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2017年人工智能趋势:AI将成为“日用品”

阿里云研究员/资深总监/IEEE院士 华先胜

2017年03月09日15:24  来源:人民网-人民创投网

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

AI是未来已经成为不证自明的事实,人工智能时代的一个特点是,人工智能平台的转换成本高,因此这些IT巨头争相提供AI云服务,甚至不惜将软硬件开源,将AI服务作为特色业务提供给第三方,就是看中了这一点:只要第三方使用自己的平台,就会把数据留在平台上,而这些数据将会是人工智能时代的一座大金矿。而对于应用企业来说,利用大公司提供的AI云服务提升竞争力也是势在必行。所以,无论对于AI服务提供商,还是使用AI服务的企业,这都是一种双赢的合作。

从智能交通到教室监控再到视频直播等等场景,生活中每天都在产生海量的图像、视频数据。在这些场景中,对图像、视频数据进行智能分析、挖掘其中的内容以及对其中的事件进行实时的分析并非易事。

视觉智能发展朝向两个方向:云上智能和端上智能。云上的智能是指复杂的计算是在云上完成;端上智能则是在终端完成的,例如手机或摄像机本身自带的计算能力、自动驾驶等等。云上智能除了单体的智能之外,还存在着整体的智能,也就是说也可以把大量数据放在一起进行计算、分析,然后挖掘更深层次的价值。

算法、平台、数据、用户、商业五大要素构成了云上智能。其中平台提供强大的计算能力,用于支撑图像视频分析算法;大量的数据保障智能算法的优越性能;用户既是算法的消费者,也是数据和算法准确率的贡献者;此外,好的商业模式才能让视觉应用长久地发展。

视觉计算技术的几大方向:第一是视频图像分析识别,主要是对视频或图像进行分割、检测、识别和跟踪等;第二个方向是视觉搜索,主要包含特征学习、索引、排序等;第三个方向是视频图像生成,主要是图像视频的生成、场景和物体的3D建模等;第四个方向是大规模视觉计算平台。除视觉生成外,视觉计算技术从算法的角度来看核心可以总结为:搜索和识别。搜索和识别两者本身就具有相关性:现在的图像搜索离不开必要的识别,而识别任务在很多场景中,尤其是数据量非常大的场景中,是需要通过搜索来完成的。

一个真实世界的视觉搜索系统必须满足相关性、覆盖率、伸缩性、用户体验四个方面的要素才能真正地为大众所用。今天,在面对大量的挑战的同时,也拥有着更多的机会:首先,几乎所有的手机都具有相机,使得视觉搜索的入口十分便捷;其次,大数据分析平台的出现使得我们具有计算、处理大数据的能力;此外深度学习技术的出现以及大量的图像视频数据和大量的用户推动着视觉识别和搜索技术的发展。

互动问答:

Q:AI会应用在那些行业?

A:AI在金融、安防、交通、设备端、智能设备等场景都有应用,而且搜索本身就有场景。智能已经渗透到很多地方了,只是我们没有体会到而已,将来人工智能在所有地方都会有。

Q:现在数据处理的量大概到了什么阶段?

A:不同应用阶段都不一样。比如淘宝有多少商品、图像就是有多少量,达到几十亿的级别。其他医用已经达到几百亿及以上的级别。

Q:现在的视觉计算是应用在阿里内部还是和合作方已经有合作了?

A:大部分是对外,对内的有相关团队在做,我们更多的是关注在其他方面上。

Q:现在AI人才储备的情况。

A:AI方面的人才很多,对人才的需求量也很大,所以现在是AI研究人员找工作的旺季。但相关人员除了关注技术以外也要更多关注应用。

以上文章来自阿里云首席科学家华先胜近期在“脉脉职播”上的分享。

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(责编:陈键、赖悦)

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