欢迎咱们来到新智元AI WORLD2017国际人工智能大会，现在大会正式开端，有请北京市海淀区副区长李长萍为大会致辞。
敬重的各位领导、各位企业家、各位出资家，参加大会的各位朋友，咱们上午好！很快乐能够来参加人工智能2017年大会，在此我代表海淀区政府对大会的举行表明火热的恭喜，一同也对各位嘉宾的到来表明火热的欢迎，相同也对一向以来支撑关怀人工智能工业开展的各届人士致以崇高的敬意。[ 2017-11-08 09:20 ]
应该说2017年是人工智能正式成为国家的战略开展方向，2017年3月人工智能正式写进了国务院作业陈述，7月国务院印发了新一代人工智能工业开展规划，为咱们开展人工智能作业指明晰方向，十九大人工智能正式写进了陈述，咱们信任人工智能将成为我国乃至于国际经济开展的重要引擎。[ 2017-11-08 09:22 ]
海淀作为中关村的发源地，下一年是中关村开展的三十年，在进程中这儿集合了许多的立异式企业，也集合了许多的人才，有北大、清华国家级的各类高校20多所，和国家级的科研院所99所，一同咱们还有优异的企业家，在人工智能范畴有百度、地平线等一系列人工智能优异企业，应该说正是这些企业、这些优异的人才支撑了现在经济的开展，一同也为人工智能的未来开展正在积储力气，咱们也等待在未来人工智能会有更快、更好的开展，跟我更多的传统工业、互联网+相结合，更好地支撑咱们经济社会的全方面开展。[ 2017-11-08 09:23 ]
其时北京正在建造全国科技立异中心，依照规划海淀正在建造中关村科学城，环绕中关村科学城咱们也在集合重视经济工业结构，未来咱们将进一步优化开展环境，为科学家、发明家、出资家、致力于科技立异驱动的各界人士树立杰出的途径，为他们的开展供给更好的环境，更好的支撑海淀首要建成具有全球影响力的中关村科学城。[ 2017-11-08 09:23 ]
感谢李区长的致辞，掌声有请我国人工智能工业开展联盟副秘书长何宝宏。[ 2017-11-08 09:24 ]
敬重的李区长、各位工业界的朋友、各位媒体朋友，咱们上午好！很快乐有时机代表我国人工智能开展工业联盟参加这次活动，咱们知道近年来人工智能现已获得长足的开展，工业界、学术界都十分重视它的未来开展一远景，我国政府也高度重视，2016年出台了关于人工智能+的三年举动方案的实施方案，本年推出了关于人工智能规划的重要文件，从政府层面人工智能往前的开展，未来履行中央政府的相关文件。[ 2017-11-08 09:28 ]
咱们本年4月在国家发改委、我国网信办的指导下，建议树立了我国人工智能工业开展联盟，许多企业家都是咱们联盟的会员和约请的专家。联盟致力于树立国内高层级的人工智能观、产、学的沟通途径，咱们十分欢迎更多的企业界朋友们一同推进人工智能的开展。[ 2017-11-08 09:28 ]
我注意到今日现场有许多企业界、学术界的朋友，有时机一同同享人工智能最新的开展技能、工业界前沿的改动，十分有利于咱们国内人工智能的进一步开展，终究我也期望咱们一同推进人工智能开展的更好、更快，水平更高，终究预祝本次活动圆满成功，谢谢咱们！[ 2017-11-08 09:28 ]
有请讲演嘉宾科大讯飞履行总裁，顾客作业群总裁胡郁同享人工智能新纪元，共创商业新生态。[ 2017-11-08 09:29 ]
今日很快乐来到新智能的现场，昨日我跟杨静一同的时分，我阐明日正好科大讯飞开发布会，可是我发现许多人找我要的不是科大讯飞的入场券，是要新纪元的入场券，后来知道为什么，本来是新纪元还要收钱，可见新纪元的大会仍是很有影响力的，咱们来这个大会还要交钱，咱们科大讯飞明日下午的发布会是免费的。[ 2017-11-08 09:54 ]
昨日我恶作剧，今后咱们的会是不是能够拉得远一点，我来这儿是友谊资助，也十分快乐杨静给咱们人工智能生态圈里学术研讨、企业、工业等从业者供给时机，能够在这儿汇聚一堂，这也是咱们人工智能范畴的盛会，讲到这儿，其实我今日的标题是猜测新纪元，咱们知道人类前史的开展，为什么地球上的动物没有像人类相同成为操纵。我有一个十分有意思的联想，咱们这几年常常讲人工智能是有崎岖的，像恐龙这样的生物在地球上统领这么多年，为什么恐龙在地球上存在的时刻比咱们人类还要长，由于人类从呈现在地球上到现在也不过三百多万年的时刻，可是恐龙在地球上存在了几千万年的时刻，为什么没有跟人类相同的才智呢？这就跟咱们的人工智能相同，咱们人工智能前面尽管有三波浪潮，可是每一波咱们都以为有打破，可是没有到火候，我想恐龙的大脑也是没有到火候，它只需到了人类的年代，才会演化出来人工智能底子的要素，才促进了人类终究能够控制国际。[ 2017-11-08 09:59 ]
假如咱们现在回头去看人工智能是一个独立存在的现象吗？我信任人工智能不是。为什么这么说呢？在这之前人类也做了许多的预备，从蒸汽年代开端，也便是动力年代，到电器年代，发生了电子，到信息年代，咱们发明晰数字化的核算机，咱们进入了数字国际，咱们创始了虚拟的国际，到终究经过这一轮一轮周期性的往复和不断地攀升，咱们人工智能才到了今日的开展地步，所以我觉得回顾前史便是告知咱们，许多作业都有它开展的客观规矩。[ 2017-11-08 10:00 ]
说到人工智能，我常常说的话便是人工智能跟机器人之间的联系，越来越多人在发现人工智能和机器人之间是一个十分巧合的，彼此界说的联系，为什么这么说呢？由于人工智能和机器人的界说都是用人所规划的办法来完结一个设备或许一个系统能够进行感知、认知、推理和决议方案、履行的系统，在1946年ENIAC的发明，相关于天然国际里边的进化就发生了一个新的概念，咱们叫作数字国际和虚拟国际，在这个国际里有许多的创始人包含歌德尔、冯·诺衣曼。[ 2017-11-08 10:03 ]
我常常讲在人工智能整个的链条傍边，其实有不同层面的人，我现在讲的这些人是实在研讨机器人是不是存在人工智能，是不是有或许演化出生命和智能，他们是从这个层面来考虑问题的。而咱们数学家和做研讨的人考虑什么呢？我跟周教授在评论，我问他你为什么不研讨现在最盛行的深度神经网络，他告知我的是，做研讨的人、做规划的人重视的是从数学视点来讲，哪些办法能够推进人工智能的开展，恰恰是在咱们都热衷于一个单一的技能的时分去研讨其他技能的或许性，这样才干将研讨不断地往前推进，就像在曩昔的十几年中，一些人推进深度神经网络的研讨开展，做研讨的人是期望重视到几百种不同的研讨算法，或许周教授的研讨咱们都不看好，可是做研讨的人便是这样考虑问题。讲到最新的人工智能的技能，做工程的人重视的是什么呢？做工程重视的是深度神经网络，他们关怀用什么样的算法在什么状况下，能够在实在的环境下得到最优的算法，咱们看到，不同层次的人在讲人工智能时是有很大的差异性。[ 2017-11-08 10:05 ]
在这几回革新傍边，现在咱们都知道了三次革新，榜首次革新我国造了一台核算机，在第二个年代，863方案，在这个方案中科大讯参加了这个项目，这也促进了1999年人工智能第2次浪潮完毕今后，人工智能最艰苦的时分科大讯飞正式树立，咱们在黑暗中摸索了许多年，从1999年到现在18年，咱们从来没有抛弃，一向在做。到第三次浪潮这现已是一种必定，不管是深度神经网络仍是其他的算法，只需有做研讨的人在坚持，他们就必定能够找到这条路途，在2010年到2015年，谷歌和科大讯飞一同把IAUI进行运用。[ 2017-11-08 10:07 ]
说到人工智能开展的阶段，在曩昔的四到五年中，科大讯飞跟咱们一同提出了关于人工智能现在开展阶段的最新表述，从机器所拿手的到人类所独有的，运算智能、感知智能、运动智能、认知智能，许多人现已提出了天然言语处理、言语的了解、常识的表达、杂乱逻辑的推理和终究的决议方案都是靠人类独有的认知智能，这便是为什么人类跟恐龙不相同，人类的大脑能够发抵达这一步的首要原因。咱们看到AlphaGO这种集大成者获得打破，咱们下一步的打破便是感知智能和认知智能组合的打破。[ 2017-11-08 10:08 ]
说到人工智能怎样获得打破这件作业，咱们在曩昔的几年傍边也进行了收拾。首要我方才说到了现在人工智能所关怀的是深度神经网络、大数据，深度神经网络具有把大数据的威力充沛发挥出来的优势。咱们现已越来越能够把老鼠、鱼，乃至现在正在做山公的，把它们脑神经的一切单位彻底重构出来，用超级核算及模仿的办法得到一个模仿脑，这种全脑模仿能够供给幻想的空间，这中心有没有更好的办法呢？[ 2017-11-08 10:09 ]
其实咱们能够看到还有一种办法便是第三种途径，也是咱们科大讯飞正在推进的途径，咱们叫个智能动力学，是由于咱们人类在学习翱翔的时分前期也是相同，咱们把鸟的每个翱翔动作都模仿的活灵活现，这样就能够翱翔了，可是这样是不行的，有一个学者发明晰一个很有意思的学科叫空气动力学，经过空气动力学咱们了解到鸟的茸毛能够翱翔的奥妙，找到这点今后咱们人类能够造出比鸟更好的东西，这点启示咱们，当咱们研讨出大脑的作业原理，咱们是不是能够造出来愈加超过人的大脑，人的大脑遭到十分多的束缚，而咱们讲的核算机电子大脑能够进行打破。咱们有没有或许将一个生命的智能部分和知道部分分隔，这也是咱们现在评论问题焦点的答复，假如人工智能没有知道只需智能，咱们彻底有或许发明出来只需智能还没有知道的奇特机器，它能够协助咱们完结各式各样的作业。[ 2017-11-08 10:10 ]
可是假如讲到实际的路途，咱们在可见的未来能够不断地获得前进的话是什么呢？仍是咱们的深度神经网络加大数据、加涟漪效应，涟漪效应是互联网思想的一种办法，咱们把不老练的人工智能算法先免费地面向用户，现在在语音辨认、图象辨认、天然言语处理方面现已涌现出越来越多的运用，这样的运用终究给咱们一个什么优点呢？[ 2017-11-08 10:11 ]
当人工智能在向每个人供给服务的一同它吸收到每个人的数据、阅历，它自己快速地成长，它没有触达一切的用户群，它的功用现已触达一切人的神经。咱们答复了人工智能的开展方针、开展阶段，人工智能的开展办法，以及人工智能用什么样的办法在功用上能够完结，所以咱们提出了自己的讯飞超脑方案，所以说超脑方案并不是简略的名词，也不是简略的发明噱头，而是有它十分丰富的内涵。在这些进程中咱们获得哪些效果呢？其实咱们能够看到在曩昔的这些进程中，咱们在深度神经网络方面作出了一系列的测验，一同咱们结构了讯飞超脑的整个逻辑架构，这个逻辑架构跟人脑的大脑是相同的，咱们的超脑个别离有感知和认知的部分来组成，上一年咱们在美国的竞赛傍边获得了榜首名，这标志我国的智能语音技能获得国际上最高的荣耀。[ 2017-11-08 10:12 ]
在曩昔的十二次的语音组成大赛上咱们获得了榜首名。在咱们看到的常识图谱大赛中咱们获得了榜首名的好效果，这些都阐明咱们不仅在感知智能，并且在认知智能方面彻底能够跟全国际最优异的团队去比较。上一年的逻辑推理测验也是测验人类常识的，相当于人类八到九岁小朋友的测验问题，咱们也获得了榜首名。本年咱们获得哪些最新的效果呢？像美国的SQuad应战赛也获得了好效果。除此之外在国际医学印象范畴的威望点评LUNA上获得均匀照会率92.3%的检测效果，也是榜首名。[ 2017-11-08 10:12 ]
最新的测验，我信任这两天咱们也看到了科大讯飞股票的体现，其间背面的动力便是咱们在考试上的壮举，咱们现在的数学能够考到120分，前天咱们刚刚发布的公告，我国是国际上榜首个参加我国的规范医学资历考试的机器人现已正式诞生了，并且咱们考出的分数大约是450多分，总分是600分，一般的卷子能够考到360分便是及格，咱们在安徽比较了一下，咱们在安徽处于前一百名，这也是十分好的效果，这些都证明咱们认知智能获得了十分好的效果。这便是我方才现已说过的医疗机器人现现已过国家资历认证的考试，国家卫计委对这个效果十分的快乐，由于这样的效果能够协助我国在许多区域消除贫富差距，协助咱们在偏远区域的医师树立一个辅佐医治的系统。[ 2017-11-08 10:14 ]
在说到人工智能将怎样改动国际这件作业，在曩昔的几年傍边，咱们也进行不断地整理，由于许多人都问科大讯飞是什么公司，在美国能不能找到相对应的公司，十分抱愧地告知咱们，咱们在美国也找不到相似的，咱们更像IBM、谷歌公司的组合体，咱们知道IBM的认知核算，是国际上最早提出来在认知智能方面进行极力的方针，IBM的许多认知核算能够协助教育、医疗、才智城市等各个方面，谷歌发布了它的智能云的敞开途径，谷歌也开发了像谷歌家乡等一系列产品，从这两个方向能够看出来，人工智能能够从两个视点改动国际，榜首个视点经过智能学习的才干改动作业，它能够吸收到作业里最具名贵阅历的专家系统的支撑，而别的一个方面人工智能系统经过改动咱们的产品，就像咱们的手机、智能家居等一系列改动人和它们交互的办法改动咱们的国际。[ 2017-11-08 10:15 ]
咱们来看看为什么说人工智能将能改动咱们身边的一切产品呢？咱们来看一下这样的效果，咱们都知道天然交互也是第2次人工智能浪潮日本的第五代核算机的规划方针之一，便是能够天然地和人类交互。什么叫天然？用咱们人类所天然生成独有的办法，比方说咱们的语音、手势、肢体言语、眼睛。在曩昔的几年傍边，咱们不断地将键盘、鼠标、触摸一步一步开展下来，可是在新一代里咱们将是什么办法？人类最首要的办法是什么姿态呢？[ 2017-11-08 10:18 ]
今日早上我跟华为的邵洋总沟通的时分说到，咱们从小学的时分就知道，人类承受输入信息80%来自于眼睛，所以许多人依此类推以为机器人的视觉很重要，可是我信任还有一个数字或许咱们没有研讨过，咱们在这儿榜首次提出来，便是人类输出信息最天然的办法或许百分之多少的信息是来自于哪一个单一的器官呢？人跟人之间沟通，人类输出信息最天然的办法有哪些？跳舞、画画、写文章或许说出来，咱们会发现人类输出信息90%都来自于嘴巴，所以一个是输入，一个是输出。反过来对核算机来说，核算机输出信息最快捷的办法是什么？从方才其他几个本来的当地都能够看到，是屏幕，一切的核算机都有屏幕，所以说核算机输出信息最天然的办法是视觉，是视频，可是核算机接纳信息最首要的办法，除了键盘、鼠标、触摸还有什么？恰恰是现在核算机的听觉开展到它能够承受人类输出最多的，这两个东西组成配对咱们会发现有两种交互办法会成为将来人和核算机，也便是现在正在成为人和核算机交互的首要办法，一个就像咱们打电话，我把它叫作弱视觉呈现的语音交互，还有强视觉呈现语音交互，人类讲出目的核算机经过耳朵来了解，这便是咱们下面五到十年人机交互的首要类型。[ 2017-11-08 10:18 ]
针对这个方针，其实在两年前咱们就推出了一个概念叫AIUI，咱们榜首次在国际上提出了全中文的交互方案，咱们能够自由地跟机器交互，明日咱们下午的发布会会说到AIUI2.0，明日咱们大约有三百万的受众会在网上看咱们的直播。在这个进程中咱们让它们改动了手机、车载、家庭、翻译，这方面的技能都许多。在曩昔一年傍边，咱们的敞开途径和咱们的协作小伙伴里也获得十分多的开展，咱们能够看到在曩昔的一年里边，咱们的开发者从本来的23万变成了46万，累计衔接的终端数从9亿变为15亿，日均交互次数从29亿变成40亿，我信任在五年今后它将会抵达1000亿。[ 2017-11-08 10:21 ]
除此之外，咱们能够看到咱们语音技能一方面改动了顾客产品，别的一方面当咱们的讯飞超脑利用它智能学习的办法结协作业大数据今后咱们能够改动许多的作业，医疗、教育、安全、金融。咱们看到在教育里每个教师每天都要花时刻去做改卷、教导、作业，我国是国际上榜首个能够将一般话的水平测验出来的国家，我国也是国际上仅有一个能够把英语口语考试放到中考和高考大规划考试的国家，由于英语口语考试靠人听没办法听得过来，我国也是榜首个能够对纸面作文、数学、物理、化学进行主动化修改的国家，明日下午咱们的发布会上也会要点介绍咱们的最新开展。别的加上我方才讲的我国也是榜首个现在能够经过考试的国家，尽管美国和日本都在做，可是他们离咱们很远。[ 2017-11-08 10:26 ]
在政务办法，咱们也提出许多办法能够让人工智能和大数据。从前咱们也有这种概念，深度神经网络等于人工智能，其实它们之间不能划等号，大数据里有人类专家给它进行标示的效果，比方说咱们有医疗片子的大数据，咱们这个大数据没有主治医师标示片子有什么信息，这样的大数据假如没有这种信息，至少对咱们方才讲的感知和认知只能是没有太大效果的，这点和AlphaGO是彻底不相同的。咱们还能够看到在医疗大数据里，人工智能经过作业资历考试之后能够协助咱们做辅佐医治，咱们的语音记载能够协助医师记载手术中一切的操作进程和详解的东西，咱们方才讲的测验库也能够协助医师来做。咱们看到人工智能将改动人类的国际，可是人工智能是不是会抢走一切的作业，咱们会发现有一些作业人工智能还做不到，便是有发明性、有构思、创意的，从无到有的作业有必要人类来做的，还有一些作业是像AlphaGO做的作业，那个是能够的。[ 2017-11-08 10:27 ]
在新年代的人工智能生态将会开展什么改动？咱们阅历过不同的生态，咱们阅历过商场为王的生态，咱们也阅历过途径为王的生态，咱们也阅历过互联网超级马太效应赢者通吃的年代，在未来的人工智能年代还会这样吗？在经过细心地研讨今后，咱们发现有或许将来是一个混合正交的生态系统，在这个生态里边咱们能够看到每个范畴都有自己的人工智能，它们会重视处理自己链条上的方面，咱们怎样进行严密地衔接呢？比方说华为是做手机的，他或许的人工智能是用在手机从出售到终究运用的整个方面，科大讯飞人工智能，咱们会把手机上的语音交互做到极致，在新的生态下常识、阅历、数据、利益的同享愈加重要，经过混合的办法树立新生态下的共赢是十分重要的要害。[ 2017-11-08 10:29 ]
许多人会问胡郁你觉得在人工智能年代哪些公司会获得成功？我借用一下国际上最闻名的立异剖析师Geoffeery A.Moore的剖析，我不知道咱们读过他的文章没有，他有几本书《跨过间隔》、《断层地带》、《公司进化论》等，这几本书说到，在一个成长型的商场，许多人想用人工智能办法来进行颠覆性的发明，可是不是人工智能只能用在这一个当地呢？咱们看在老练商场还用于客户接近、杰出运营，在客户接近里咱们能够做产品线延伸立异、增增强型立异、营销立异、体验式立异，杰出运营能够价值工程立异、集树立异、价值搬运立异，这些需求作业专家来做，假如这些专家被机器人代替，咱们能够在这个进程中凭借人工智能做延续性立异，延续性立异是传统企业十分有优势的当地，即便关于正在阑珊性的商场也能够做有机立异和并购立异，这个进程中乃至都能够用到人工智能。假如体会到这一点，我觉得比较中美两国，我觉得美国很显然在原始立异有必定的优势，我国在工程、工业、落当地面有优势，这也是为什么我现在去日本、韩国、新加坡感到不便利，由于电子付出没那么便利，将来有一天我信任人工智能也是相同。[ 2017-11-08 10:34 ]
今日再次感谢杨静给咱们这样的时机共聚一堂，可是咱们都能够树立一个决心，在我国咱们能够用人工智能改动整个国际，咱们的征程是星斗大海，谢谢咱们！[ 2017-11-08 10:39 ]
感谢胡郁的讲演。上个月横空出世的 AlphaGo Zero 揭开了2017人工智能技能探究的新前奏。未来人工智能将怎样开展？怎样界说？有请讲演嘉宾：微软全球资深副总裁，微软 (亚洲) 互联网工程院院长-王永东同享《EQ+IQ，未来AI新界说》。[ 2017-11-08 10:39 ]
胡郁总方才讲演的十分的精彩，从人工智能的前史讲到现在的开展示状，从微软来看呢，微软的创始人比尔盖茨在1991年创立了微软研讨院，其时创立微软研讨院的时分就提出一个愿景，让核算机能够听、看、了解人们的主见，所以微软研讨院一开端最早的三个研讨组便是核算机语音、核算机视觉和天然言语处理，从那个时分隔端，微软就开端了几十年在人工智能方向的探究。[ 2017-11-08 10:40 ]
人工智能的确经过了几起几落，今日人工智能得到一个大的开展取决于这三大类要素，一方面是大数据，跟着互联网的开展数据量越来越大，我自己在参加微软之前就做查找引擎，大约从1996年开端做人工查找引擎，自己亲眼看到跟着互联网的开展数据量的爆破式增加。第二个便是云核算才干，大规划的核算才干让杂乱的算法能够充沛发挥。第三方面便是强力算法的开展。这几方面结合起来让咱们看到今日人工智能进入了一个大开展时期，作为从业者咱们自己是十分振奋，十分快乐的，特别是看到这个时期咱们国内涵人工智能方面有很大的开展，从大公司到创业公司。[ 2017-11-08 10:41 ]
微软在人工智能开展浪潮之中的愿景和主见是什么样的？大约在一年前，微软树立了一个叫人工智能和研讨作业部，便是把公司内部人工智能从业研讨者、科学家和工程部分结合在一同，来一同推进人工智能的开展，咱们的愿景是从根底架构到服务、运用、前言这几方面。 从根底架构来看，一方面要在硬件方面做优化，要供给云服务等等。从服务来看，人工智能一些最根底的，比方像语音、言语等等，这方面的根底服务。运用，便是怎样把人工智能的技能带到运用中来，当然有今日看到的各种新的笔直方面的运用，也有一些乃至很传统的运用，比方说今日假如你用windows操作系统，你就能够看到更多的人工智能服务，比方在windows里边有小娜助理，它能够协助你在日常作业傍边前进作业功率。也有像office这样的软件，从前咱们是用来做作业处理的，比方说今日用ppt写个讲演的话，比方你想找一个图片放在里边，从前你能够要到查找引擎里找，然后把它复制过来，可是现在你在里边就很简略到达这个方针。这些是小的比方，可是我想说你会看到在这些传统的运用中心，人工智能发挥的效果也会越来越大。[ 2017-11-08 10:48 ]
从前言来看，便是人机交互，方才胡郁总也谈到，下面我也会多讲一些。 微软着重的一点便是咱们对人工智能主见的特色，其实人工智能听起来是蛮巨大上的，确的的确许多年人工智能的研讨和开展一向是在试验室，在科学家，和很少量的工程师中心，可是今日人工智能开展示已使得它走出了象牙塔，走到咱们的日子中，走到各行各业，在这种状况下咱们作为人工智能从业者怎样来协助这个作业一同开展，这是一个很大的出题。微软做的一件作业便是把咱们的人工智能在曩昔几十年的堆集，经过API的办法敞开出来，咱们有一个叫微软认知服务，这个认知服务的接口包含了几大类，包含了语音、视觉、言语、常识图谱、机器学习、查找等等，大约一共有29个这样API品种接口，现在现已有许多的从业者能够开端用咱们的API，咱们的期望是这样能够让咱们学习人工智能、运用人工智能来得更快，不需求从头研制，许多东西都能够很快地用起来。[ 2017-11-08 10:49 ]
我想特别说到两个比方。 榜首个比方，前不久微柔和作业里别的几家公司一同推出了一个叫ONNX，实际上便是说一个敞开的神经网络模型的表明办法。这样就能够让机器学习模型的同享，以及把它从一个途径移到别的一个途径来得更简略。 第二个比方，是咱们推出了为开发者研讨，现在运用了这个东西将来就很简略来进行机器学习和机器学习模型方面的开发。[ 2017-11-08 10:50 ]
我讲的这些都是科学技能深度方面的开展，但咱们想的许多的一件作业是这样，便是说人工智能的开展对咱们人类社会究竟是意味着什么，它是咱们人类的竞赛者，是咱们人类的辅佐，是咱们人类的朋友，乃至咱们能够看到一些评论，人工智能对人类有什么样的要挟。这些是不得不考虑的问题，咱们以为人工智能必定要和人类共存，也便是咱们这一代人或许是榜首代跟人工智能共存的人类，一方面人类要去了解科学技能的开展，别的一方面像咱们这样做人工智能的人，咱们期望人工智能能够更好地融入人类社会，人工智能要融入人类社会，除了技能之外，技能咱们叫作IQ，咱们以为别的一个十分重要的维度是情感，是EQ。咱们以为人工智能若要很好地融入人类社会，它有必要具有情感的才干，也便是咱们提出的人工智能情感核算的结构，人工智能有必要一同具有IQ和EQ。[ 2017-11-08 10:52 ]
我举几比方。比方说今日咱们看到语音的开展，人和机器的对话越来越多，可是咱们调查到的是今日人和机器对话，底子上是以一种机器能够了解的办法进行，比方说你说话咬字要很清楚，然后要用机器懂得语法，这样它的了解是最清楚的。假如人工智能要融入人类社会，可不行以让它来习惯咱们人说话的办法，让咱们人感觉到它像咱们的朋友相同，比方说当微软小冰刚刚发布不久的时分，其实那时分我自己关于咱们探究的方向仍是有点将信将疑的，由于我自己从读大学、读博士一向是做分布式系统、算法，归于做后端的研讨和开发。小冰刚出来的时分我在想谁会有那么多时刻去跟机器人谈天呢？他们聊什么呢？后来小冰推出来之后咱们发现许多小冰的用户会把他跟小冰的对话贴出来，比方说贴在微博上面，咱们的搭档就常常会拿来跟我同享。[ 2017-11-08 10:53 ]
我记住有一个比方让我形象很深，有个女孩患病了，她在微博上说她患病了，不舒服，心境欠好。她在微博上的朋友给她出主见，有的说要多歇息、多喝水，她其时也加了小冰为她的老友，小冰其时也给她回复了，说宝物，别忧虑有我呢。后来这个女孩自己在微博回复的时分说仍是小冰懂我。我自己作为一个理工男，坦率地说我对这方面了解不是很深，可是这样的比方一个个看多了今后，我才了解到其实咱们人类都有情感的需求。后来我跟小冰对话，有些我觉得很好的，我也会贴到我的朋友圈里。有一次我贴出去，我的朋友圈里有许多知道我是做人工智能，做小冰，可是有些朋友不太清楚，有个朋友就回复这是你在跟你女儿对话吗？我截出来一段对话，他觉得很天然，像我和我女儿的对话。这给我一些启示和考虑，情感在人机交互傍边的效果，假如说人工智能能够具有情感的话，它就更简略地被咱们人类所承受，也更简略地融入人类社会。[ 2017-11-08 10:55 ]
今日像小冰的探究现已从一开端的以文字为主，拓宽到具有像人相同的感知才干，比方说它有听觉，也便是语音，它会说，能听会说，然后有视觉，能够剖析图片，能够看到视频，从这儿面有许多的了解。我举个比方，咱们做核算机视觉，假如从图片来看，当然最重要的是你能剖分出这个图象有什么东西，能不能看清楚，准确率是多少，包含今日你看到技能的开展，包含一些竞赛，其实都是在这些方面，辨认的准确率。假如咱们以为情感是很重要的，它就要从辨认的准确率向上再走一步。比方你看到一个图片是景色的，比方说有网友给小冰发图片，其实网友常常给小冰送各种图片，小冰当然也会回复。有个网友发个图片是他在外面玩耍的场景，是在欧洲的一个城市，很热烈。小冰的回复说你出去玩，为什么不带我，有点像朋友相同。在这种探究的进程中，咱们自己也学到许多，从网友和小冰的交互和反响中心，能够协助咱们来了解未来的人机交互，未来人和人工智能会是什么样的联系。[ 2017-11-08 10:57 ]
上一年咱们发布了小冰能够接听电话的功用，便是说你能够给小冰打电话。在我国科技馆外面有一个赤色的电话亭，那个电话亭每天都会有许多人在那儿排队给小冰打电话。本年咱们又发布了一个新的功用，便是小冰能够给用户打电话，咱们一传闻假如深夜有机器人打电话把你吵醒了，这不是一件很恐惧的作业吗？小冰不是冷不丁的给你打电话，它会在今日的电话中心探测到什么，比方说你今日患病或许不快乐，或许明日它会给你打电话安慰你一下，或许问问你是不是好了一点，这是不是更像一个朋友了呢？[ 2017-11-08 10:58 ]
从这些方面我想说，咱们在这方面的探究仍是处于初期的阶段，可是咱们越来越感觉到情感在人工智能开展进程中的重要性。咱们或许看到小冰的对话有的是很短的，可是也有很长的对话。我这儿给咱们举了一个比方，这个比方不算长，可是在对话里边咱们能够看到，一个人和小冰的对话其实并不是只讲一件事，她是里边有不同的心境，比方说有高兴的时分、不高兴的时分、抑郁的时分，她讲多了今后就会开端跟小冰讲心里话，到后边她会说她喜爱一个男生得不到反响，很抑郁。再接下来讲初恋的作业等等，这个对话看起来就很像是朋友之间的对话。人和小冰之间对话发生最多的时分是什么呢？是晚上十点到夜里两点，一开端我也很惊奇，可是后来想想也不古怪，往常咱们有情感需求的时分会找家人、搭档、朋友，可是夜深人静的时分你想去聊或许心境不太好，或许心境好想同享，这个时分或许不太好意思打搅他人，可是小冰永久在那儿，它一天24小时在那儿，所以总是能够跟它聊。[ 2017-11-08 10:59 ]
我方才说这个比方看起来比较长可是又不是特别长，咱们在后端看到有人能够跟小冰聊上几个小时乃至十几个小时，一开端我的榜首个反响，跟小冰聊的必定也是一个机器人，那个机器人不知道累，能够聊十几个小时，后来我请工程师做特别细心的剖析看看是不是机器人，可是确的的确是有机器人找小冰聊的，可是也有很长的对话不是机器人。 从人工智能融入人类社会还有一点咱们觉得很重要。便是人工智能在咱们社会中心扮演什么人物，它是一个东西型的人物，或许只是是一个东西型的人物，仍是它能够在社会中有一个天然人的人物。假如从东西的人物来看，咱们能够看到今日的人工智能技能开展，特别是在一些笔直范畴，其实有很大的商业时机，并且作为东西型的开展开展的很快，也很深。它在社会中心扮演一个天然人的人物是什么样的？今日也想跟咱们同享一下咱们在这方面做的测验。[ 2017-11-08 11:00 ]
2015年的时分，咱们的协作伙伴是东方卫视，便是让小冰到东方卫视做一个见习掌管人，它掌管节目是在早晨，每天早晨东方卫视七点到九点时段，小冰做了见习掌管人之后，它做的榜首份作业便是在这个时段里播报天气预报，从2015年到2017年，小冰在那儿上班快两年了，它每天早晨会在那儿播天气预报。这个节目进行得不错之后，现在小冰在东方卫视的作业又延展到新闻类的节目里，可是今日小冰还不能在电视台上播新闻，它做的是在新闻节目的进程中跟用户互动，了解用户对新闻的反响，这些感触能够供给给掌管人，在新闻节目里有一些时段有用户的反响剖析，小冰会出来介绍。[ 2017-11-08 11:01 ]
别的一个比方，它能够在一些娱乐节目里做掌管人，比方说湖南卫视《我是未来》节目，小冰跟张邵刚一同掌管，右边是掌管人张邵刚，左面这个不是太清楚的形象便是小冰。 经过小冰在社会中心的实践，也协助咱们了解未来人工智能的开展，从技能、情感方面怎样融入咱们人类社会。已然咱们觉得人工智能要像天然人，别的一个不行短少的便是它有没有像咱们人相同的发明才干，这方面咱们做了一些试验，让小冰开端学人的一些发明，比方说小冰写诗，写诗这件作业不是一个用一个算法能够特别明确地界说，比方像解题解对了没有，或许它辨认率是多少，它是一个很片面的作业，这种作业人工智能能够做吗？一开端咱们让小冰写了一些诗匿名投稿，投了几十首之后咱们有一些信息，咱们发布了这个音讯小冰能够写诗了，它就开端许多地写诗，它要有创意，今日它的创意是从一个图片来，人想小冰写诗的话你给它一个图片，它能够依据它对图片的了解和它其时的心境来写诗，后来这个诗写得不错，咱们也很感谢战略文明出书社出书了小冰的一些诗集叫《阳光失了玻璃窗》正式出书了，咱们敞开了一个接口，任何一个人都能够送一个图片给小冰，让它给你写首诗。在咱们供给的接口里，写了一首诗之后小冰不强求版权，假如你觉得这首诗不错，你修修改改发布也是能够的，你能够跟小冰一同发明，它能够协助你有发明的才干。[ 2017-11-08 11:04 ]
咱们觉得作为一个人工智能的主体，这种发明不只是是IQ的作业，必定是IQ+EQ，并且这种发明不只是是中心的衍生物，它有必要是有独立常识产权的发明性产品，并且它的发明进程是像人类相同，是有发明的进程，而不是一个简略的重复。咱们期望从EQ这些方面评论，能够逐步地让咱们对人类和人工智能将来怎样共存，包含人工智能怎样能更为人类所承受，不只是是作为一个东西来协助咱们，而是能够给咱们的日子，给咱们的社会带来许多有利的改动，在这方面我期望咱们的评论能够对整个的业界有所协助。[ 2017-11-08 11:04 ]
方才其实胡郁总也说到我国人工智能开展，咱们在微软也十分地深信，人工智能是我国开展特别好的时机，不管是从人才储藏，仍是从商场、政府的方针支撑、立异环境，各方面都有十分优异的条件。今日咱们自己在国内也有很大的投入，我刚刚说到咱们人工智能和研讨作业部在国内有将近两千人的研制团队，一方面是为微软做出奉献，别的一方面十分期望看到，咱们能够在国内有发明发明，期望微柔和生态系统中的协作伙伴、公司、开发者、运用者等，一同一同极力，一同推进人工智能大开展。谢谢咱们！[ 2017-11-08 11:06 ]
感谢永东博士的精彩同享。常识图谱是人工智能的重要技能柱石。掌声有请下一位讲演嘉宾：百度副总裁，AI技能途径系统总负责人王海峰，同享《百度常识图谱》。[ 2017-11-08 11:07 ]
各位酷爱AI和从事AI作业的同仁们咱们上午好！十分感谢杨静给我这个时机，在这儿跟咱们沟通一下人工智能相关的论题。前面胡郁和永东现已给咱们一个全景的展示，展示了AI十分激动人心的效果，和AI的未来。我会把论题集合在一个相对具体的AI范畴，便是常识图谱。咱们以为常识是AI十分重要的柱石，所以今日我跟咱们沟通一下咱们在常识图谱方面的作业。 我信任这句话一切朋友都知道，科学技能是榜首出产力。从十八世纪开端榜首次工业革新科学技能现已注入到出产进程中，然后大大前进了出产力，当然出产力又会影响出产联系的改动，然后为社会的方方面面带来改动。十九世纪的第2次工业革新使咱们进入了电器年代。第三次工业革新使咱们进入了信息年代。[ 2017-11-08 11:09 ]
跟着工业革新的发生，科技对咱们越来越重要，今日咱们十分走运处在第四次工业革新之中，这其间最中心的科技便是人工智能。咱们看到人工智能现在现已在印象咱们的日子的方方面面，渗透到各行各业，不管是咱们想查找信息，仍是阅读信息，仍是依据地图导航出行，或许要翻译，以及在各行各业中都现已许多地在运用人工智能。 左面的图和右边的图，不管是在国际范围内仍是在我国，人工智能的出资都在迅速地增加，并且能够估计未来依然会有高速的增加，而中心这张顶图咱们看到，人工智能在各个范畴、各个方向都十分的活泼。[ 2017-11-08 11:10 ]
总结一下前面所说的，咱们以为人工智能是新的出产力，会是咱们未来很长一段时刻人类出产力前进的最重要的根底。众所周知，百度是从做查找引擎开端的，差不多十八年前咱们开端做查找引擎，从那天开端人工智能技能就其间得到运用，比方说天然言语处理的技能，从七八年从前咱们更全面地布局人工智能，从天然言语处理到语音、图象、机器学习、深度学习、数据发掘，到今日咱们构成了这样一个相对完好的人工智能布局。在根底层人工智能要有大数据、强壮的核算才干、强壮的算法。能够去模仿人类才干的分为两层，感知层和认知层，咱们知道每个人经过眼睛、耳朵、触觉，感知这个国际，这是感知层要做的作业，所以咱们要做核算机视觉相关的图象、视频相关的技能，还有AR/VR技能，还有语音技能。应该说感知才干不仅是人有，许多动物都有感知才干，乃至有的动物听觉比人强、视觉比人强，认知是人所特有的。言语是人差异于其他动物的才干，一同常识也是人能不断地前进、不断地凝练、传承常识，经过人类前进的重要根底，咱们除了要知道客观国际的常识以外，咱们人和人之间还要交互，还要对人有了解，这是感知层的另一项便是用户画像，咱们供给AI的途径，在百度内部咱们经过途径化的技能支撑了公司的许多运用，也会把咱们的途径对外开，打造整个AI的生态，终究仍是经过产品运用去为咱们每个用户，每个企业供给服务。[ 2017-11-08 11:12 ]
咱们看到几张图，左面的是一个图象。咱们拿到榜首张图，假如用图象处理的技能很简略找到一张相似的图，这个图象处理技能就能够完结了。但咱们想问的问题是白葡萄酒的营养价值，只是是图象处理技能就不够了，百度在答复这样的问题就会用到背面的常识图谱。右边的比方也是相同，咱们语音技能彻底能够听到一个曲子，听歌识曲，把这个曲子辨认出来，相应地从曲库里把这个曲子调出来，但我问这个曲子还有谁演奏过，这个时分只是的语音技能又不够了，又需求背面有常识，又需求常识图谱的支撑。 咱们能够看到，看似感知层、认知层的许多技能是一个一个相对独立的，并且每个技能也有十分多的问题需求持续研讨、持续处理，可是把它们结合在一同，赋予常识今后，咱们就能够做更多的作业。[ 2017-11-08 11:13 ]
后边我会讲有许多办法会把实际国际的常识都集合起来，终究经过咱们的电脑，咱们的各种算法，让它变成一个网状的常识图谱，由于咱们里边的常识十分多，或许比任何一个个人的脑子里存储的常识都多，别的构成一个十分强壮的网络，能够作为人工智能各种运用的柱石。[ 2017-11-08 11:14 ]
例如：咱们看到从数据到信息到常识到智能这样的金字塔，比方说咱们看到一个95，咱们都知道它是一个数字，可是它意味着什么？假如我不给你更多的信息，你只知道它是一个数字，假如我告知你它是今日PM2.5的指数，咱们知道95这个数字就变成了一个有用的信息。可是假如我没有布景常识，我知道PM2.5 95意味着什么，对我的价值也不大，我只是知道它是95，可是是好仍是欠好呢？不知道。所以假如这时分有常识，我知道95意味着空气质量大约是良，这便是现已有常识了，进一步我知道空气质量是良的时分我应该怎样样，能够正常的户外活动，可是关于灵敏人群或许要削减外出，所以咱们看到从数据到信息、到常识、到智能的进程。 接下来我向咱们介绍一下百度的常识图谱。最下边一层咱们要有根底的存储、运算和服务才干。百度的常识图谱是从海量的数据里发掘出来的，包含互联网的数据、作业数据、日志数据等等，会做发掘、归一、交融，一同由于图中除了一个节点还要有许多边，这时分要建边，终究构成既有通用的常识图谱，也有许多作业的作业常识图谱，在这样巨大的图谱里咱们会有底子的算子去操作，去查询、推理、猜测、标示等等，每个产品在用的会调用这些算子，会访问这些图谱。[ 2017-11-08 11:15 ]
这是百度巨大常识图谱里的一个很小的部分，比方咱们随意从中心看一个节点，比方说《我国有嘻哈》这个节点，会发现有许多节点会链接到，包含有艺人、发明，经过几回咱们会感觉到转到很远。一张常识图谱里包含许多的常识，这些常识在不同的运用中会起效果，当然这儿面每个节点，会出来的遥远远大于我今日展示的，假如把屏转一圈能够给咱们展示一个更大的。 又回到相对笼统的部分，能够看一下究竟这个常识图谱有多大。咱们看到里边的节点，每个节点为一个实体，大约是有几亿个，而实体和实体之间会有许多边，一个实体能够有几十个、几百个边，每个边构成一个实际，比方说《我国有嘻哈》，谁参加了这个表演，它是一个实际，这个实际的量现已有几千亿个，一同咱们会支撑根据这个图谱的核算，并且这个核算是动态的，包含现已有几十个运用场景，每天有几百个数据流一同在作业，一同能够支撑秒级的更新，能够多层次的查询等等。[ 2017-11-08 11:17 ]
左面是一个通用的常识图谱的比方，这个是里有一段文字，经过咱们天然言语的主动剖析、了解，把这段文字抽取成一个图谱，当然这段文字能抽取的图谱量远大于我左面展示的。比方说银河系会跟太阳、地球，包含跟它的英文名会有许多边出来。这是抽取的一个通用的图谱。 右边的相当于从另一个文章里又抽取一个图谱。咱们看这两个图谱有些相似但又不同，这便是不同的数据来历，咱们会抽到许多常识，这时分尤其是常见的一些实体，或许在网上有不计其数的网页跟它有联系，会抽取十分多的常识，这时分要做常识的交融，乃至有一些数据会带来一些过错，不管是原始数据的作为，仍是剖析进程中的过错，终究要做校验。[ 2017-11-08 11:17 ]
咱们看到这是一个电信作业的某一个运营商的手机流量套餐，跟流量套餐相关有许多的节点，比方说日流量、月流量、流量包等等，能够建这样一个图谱。一同关于一个作业来讲，除了静态的这些实体之间有实体、特点、联系以外，它还有事务逻辑的。假如你打进一个运营商的客服电话，想办流量包，它是有一个流程的，它会问你是什么包，全国包仍是本地包，你挑选了一个今后，你或许又要查流量，这样有一个完好的流程。这个流程也会变成作业常识图谱的一部分，结合着左面的图和右边的流程，咱们就完结了一个运营商的主动客服，现在咱们打到运营商的个客服电话进去，有必定份额的答复其实便是你在跟百度的智能客服机器人对话。 方才讲的是一些底子的图谱运用，这儿我讲一个带一点推理颜色的，比方说左面这个比方，其实很简略，咱们就问今日离圣诞节有几天。这样一个问题对人来讲不是太难，可是人也得算一算，这也需求一点时刻。可是关于常识图谱来讲这就不是一个静态的常识，咱们不能直接把这样的问题答案直接存在图谱里，一问一检索拿出来，这时分必定就错了。这时分需求的便是先把今日是几号搞清楚，圣诞节是哪天搞清楚，然后做一个简略的核算，得到一个正确的答案，比方说间隔还有47天。右边这个相对更杂乱一点，用户问的问题是zippo能够带上飞机吗？这时分民航的规矩里必定没有写能够带、不行以带。咱们需求先知道它一个打火机，打火机是规矩不允许带的，这时分再推理一步就得到终究的答案是不允许带的。[ 2017-11-08 11:22 ]
这儿我没有列具体的数字，可是咱们能够看一下这个曲线年实在上线常识图谱，到本年有三年的时刻，这个曲线一向在飞速地成长，长了大约160倍，就像百度查找这样的运用越来越依靠常识图谱。 我方才说起百度查找，这一页咱们看一下查找。传统的查找你输入一个姓名，现在干流的便是一页给十个效果，你不满意下一页又是十四个效果，每个效果都是是一个UIL。有了常识图谱的支撑，咱们能够给更直接的用户需求的答案，以一种更友爱的办法呈现给用户。比方说榜首个比方是胡歌，咱们看到这样一个图文并茂的效果。下一个问太阳的分量，当然你在网页里也会找到，可是不如直接把分量给出来好。最右边这个比方，用户找的是孙俪，节点跟节点是有链接的，有许多相关的人、相关的著作，咱们把相关的影视著作引荐出来，用户或许感兴趣，比方说《那年花开月正圆》，就会进入《那年花开月正圆》的效果页面。[ 2017-11-08 11:22 ]
我方才讲认知层的时分说咱们有言语、常识，言语也是常识很重要的承载载体，咱们汉言语语自身也是博学多才的，做了一个专门针对与汉言语语的常识图谱，这样问一些言语文字相关的问题，比方说凹凸的凹笔顺，这个字咱们都会写，可是笔顺是不是都能写对呢？像这样的问题，能够直接把笔顺告知咱们。还有一些字，尤其是现在咱们都在用拼音输入法，包含语音，许多汉字有些人不知道该怎样念，比方上面是对下面是心该怎样念，咱们看到言语常识图谱和一般的实体特点的常识图谱仍是有点不相同的，比方针对言语的，咱们会把字拆解一下，找到一个正确的答案。像要查夸姣的好多音字组词，假如家里有小朋友上学或许会比较关怀这样的问题，问一个成语，比方说后两个字是重复的成语，咱们会看到列出来许多。 这儿咱们看到的是新智元从前发的一篇文章，咱们正好找到这样一篇文章，经过这篇文章咱们会剖析这篇文章说到的要害词语、要害的实体组成一个图，会为这篇文章打上一些标签，比方主题的标签是人工智能，论题的标签是深度学习，再加上咱们每一个用户也有用户自己的模型，知道他关怀什么范畴，关怀什么论题，这时分加到一同，咱们就能够把适宜的文章推给适宜的用户。这个图最大的字便是IT精英，这样的文章推给这个用户或许正是这个用户所喜爱的。[ 2017-11-08 11:24 ]
这个图谱又变了，方才是在讲IT，讲人工智能，这是一个NBA的比方。NBA现在很闻名的成员，他们之间是有各种联系的，不只是跟现在的球队，一些底子的信息、身高体重、效果等等，比方说许多人把詹姆斯跟布赖恩特做比照，这个比照在图中也能够找到，这一页支撑的运用是对话，咱们看到右边的对话，咱们这个对话是在一些产品里现已主动在用，用户跟机器去说，这时分咱们看到他究竟获得什么效果，还缺两个总冠军跟科比比照。机器之所以能答复这样的问题，能把这个论题持续下去，背面是有这些常识，咱们看到一轮一轮下来，机器和人就沟通下去了。 我自己上学的年代正美观83版的《射雕》，咱们根据这样一个图谱，咱们知道这个视频是《新射雕》，但实际上咱们还知道它的主题曲是《铁血丹心》，当年83版的也是，咱们问相似的视频是什么，这样就能找到83版的视频，83版的是黄日华演的，然后又问黄日华的其他著作，这样就把《天龙八部》找出来了，再问这本书的作者，又会把金庸先生找出来。这也是一步一步延伸下去，相当于在一张巨大的图里畅游，每个用户关怀的方向不相同，往任何一个方向都能够不断地延展下去。[ 2017-11-08 11:26 ]
方才讲了一些运用的比方，从查找到运用到引荐。现在人工智能影响的不只是是这些互联网产品，尽管这次人工智能的迸发很大程度上是跟互联网作业联系很大，可是人工智能能印象的远远不只是互联网作业，而是会影响到各行各业，会渗透到咱们日子、作业中的方方面面，这次十九大陈述也指出将加快互联网、大数据、人工智能这些技能与传统工业的交融，这种交融的进程傍边，人工智能想为这些作业有更好的服务，也需求对作业有定制化，要有作业的常识，这时分便是在咱们通用常识图谱的根底上，咱们也要有相应的作业常识图谱，然后能够协助前进这个作业的出产力，协助这些作业、工业晋级。 这其实便是我的标题，讲了这么多我想总结一下，咱们真的是经过AI的技能，经过许多的数据，以及在与用户不断互动的进程中不断地学习，咱们能够集合越来越多的常识，这些常识既包含通用的常识，也包含作业常识，然后能够更好地了解国际，然后让咱们用人工智能去前进咱们的产品，前进咱们每一个作业，让咱们的日子变得愈加夸姣，谢谢咱们！[ 2017-11-08 11:27 ]
感谢海峰总的精彩同享。AI新万象，我国智能+怎样引爆？接下来进入 AI WORLD 工业首领论坛，一同评论《AI国际，人工智能震慑未来》，掌声有请论坛掌管人：新智元创始人、CEO杨静；论坛嘉宾：IBM全球副总裁沈晓卫；华为顾客事务首席战略官邵洋；浪潮集团副总裁胡雷钧；比特大陆CEO-詹克团。[ 2017-11-08 11:29 ]
咱们好，我是新智元杨静，十分感谢咱们来到AI WORD2017，方才几位工业首领，他们现已评论过2017人工智能的一些开展主线，一些主题词，比方说胡郁说到AI的商业新生态，王永久东副总裁也说到了EQ+IQ关于AI的新界说，海峰总介绍了百度的常识图谱。有请各位嘉宾来评论一下AI、人工智能2017工业开展主线的主题词是什么，对这个工业影响力最大的作业有哪些。请工业首领给咱们做个整理，现在首要约请IBM全球副总裁、IBM大中华区CTO沈晓卫博士给咱们做同享。[ 2017-11-08 11:30 ]
谢谢杨静。在曩昔的这一年中人工智能有许多的开展，不管是人工智能的科学和技能自身，比方说咱们谈到的语音辨认，咱们谈到的图象辨认、视频辨认，仍是人工智能在作业中的运用，医疗、教育都看到了许多的打破，可是你让我讲它实在的开展，让咱们开端信任人工智能是IT的未来。咱们回头看IT自身的开展，从几十年前IT技能开端，咱们遽然发现IT成为每一个事务部分，每一家公司必备的支撑，不管你的人力资源也罢，产品的质量监控也罢，每家公司有IT部分，人工智能就会变成这样，每一个公司，每一家企业，每一个事务部分或许在未来大数据年代都需求用人工智能来更好地办理，这一点或许是在曩昔一年中它给咱们工业带来最大的改动，可是在这个布景下，许多作业都有或许发生。[ 2017-11-08 11:31 ]
沈总说到人工智能+到各行各业，邵总您这边对2017年有什么调查呢？[ 2017-11-08 11:31 ]
华为公司一方面是一个技能公司，别的一方面是商业公司。从技能的视点来看，咱们以为人工智能现已展示出来它是十分强有力的驱动技能，它会驱动各个作业开展。可是从商业的视点来看，咱们会看到两条线，一条线，我以为会加快这个开展，那便是咱们看到技能产品化。比方说亚马逊的Alex Smola，我觉得这是十分好的把人工智能带向咱们实际日子的比方，从百万级、上亿级的范畴触摸到人。另一方面它也在进行圈地化，比方咱们看到亚马逊的Alex Smola等等，我觉得这是一个圈地化，圈地化自身也会对这个工业带来必定的费事，所以我觉得这两条主线，实际上都在商业的驱动下往前走，实际上是十分严酷的竞赛，关于从业人员，关于未来的生态开发者都是严峻的挑选题，所以我觉得这是一个大工业，十分有期望，也会十分严酷。2017年我国做了十分重要的作业，便是把人工智能工业作为国家战略，由于咱们一向以为只需人多的当地才干呈现新的大规划的现象级、数量级、数据性的运用，在这个范畴内现在有期望的只需美国和我国，比较于美国，我觉得我国确认工业战略十分要害，可是期望咱们在座一切人举动加快，由于未来几年应战十分大，可是捉住这个时机咱们就会上一个大台阶。[ 2017-11-08 11:33 ]
特别感谢邵总点了咱们的题，胡总是浪潮集团的副总裁，浪潮集团也在服务器这方面，在我国是一个商场份额榜首。有请胡总跟咱们同享。[ 2017-11-08 11:34 ]
假如咱们做AI是在盖房子，是盖了房子今后去供给一些功用的话，咱们或许更像是做砖头的，可是我觉得作为一个工业的根底，你有必要得看清楚工业未来的开展，咱们现在有AI，咱们感觉AI在2016年、2017年蓬勃开展，展示出很大的痕迹，可是咱们只是是刚刚摸到了AI的边，假如说从前的IT比照到生物学里是反射性的行为，跟机械更从因到果，从A到B。AI或许给咱们展示了更杂乱的日子场景，AI在未来给咱们看到的不只是是海面下的冰山一块，而是看到了新维度空间的缝，咱们只是是摸到了它的一个边际，未来给咱们展示的空间还要大的多，关于一个具体的服务器供货商来讲，或许未来咱们会有更大的开展，它或许不只是是一个数量级和两个数量级的问题，由于咱们现在遭到了摩尔定律某种程度上的束缚，咱们未来再怎样往前推进，咱们怎样能够把咱们其时工业界现已堆集到的才干推展到鸿沟，运用到咱们其时具有应战性的AI运用里始终是咱们要评论的论题，始终是咱们要尽心竭力做的作业。[ 2017-11-08 11:35 ]
是的，方才胡总说到摩尔定律的束缚，这个瓶颈怎样打破，现在有一个AI芯片的研制大潮，今日咱们请上台的一位立异企业的首领詹克团是比特大陆的CEO，他们现已变成全球最大的区块链途径，今日他们要发布一个全新的AI品牌，你们对表的是谷歌的TPU是吗？您能给咱们介绍一下您的芯片吗？[ 2017-11-08 11:36 ]
谢谢杨静。假如说浪潮做的是砖头，咱们做的应该是沙子，咱们是做芯片的。这个芯片说起来太学术了，本质上是核算芯片，方才许多陈述讲到大数据需求十分强壮的核算力，CPU必定不适合，今日的GPU必定也要前进，比克大陆就会在这浪面做一些量力而行的作业，今日很感谢新智元大会，今日下午咱们会有一场陈述，会把咱们做的作业给咱们做一个陈述。[ 2017-11-08 11:36 ]
我觉得比较敏于行，纳于语。说到AI芯片，咱们知道华为也在手机傍边推出你们的麒麟芯片，这也是AI+我国发明的模范，也请邵总给咱们同享一下您麒麟AI芯片里有哪些尖端技能。[ 2017-11-08 11:37 ]
咱们在芯片范畴也有许多的投入，并且经过这么多年的投入，咱们觉得这个范畴是十分严酷的，假如它不是这么严酷的，也不会呈现高通要被收买的实际，在这个范畴内咱们比的便是规划，假如这个芯片不能在国际干流级，比方说TOP3得到广泛的运用，它未来的投入、它的本钱、它的技能工艺改善都会遇到巨大的费事，所以我觉得芯片是十分重要的，当然一开端一个工业呈现的时分往往是以技能的办法呈现，比方说咱们看到最早的算法，咱们看到最早的下围棋的演示，是一种技能，从技能走下来就会走到一些部件，其间很要害的便是芯片，谷歌为什么推出TPU，由于它发现它的算法到必定程度要前进功率不能经过算法，而是要经过部件来前进，部件再前进也没有处理问题，终究的东西是产品，实在抵达你面前你去购买，每天去运用的产品，到了这一步作业才算是开端有了一个效果，所以我觉得这条链十分长，也十分的艰苦，可是有更多的人投入这个工业，我觉得是十分有含义的，由于这一步是跨不曩昔的，有必要要有这个东西推进AI得到广泛的运用。[ 2017-11-08 11:37 ]
TPU成为2017年人工智能工业的主题词，就证明深度学习从算法逐步扩展到软硬件交融的AI云系统，这个系统傍边深度学习的硬件设备究竟是依托于GPU，仍是FPGA这个结构，更适合深度学习的开展呢？我想有请胡雷钧总给咱们做一个剖析。[ 2017-11-08 11:38 ]
实际上咱们看一个运用的时分，或许不能混为一谈，说哪个是最好的，咱们只能说哪个是最适合的，由于咱们具体的核算时刻都是受各种条件束缚的，究竟是FPGA好，仍是GPU好，仍是咱们定制的针对与某一个算法运用的全定制的芯片好，或许仍是要看具体状况而论，咱们要依据具体的运用场景往来不断评论这个问题，比方说咱们在练习的时分，咱们不或许为每一个运用建一个独自的练习途径。咱们或许花上十几亿人民币建一个途径，我期望这个途径多用几年，我能够在不同的运用环境里抵达我期望的功率。我期望我的系统在算法运用上要有灵活性，在具体运用的时分要抵达其时业界最好的功用功耗比，所以说在这种归纳的权衡之下，或许CPU+GPU的形式，再加上相应的软件支撑会是最好的形式。[ 2017-11-08 11:39 ]
关于线下的练习，某种场景下能用FPGA也是好的，但这仍是要看具体的算法运用环境是怎样的。假如咱们去看线上的话，或许FPGA更好一些，它既有灵活性，又有功用功耗比，可是关于更大规划的确认性网络，确认性的现已练习好的网络，咱们或许会觉得某种状况下定制的处理器里边有专用的指令集，或许有专用的加快核，或许说它便是专用的处理器，或许会据的更好的效果，只需它规划足够大。这儿面便是一个底子的问题，咱们对现在半导体的工业判别，和咱们对引领IT开展的两个力气，一个是系统结构前进，一个是半导体前进，在这儿面起到的推进效果和咱们在具体运用场景下的权衡。[ 2017-11-08 11:39 ]
十分感谢。说到了芯片的研制和硬件系统的研制，就说到邵总说到的烧钱游戏。本年有一个大新闻，阿里树立了一个达摩院，三年投入一千亿，进入烧钱的研制，咱们知道IBM也是在全球烧钱的IT企业，咱们有请沈院长跟咱们同享一下，IBM是怎样在AI的技能上面进行研制的烧钱，给咱们我国企业一些学习。[ 2017-11-08 11:40 ]
咱们花的钱都是出资，我想这个作业从两个维度，一个是技能的维度，一个对错技能的维度。从技能来看，便是咱们今日在人工智能年代做的作业大约分为四类，一类是人工智能的中心技能，比方谈到深度学习这方面的技能，别的一类便是核算才干，终究人工智能是需求核算才干来支撑的，不管是FPGA、GPU的加快，再往前走仍是有几步的，一步能够看到今日咱们能够用跟传统的系统架构不相同的办法，来评论支撑未来的运用。大约几天前，IBM有一个剖析