jī)器有眼睛，可以看到人是怎么做動作的一樣。
 
　　2011年，IBM Watson在美國的Jeoparody!秀里做猜謎游戲時擊敗了Ken Jennings和Brad Rutter。2012年，微軟研究院的創(chuàng)始人Rick Rashid在天津舉辦的“二十一世紀(jì)的計(jì)算”學(xué)術(shù)大會上展示了實(shí)時語音翻譯技術(shù)，造成了很大的震撼。
 
　　到了2014年，微軟把這個實(shí)時語音翻譯技術(shù)運(yùn)用到了Skype Translator里。不管是iOS系統(tǒng)、安卓系統(tǒng)還是Window系統(tǒng)，你都可以下載安裝Skype，并使用Skype Translator實(shí)時語音翻譯技術(shù)。
 
　　接下來2016年不用多講了，AlphaGo在圍棋比賽中戰(zhàn)勝了李世石。今年5月AlphaGo還會再戰(zhàn)一場。而在2017年1月，CMU的一個團(tuán)隊(duì)寫了一個AI程序，贏了德州撲克。所以可以想象接下來幾年，我們可能要經(jīng)常遭受類似的打擊——機(jī)器贏過人的某項(xiàng)技能。因此，我想利用這個機(jī)會跟各位解釋一下，今天AI到底做到了什么程度，還有哪些方面可以做研究的。
 
　　人工智能在1960年左右就已經(jīng)開始了，那為什么在過去這幾年人工智能這個洪流又開始爆發(fā)了呢？主要有幾項(xiàng)：
 
　　，有很大的數(shù)據(jù)。大家現(xiàn)在用手機(jī)傳短信、在微信上和朋友聊天、搜索內(nèi)容等等，這里面所有的數(shù)據(jù)都會被記錄下來，從而使得我們有很大的數(shù)據(jù)。當(dāng)有了很多你跟同學(xué)、朋友交互的過程，或者即使不看你和朋友間的聊天記錄，也可以在網(wǎng)上、微博上看到你發(fā)表的內(nèi)容。而這些數(shù)據(jù)就可以讓機(jī)器看到人在對話的時候，可以講什么，會講什么。
 
　　所以，因?yàn)橛写髷?shù)據(jù)的關(guān)系，現(xiàn)在的機(jī)器可以把有些很難的事情變得簡單。因?yàn)闄C(jī)器知道你以前在什么場合下講過什么話。
 
　　第二，云計(jì)算?，F(xiàn)在大家都希望手機(jī)有超大的內(nèi)存，比如64G、128G的。以前我在學(xué)校剛剛念書的時候，一個機(jī)器只要有2MB，我就已經(jīng)很高興了，但是現(xiàn)在手機(jī)和它的計(jì)算能力實(shí)際上比20年前電腦的計(jì)算能力還要強(qiáng)。所以，有了大數(shù)據(jù)之后，又有了很多的計(jì)算能力，很大的儲存能力。
 
　　二三十年前，架一個網(wǎng)站，我們還需要去想要買什么樣的PC機(jī)，要裝什么操作系統(tǒng)，可能還要租一條線，再設(shè)計(jì)個網(wǎng)頁，然后上線。而現(xiàn)在不用了，你可以用微軟的Azure云或者用亞馬遜的云系統(tǒng)，只要一上線你就可以有自己的網(wǎng)站。因?yàn)槭窃朴?jì)算，所以每個人都可以通過各種不同的終端設(shè)備看到自己的數(shù)據(jù)。
 
　　第三，算法。有了這些數(shù)據(jù)和存儲能力的時候，我們就要有一些算法。過去幾年，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，大家會經(jīng)常聽到深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的前身其實(shí)在1960年就已經(jīng)有了，但是當(dāng)時它叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)做深了，計(jì)算能力提高了，數(shù)據(jù)增多了，才讓深度學(xué)習(xí)有了它可以發(fā)展、發(fā)揮、發(fā)力的機(jī)會。
 
　　所以，這幾個關(guān)鍵技術(shù)結(jié)合在一起，促使了現(xiàn)在AI的爆發(fā)。
 
　　在微軟，我們的AI技術(shù)有四個方向，我們看看，微軟在這四方面都做了哪些事情。
 
　　，讓機(jī)器能看得到。視覺方面，我們在2015年做了一個152層的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠在像素級別上知道一張圖上有一只蜘蛛。甚至在有些醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，比如判斷切片影像中是否有癌細(xì)胞，新的消息是機(jī)器判斷的正確率已經(jīng)比醫(yī)生更高了。
 
　　第二，讓機(jī)器能夠聽。學(xué)術(shù)界在評價技術(shù)的進(jìn)步與否時都有一個標(biāo)準(zhǔn)的測試集。看看下圖的這些線，每個點(diǎn)都是一個語音識別測試數(shù)據(jù)的結(jié)果，線越往下就表示做得越好，錯誤率低?？梢钥吹接疫叺倪@條線，微軟去年做的錯誤率在5.9%左右，5.9%已經(jīng)達(dá)到了人類水平。
 
　　第三個是語言，機(jī)器還要能讀。在語言方面微軟亞洲研究院也一直都有深入的研究，讓機(jī)器可以更好的閱讀、理解文字內(nèi)容，并且我們在這方面也取得了十分優(yōu)異的成績。未來會與大家有更多的分享。
 
　　后，機(jī)器要能夠?qū)Υ鹑缌鳎兄R。知識方面有一個測試叫做Knowledge Base Acceleration(KBA)。為什么我們說做一個像人一樣的人工智能比較難？先舉個例子，今天我講了一些有關(guān)AI的內(nèi)容，有些東西你可能知道，有些東西你可能不知道，但是你今天聽到的一些之前不知道的事情，明天你就應(yīng)該知道了。也就是說，人是有學(xué)習(xí)能力的。
 
　　機(jī)器有沒有學(xué)習(xí)能力呢？機(jī)器可以識別人臉，但是人要先告訴機(jī)器說這是我，學(xué)習(xí)了之后它才能找到圖片里哪個是我。現(xiàn)在還沒有一種人臉識別的算法可以識別它沒看過的人。所以在做KBA的時候就是假如給出一個百科，讓機(jī)器每天讀新聞，當(dāng)它知道這個新聞是有關(guān)哈工大的之后，就把報道哈工大的這個新的新聞中的新知識抽取出來放在哈工大的網(wǎng)頁上，這個測試就是類似這樣的一個實(shí)驗(yàn)。
 
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