Teknolojik atılımdan ticari gerçekleştirmeye, AI inişinin zorlukları ve bununla başa çıkma yolu
Lieyun.com Beijing 21 Mayıs'ta bildirildi
Kısa süre önce Inno Angel Fund, "Call Me Inno" 2019 Inno 6. Yıldönümü Yenilikçi Konferansı'nı düzenledi. "Yeni Ortamda Nasıl Kalkınma Aranmalı" temasıyla konferansta, tanınmış girişimciler ve yatırımcılarla paylaşım ve tartışma yoluyla yeni ortamdaki zorlukların üstesinden nasıl gelineceği konusunda girişimcilere yeni fikirler ve öneriler sunuldu.
Şu anda en popüler parçalardan biri olan "yapay zeka", her geçen gün daha fazla ilgi gördü. Yapay zeka teknolojisinin kademeli olgunlaşması ve uygulanması ile çeşitli alanlarda giderek daha önemli bir rol ve değer oynamaktadır. "Yapay Zekanın Gerçek Dünyası ve Ütopya" yuvarlak masa forumunda, Inno Angel Fund'ın Ortağı ve Zhenyun Venture Capital'in Ortağı Zhu Xiaocheng , Songzhi Intelligent'in kurucu ortağı ve CEO'su Ding Hao, Zero Rhino Technology'nin kurucusu Xia Zhongpu , Li Hongyi, General Robotics CEO'su , Mi kurucusu Yu Ke'yi oynayın Yapay zekaya odaklanan, yapay zeka iniş sürecindeki sıkıntılı noktaları ve zorlukları tartıştı.
Songzhi Intelligent'in kurucu ortağı ve CEO'su Ding Hao Müşterilerin ihtiyaçlarını anlamak için bir eşik olduğuna inanan O, müşterilerin yapay zeka ihtiyaçlarının çoğu zaman net olmadığını, şu anda çözüm sağlayıcının sorunu müşterinin bakış açısından çözmesi ve gerçek ihtiyaçları çözmesi gerektiğini söyledi. Bu, mevcut AI iniş sürecinde karşılaşılan acı ve zorluktur.
Zero Rhino Technology'nin kurucusu Xia Zhongpu Yapay zeka ses çözümünün inişiyle piyasada iki sesin ortaya çıktığı paylaşımda dile getirildi.Birinin yapay zekanın oyuncak olduğunu düşündüğünü, diğerinin ise çok az sayıda müşterinin daha güvenilir ve etkili bir çözüm seçmesinden sonra, O zaman bunu işletmenin katı talebi olarak kabul edin. Bu nedenle, mevcut AI ses çözümünün "sadece ihtiyaç" ve "oyuncaklar" arasında bir oyun olduğuna inanıyor. "Böyle bir modelin gerçek para getirebileceğini, bu pazarda kimin kazanacağını kim kanıtlayabilir?"
Li Hongyi, General Robotics CEO'su Akıllı robotların, yalnızca insan emeğini tekrarlamaktan ziyade, insan yeteneklerini değiştirip genişleteceğine inanılıyor. Şu anda en değerli senaryo uygulaması hizmet robotu alanıdır.
Mi Founder oynayın Yu Ke Paylaşımda, günümüzde yapay zekanın "yapay zeka geriliği" olarak görüldüğü ve NLP'yi rahatsız eden en büyük sorun olduğu belirtildi. Ona göre, sesin etkileşim etkinliği, temizlemenin etkileşim etkinliğinden daha iyidir. Üç ya da dört yıl önce herkes bir NLP ses asistanı olmak istediğinde, Google derin öğrenme için temel çerçeveyi yayınlamadı, bu nedenle "barut" olmadan "silah" olmazdı. Bugünün yararı, "barut" olması ve Google'ın derin öğrenme için bir çerçeve yayınlamasıdır ki bu, aynı zamanda AI sesinin uygulanmasını hızlandıran önemli faktörlerden biridir.
Aşağıda, Lieyun.com tarafından düzenlenen ve silinen forum kaydı yer almaktadır:
Zhu Xiaocheng (Sunucu): Bugünün sunucusu biraz alışılmadık olacak. Bu yıl Innovator Konferansı. Yine de kahramanı mucize veriyoruz. Anormal olarak ne yapmak istersiniz? Sorular sorarlar ve ben cevaplarım. Aşağıdaki 1 dakikalık bir giriştir.
Ding Hao : Herkese merhaba, Songzhi Intelligent'ın kurucu ortağı ve CEO'suyum. Songzhi Intelligence, Android'e benzer, açık ve kullanımı kolay bir makine zekası işletim sistemi oluşturmaya kararlıdır. Ekipmanları güçlendirmek ve makineleri daha akıllı hale getirmek için ileri teknolojiyi kullanıyoruz. Misyonumuz, insan ve makine arasındaki mesafeyi daraltmak ve teknolojiyi endüstriyel düşünce tarzını dönüştürmek için kullanmaktır.
Örneğin, makinenin kullanımı zordur ve operatörün çalışması için robot programlamayı öğrenmesi gerekir, ancak çoğu insan bu tür bir eğitime hiç maruz kalmamıştır. Bununla birlikte, küçük ve orta ölçekli işletmelerin ve fabrikaların hattı değiştirme ihtiyacı vardır, bu nedenle teknolojimizi makinenin kullanım engelini azaltmak için kullanabileceğimizi umuyoruz - tıpkı bir akıllı telefon gibi, makinenin kullanım engeli azaltılır, böylece makinenin kullanımı Hız ve esneklik yeniden canlandırıldı, bu bizim iniş sahnemiz.
Xia Zhongpu: Benim adım Xia Zhongpu ve daha önce Baidu AI çözümlerinin direktörüydüm Baidu'da beş yıldır, özellikle To B yönünde AI insan-makine görüşmeleri yapıyorum.
Deneyimli bir girişimciye aidim ve 2018'de çıktım ve Zero Rhino Technology'yi kurdum. Zero Rhino'nun yaratılmasının başında "çağrı merkezinin zekası", giriş noktamız ofis mavi yakasıydı. Sıfır gergedan teknolojisi, Çin'deki 5 milyon mavi yakalı ofis çalışanının yerini alacak. Eski çalışan girişimcilikten biraz bahsetmiştim.Baidu'dayken, 2017'de Baidu'nun en büyük ticarileştirme siparişini verdim. Ekibi çözümden uygulamaya yönlendirdim. Tek sipariş 100 milyonu aştı. Bu sayı şimdi, ister Baidu ister Ali olsun. Hala çok büyük.
Kurulan Zero Rhino Technology, başabaş dönemini 10 ayda tamamladı ve ticarileştirme hızı nispeten hızlı ilerledi. Şimdi bir sonrakine meydan okumaya ve iş modelimizi yeniden yükseltmeye hazırım.
Li Hongyi: Herkese merhaba, benim adım Hongyi Li. Eskiden Çin Bilimler Akademisi Shenyang Enstitüsünde robot olarak çalışıyordum. 2015 yılının başında işimden ayrıldım ve mevcut şirketi kurmak için Inno'dan Angel Fund'u aldım. Şimdi ana işimiz üç tane yapmak.
Biri tümör cerrahisi robotu. Bu alan ağırlıklı olarak uluslararası pazar ve bazı yerli ilk üç hastaneye yöneliktir.Radyoterapi yapıyoruz.Öte yandan, özellikle yurtiçi birinci kademe şehirlerde park etme zorluğu için akıllı park yapıyoruz.Robot teknolojisi, park etmeyi daha kolay hale getiriyor.
Aynı sektöre yönelik bir iş de var, robot redüktör yapıyoruz. Redüktör her zaman robotların boynu sıkıştırması için bir teknoloji olduğu için, hala Japonya'nın tekelinde. Bunu Kore zanaat ekibi ile yapıyoruz Kendi tasarımımız ve geliştirmemiz ile yabancı ekiplerin uzun vadeli zanaat birikimi ile bu yılın sonuna kadar seri üretime başlanmalıdır.
Yu Ke : Ben bir NLP platformu olan PlayMi'nin kurucusu Yu Ke. Ödeme için insan-makine işlevi diyaloğundan kapalı döngü NLP bulut hizmetlerine kadar filmler, oteller, paketler vb. Sunuyoruz.
Şu anda içinde bulunduğumuz pazar, yani cep telefonu sesli asistanları ve araç ses etkileşimi patlamanın arifesinde. Servisimiz, dört büyük yerli cep telefonu markasında ve aynı zamanda yerli lider otomotiv markalarında yer almıştır. Şirketimizi basit bir cümle ile anlatın Şirketimiz Çin'deki "Batı Dünyasına" en yakın şirkettir.
dilek Xiaocheng: Dördünün tanıtımından sonra, Yu Ke'nin finans endüstrisinden, Li Hongyi'nin Çin Bilimler Akademisinden, Xia Zhongpu'nun Baidu'dan ve Xia Zhongpu ile Ding Hao'nun daha benzer ve büyük şirketlerden olduğunu eklememe izin verin. Bu yüzden farklı geçmişlerden yapay zekanın gerçek dünyasından bahsettik, uzun yıllardır bundan bahsediyoruz. Şirketin şu anda üzerinde çalıştığı şeyler nelerdir? Gerçek dünyada yapay zeka ile güçlendirilebilecek senaryolar sizce nelerdir?
Yu Ke: Yapay zeka uygulamasında kişisel olarak iki alanla ilgileniyorum: Yüksek lisans ve doktora derecem Stanford'da, bu yüzden derin bir öğrenme geçmişim var, yüksek lisans ve doktora derecem de derin öğrenme. Bu yüzden benim asıl endişem yapay zeka endüstrisinde derin öğrenme teknolojisinin uygulanması.
Kanımca esas olarak iki yöne ayrılıyor, ilki görüntü. İkincisi, NLP doğal dil işlemedir. İlgilendiğimiz NLP endüstrisinde, doğal dil anlayışı ve işleyişi artık bir patlamanın arifesinde. Burada müşteri hizmetleri ve giden aramalar olmak üzere iki büyük sahne var.
Wall Street üzerinde NLP algoritması odaklı işlemler yapıyorduk, yani işlem yapmak için haber başlıklarını ve haber bilgi akışını kullanıyorduk ve ardından Wall Street'te birinciliği elde ettik. Bu nedenle, JPMorgan Chase'in küresel başkanı olarak. Bu, anlamsal derin anlayışta çok derin deneyime sahiptir, bu yüzden yapay zeka asistanlarını seçtik, bu yüzden görebildiğim endüstri modeli bu.
Zhu Xiaocheng: Wall Street'in bir numaralı algoritmasından bahsedildi mi, hâlâ kullanılıyor mu?
Yu Ke: Temelde daha önce finans sektöründeyken ikincil piyasa finansal işlemlerinde NLP algoritmalarını ve derin öğrenme tekniklerini kullanmakla eşdeğerdir, açıkçası hisse senetlerinde kullandım. Günümüzde yapay zeka asistanlarında NLP teknolojisi kullanılmaktadır.
Zhu Xiaocheng: O sırada kullanıcılar kimlerdi?
Yu Ke : Kullanıcı kendisi Örneğin, NLP teknik analizimiz aracılığıyla, Bloomberg News'in bilgi akışı gibi, ABD'nin müzakere politikasını değiştireceğini söyleyen herhangi bir haber başlığı gelir. Önceki pazarlık pozisyonunun nasıl olduğunu, müzakere pozisyonundaki değişikliğin hangi hisse senetlerinin fiyatını etkileyeceğini ve fiyatın yüzde kaçının etkileneceğini analiz edeceğiz. Kullanıcının eşdeğeri JPMorgan Chase'in kendisidir ve işlemi doğrudan belirlemek için doğrudan NLP'nin akıllı algoritmasını kullanırız. İşlemin performansı nihayet Wall Street'te birinci oldu.
Zhu Xiaocheng: Çin'de bunu yapan var mı?
Yu Ke: 2010 yılında, Wall Street'teki ilk NLP ticaret şirketi olduk, buna haber odaklı ticaret denir ve ilk bizdik. Daha sonra bir iş kurmaya başladım, finans sektöründe çalışmayı bıraktığım için sadece yurt içi değil, UHF ticareti için haber kullanan uluslararası borsaların da çok olgun olduğunu öğrendim. UHF ticareti gibi, zamanımızda hala imkansızdı.
Zhu Xiaocheng: Lütfen LingXi Technology'den Xia Zhongpu'yu çağrı merkezi hakkında tanıtın.
Xia Zhongpu: Nispeten büyük bir diğer uygulama da çağrı merkezidir.Çin'deki çalışan sayısı azalır ve Çin'de 5 milyon çalışanı vardır. Bu 5 milyonun% 5'i çevrimiçi müşteri hizmetleri veya ilgili pazarlama yapıyor. Bu teknolojinin bu sektörde uygulanması da bu küçük insan grubundan başladı, çünkü teknolojinin bu kısmı nispeten daha kolay ve daha az entegre.
Baidu'dayken, 2014 yılında çağrı merkezinde çevrimiçi müşteri hizmetleri ve çevrimiçi pazarlama olarak çalıştım. Bunu iki yıl yaptıktan sonra, teknolojinin ilerlemesiyle, Baidu'da ses dahil% 95'lik bir pazara ve 4 milyondan fazla kişiden oluşan bir pazara girdik.
O zamanlar bu pazarın 2010 yılında emeği% 40 azaltacağı öngörüsü vardı ki bu da çok büyük bir pazar. Her insan yılda 100.000 yuan kazandığı için, bu yüz milyarlarca bir pazardır. O zamanlar Baidu'nun yaklaşımı, müşteri hizmetlerinin en zor kısmıydı. Çağrı merkezi işinde müşteri hizmetleri teknolojisi zordur. Ayrıca, bir kar merkezi ve Party Anın favori yatırımıdır. Teknik zorluklar nispeten kolaydır. Girmek için en zor yolu seçtik. Çağrı merkezindeki en büyük devlete ait şirketler China Unicom, China Mobile ve China Unicom'dur. Tek birimler 40.000, 30.000 ve 30.000'dir. En büyüğü China Unicom'u seçtik.
China Unicom, ilk yıl insan gücünü% 25 azalttı, bu yüzden Baidu'nun listesinin 100 milyonun üzerinde olduğundan bahsediliyor. Bu iki yıl önceki durum.
Bugün ne ölçüde? Mükemmel vakaların inişiyle piyasada iki ses ortaya çıktı. Birincisi, basit, düşük maliyetli, akıllı müşteri hizmetleri ve akıllı giden aramalar, kullanıcılara yapay zekanın bir oyuncak olduğunu hissettiriyor. Diğer bir ses ise, çok az sayıda müşterinin daha güvenilir ve etkili çözümler seçmesinin ardından, akıllı müşteri hizmetleri ve akıllı giden aramaların şirkette katı ihtiyaçlar haline gelmesidir.
Şu an gördüğüm durum Just Need ile oyuncaklar arasındaki oyun ... Böyle bir modelin gerçek para getirebileceğini, bu pazarda kimin kazanacağını kim kanıtlayabilir?
Zhu Xiaocheng: Yani artık sektörden bağımsız olarak, müşteri hizmetleri ve giden aramalar olduğu sürece bunu yapabilir miyiz?
Xia Zhongpu: Evet, sektör ne olursa olsun, imzaladığımız China Life, China Merchants Bank ve China Mobile, merkezden aldığımız siparişlerdir. Sayı ve ölçek açısından büyük çağrı merkezleri sektöründe.
Zhu Xiaocheng: Bir soru daha, bunu yaptığınızda uçtan uca çözümler mi yapıyorsunuz yoksa yukarı ve aşağı akış çözümleriniz var mı?
Xia Zhongpu: Tüm ekibimizin temel rekabet gücü ne olursa olsun, ileri düzey bölümümüz, sorunun tamamını baştan sona çözmek ve işin etkisinden sorumlu olmaktır.
Zhu Xiaocheng: Lütfen Ding Hao'yu tanıtın.
Ding Hao: Kişisel geçmişim, lisans eğitimimi Çin'de bitirdim ve yüksek lisans ve doktora için Almanya'da okudum. 15 yıldır Almanya'da çalışıyorum, robot işbirliği veya mekanizasyon olsun, imalat alanında her zaman bir şeyler yapıyorum. Geniş bir perspektiften bakıldığında, AI bir algoritmadır.Alpha Dog'un kararlar verebileceği konusunda sık sık şaka yaptık, ancak satranç taşlarını alıp tahtada oynamıyor. Yani bunu yapmak için bir karar olması gerekiyor ama bunu kim yapacak, nasıl yapacak ve bu eylemi bir kişi gibi nasıl tamamlayacak, hangi algoritma kullanılırsa kullanılsın, bu şeyin kendisi çok büyük bir değerlendirme.
Ben sibernetik çalışıyorum İmalat endüstrisindeki geleneksel sibernetik uygulamasına dayanarak, ister montaj ister montaj için olsun, birçok insanın karşılaştığı sorun, güvenilirliği garanti edip edemeyecekleridir. Bu şeyin güvenilirliği% 70 veya% 80 ile değil,% 99.97 ile ölçülüyor. Bu durumda, AI bize görünüyor, ister Alman Araştırma Enstitüsü olsun, ister başka durumlarda, AI gerçekten çok hızlı olabilir.
Ancak endüstriyel bir bakış açısından, 100 verinin sorunsuz olmasından sonra 101 verinin de uygun olacağının garantisi yoktur. Yapay zekaya diyalektik olarak bakarız, örneğin makinelere nasıl monte edileceğini öğretirken. Geleneksel şekilde, bunu yapmak nispeten uzun bir zaman alır veya eşik nispeten yüksektir ve öğretmesi gereken insanların bir şeye ihtiyacı vardır.
Artık AI ile hız artırılabilir. Ama konu bu şeyi gerçekleştirmeye gelince, karışık bir oyun tarzı, onu nasıl daha etkili hale getireceğimizi görüyoruz. İmalat sanayinde herkesin Endüstri 4.0 ve gelişmiş üretimden bahsettiğini görüyoruz, fabrikaları nasıl daha esnek hale getirebiliriz. Çok sayıda büyük müşteriyi kesiyoruz, çünkü büyük müşterilerin bazı siparişleri var.
Başka bir fenomen daha gördük: Gerçekten esnekliğe ihtiyaç duyan müşteriler küçük, orta ve mikro işletmelerdir. Rakamlara göre, Alman şirketlerinin% 96,% 97 ve hatta% 98'i küçük ve orta ölçekli şirketlerdir. Her sektörün işçiliğini iyi anladıkları için her sektörde şampiyon olabilirler. Ekipmanı karşılayamıyorlar, ancak ekipmanın kullanım eşiği ve esnek bir şekilde üretilebildiği zaman hattı hızlı bir şekilde değiştirme ihtiyacı ve hızlı ekim için hızlı bir şekilde kullanılıp kullanılamayacağı Çin de dahil olmak üzere onlar için en önemli acı noktası. aynısı.
Yani yavaşça dönüştüğümüzde, hangi ekipman veya algoritma araştırılırsa araştırılsın, sunduğumuz şeyin To C olduğunu bulacağız. İnsanlar bir şeyin işe yaradığını düşünürse, ortaya çıkacaktır, bu bizim felsefemiz.
Yani iki yönde, AI'nın inişi, artıları ve eksileri. Gerçekten yüksek hızı garanti edebilirsiniz, ancak istikrar ve güvenilirliğin nasıl sağlanacağı% 99,7 veya daha yüksek güvenilirlik gerektirir. Bu stratejide bir sorun yok, ancak yine de en gelişmiş algoritmayı kullanması gereken birçok küçük ve orta ölçekli işletme var, eğer kullanırlarsa maliyeti düşürülebilir. Ben şahsen ve Songzhi yapay zekayı ve bu şekilde inişi anlıyor.
Zhu Xiaocheng: Sorum oldukça kaba, senaryo nedir, ancak Dr. Ding ileri üretim ve esnek üretimde karşılaşılması gereken teorik çerçeveyi açıkladı, ki bu çok iyi.
Ding Hao: Örneğin, küçük ve orta ölçekli işletmelerin robot kullanması gerektiğinde veya bir robot geliştirdiğimizde, buna endüstriyel robotlar veya endüstriyel ürünler diyoruz. Makineye kullanmayı öğrettiğinizde, bir kutu olacaktır.Genel olarak, geleneksel endüstrilerin bunu yapmak için geleneksel endüstrilerin diline aşina olması gerekir.
Tıpkı programlama gibi, C ++ kullanmanız gerekir, bu ürünü geliştiremezsiniz. Birçok kişi bizi sorguladı, bu şey zaten piyasada, neden onu geliştirmemiz gerekiyor. Karşılaştığımız nesnelerin farklı olduğunu söyleyebilirim ... Karşılaştığımız nesneler anlamayan ama bunu yapmak isteyen insanlar. Amaç çok basit, sadece kullanmak.
Platform tabanlı bir ürünü nasıl sağlayabilirsiniz, iyi çalışıyor, ürünümüzün giriş noktası burası.
Li Hongyi: Önce bunun hakkında konuşayım, ben bir robotum ve robotlar sınıflandırmayı içerir. En geleneksel zamanda, bir robot, bir fabrikanın tekrarlayan görevleri yerine getirmek için işçilerin yerini almasına eşdeğerdir. Bu, önceden programlanmış bir robottur. Akıllı robotlar diye bir kategori var, şu an yaptığım şey akıllı robotlara ait.
Bu tür bir robot, sadece insan emeğini tekrarlamak yerine, insan yeteneklerini değiştirir ve genişletir.Bu akıllı bir robottur. Şirketimizin yaptığı araştırma enstitüsünden farklıdır. İlk başta yapılabilecek 20 proje olduğunu hissettim, ancak en değerlisi hala sahnedeydi. Dolayısıyla odaklanırken akıllı robotlar hizmet robotu sahnesinin altına düşüyor aslında hizmet robotları da çok geniş.Bizim için en uygun olanın profesyonel bir robot olan profesyonel bir robot olduğu görüldü. Profesyonel robotlara odaklanırsak iki senaryo var.
Öncelikle cerrahi robotlar, cerrahi robotlar da oldukça büyük, yine buna odaklandık. Robotun yoluna daha bağımlı olan ameliyattır Kendimiz tümör cerrahisinden bahsetmiştik. Bu, bir doktorun yerini almak içindir.Doktor değiştirme sürecinde sertifika almak gerekir Üç tip tıbbi makine sertifikasıdır.Yapılmadan önce bilimselliği ve etkinliği değerlendirilmelidir.
Sahne kilitlendikten sonra pazarın çok geniş olduğunu görüyoruz Öncelikle gelişmiş ülkelerdeki talep çok güçlü. Asya'da Japonya ve Güney Kore'de çok hızlı ilerliyoruz, ardından Avrupa Birliği, Almanya, İtalya ve Fransa'ya gideceğiz.Geçen yıl bazında bu yıl satış hacminin artması için bir temel oluşturuyor. Yani yurtiçi ilk üç hastane ithal tıbbi cihaz bağımlısı olunca önce yurtdışına gidip numune alıyoruz. Şangay'da yeni ürünlerimizi lanse ettik ve iç piyasaya arka arkaya lanse edeceğiz Bu bizim iniş sahnemiz.
Zhu Xiaocheng: Az önce söylediklerinizden sonra, karaya çıkmak için pek çok ülkeye gittim, hadi toprağı tartışalım. Yapay zeka iniş sahnesindeyiz, kendi kendinize yaptığınız bu şeyleri karşılaştırır mısınız, yurtdışında ya da akranlarda ne kadar gelişmiş?
Li Hongyi: Teknik düzeyde, birinci kademe uluslararası tıbbi cihaz şirketleriyle karşılaştırılabiliriz Hedefimiz birinci sınıf bir cihaz şirketi ve bireysel göstergeler zaten onlardan daha iyi.
Yu Ke : Yaptığımız yaşam alanındaki NLP yaşam asistanları açısından, NLP istihbarat destekli anlamsal anlayışımız ve çoklu diyalog turlarının doğruluğu bugün% 76 ile sektörün ilk sırasına ulaştı. Çin'de ikinci sıramız% 40'ın altında ve ikinci sıranın% 35'in üzerinde öndeyiz.
Yabancı ülkeler hakkında konuşalım. Hepimizin bildiği gibi NLP'deki lider şirketin Google olduğunu, çünkü Google'ın işletme biçimi bizimkiyle tam olarak aynı değil. İki şirketimiz hakkında bir üçüncü taraf yorumu alıntılayacağım. Şirketimiz Tencent'in AI hızlandırıcısı seçildi ve 2018'de ilk 40 arasında yer aldı. Tencent, şirketimizin anlamsal anlayış ve çok yönlü anlayış açısından gördüğü en yakın şirket olduğuna inanıyor.
Xia Zhongpu: Çağrı merkezinden bahsetmişken, dil ile yakından ilgili olan çağrıları cevaplamak ve yapmaktır. İşte herkes için bir veri parçası ... Dünyada Çinli dinleyici 1.2 milyar ve İngilizce 600 milyon, yani bunu yapmak için en iyi toprak Çin'dedir. Başka bir müşterinin verilerini tanıtmama izin verin Geçen yıl, LingXi başa baş başa çıkmak için 10 ay harcadı En önemli noktalardan biri China Life'ın büyük siparişiydi. Bu büyük tek PK, IBM'in Watson gibi rakiplerine yenildi.
Zhu Xiaocheng: Müşteri hizmetleri alanının oldukça zor olduğunu biliyoruz ve içerideki zorlukları biliyoruz. Dr. Ding, yabancı bir şirkettensiniz ve onları çok iyi tanıyorsunuz, önce onlardan daha iyi olup olmadığınızı konuşayım. Başka içgörülerden bahsedeyim.
Ding Hao: Her şeyden önce, büyük bir konseptten bahsedersek, çünkü Amerika Birleşik Devletleri hakkında pek bir şey bilmiyorum, ancak imalat ile Çin ve Almanya arasındaki karşılaştırmadan, düşünme modu aslında tamamen farklı. Alman düşünce modeli bulmaca gibidir Tek bir noktada, Siemens'e meydan okumak istediğimi söylemek istersiniz, ancak kimse buna inanmaz.
Ancak Çin modeli platformlaştırılabilir. Buna dayanarak, düşünme modlarının karşılaştırılmasından, özellikle iyi olan tek bir karşılaştırma noktası yoktur. Yaptığımız uygulamalı teknolojilerden bazıları, Çin'e pazar olarak hizmet veren üst düzey müşteriler açmıştır. İster kullanıcı ister bizim denetleyicimiz olsun, insanların hareket ettiği her şeyi kontrol edebilir, bu da kullanıcının kullanım eşiğini ve hata ayıklama süresini azaltabilir. Bu iki nokta büyük bir gururla söylenebilir, hem yurt içinde hem de yurt dışında dünyanın önde gelenleridir.
Zhu Xiaocheng: Az önce bahsettiğiniz durum da dahil olmak üzere, bazı malzemelerin ve yongaların yatırımı da dahil olmak üzere, tek işaret çok objektif. Geçmişte, yonga şansı olmadığını düşünüyorduk çünkü AI'nın yükselişinden sonra, yapay zeka işlemcileri için yeni gereksinimleri var, bu yüzden tek bir inovasyon noktası var. Bazıları çok noktalı füzyon, bazı çözümler oluşturuyor, benim anlayışım bu. İleri düzey açısından, herkes hala çok güveniyor. Bir sorayım, çok güzel şeyler söyledin, yakın gelecekte zorluklar neler?
Ding Hao: Yapay zeka söz konusu olduğunda, imalat endüstrisi soracaktır, yapay zeka güvenilir mi? Bir sorunu hızla çözeceğiz ve bir fizibilite analizi yapacağız. Gerçekten kullandığınızda, özellikle imalatta çok dikkatli olacaksınız. Takım tezgahlarının veya hareketli nesnelerin güvenilirliğinin nasıl sağlanacağı, şu anda karşılaştığımız büyük bir sorundur.
Diğer bir sorun da müşterilerin bazen yapay zekaya gitmek istediğimi söylemesi çünkü yapay zekanın harika olduğunu düşünüyorlar. Yapay zekanın ne yaptığını bilmiyor, bu yüzden üretimde büyük veri, yapay zeka ya da 5G olup olmadığı gibi sorular sorduğunda ihtiyaçları net değil. Bu nedenle, bu durumda, gerçek sorunları çözmek ve çözmek için nasıl yardımcı olunacağı, şimdi karşılaşacağımız iki acı noktası veya zorluktur.
Zhu Xiaocheng: Çok iyi anlıyorum, bu sorunları çözmek için gereken kaynaklardan bahsedebilir misiniz?
Ding Hao: Aslında eşlik etmem gerekiyor, öncelikle problemi biliyorum ve ileride ne gibi sorunlarla karşılaşacağınızı biliyorum. Önceden düzenlemeler yapın, içinde gömülü çok büyük veri ve yapay zeka var. Belki şimdi anlamıyor ama er ya da geç anlayacak, bu bizim için bir noktadan bir çizgiye, üç boyutlu grafiklerin tümü için bir fırsat. Müşterilerin ihtiyaçlarını anlayıp anlayamayacağınız aslında bir eşiktir.
Zhu Xiaocheng: Hala paraya ve yeteneklere ihtiyacınız var mı? Yukarı havza ve aşağı havza arasında herhangi bir işbirliği var mı?
Ding Hao: Evet, imalat sanayinde patron diye bir şey yok diye düşünüyoruz,% 99'u siz oluyorsunuz, bu pastayı 100 milyar yapmak herkes için daha iyi. Bu pazarın ne kadar büyük olduğunu hayal bile edemiyorum.
Xia Zhongpu: Soru şu ki, şu anda karşılaşılan en son sorun nedir? Şu anki sektördeki en büyük sorunun, müşterilerin kafasının karışmasına neden olan yapay zeka ve yapay zihinsel engelliliğin bir arada bulunması olduğu konusunda Bay Ding'e şimdi katılıyorum. Bu, herhangi bir girişimci işletmenin yüzleşmesi gereken bir sorundur, burası derin bir su bölgesidir.
Basit bir ifadeyle, yaklaşımımız müşterilerimize karşı bahis oynamak ve piyasadaki en büyük oyuncuyuz. İş göstergelerine karşı bahse girerim. Mevcut temel finansal geri ödeme senaryosu gibi finans endüstrisiyse, geri ödeme oranına karşı bahis yapıyoruz. Bu şekilde, iş modelinin yükseltilmesi müşterilerin endişelerini gidermek için kullanılır. Müşterilerimizin riskini bize aktarıyoruz ve müşterilerimizin bağlanmasına yardımcı olmak için yöntemlerimizi kullanıyoruz.
Yu Ke : İki cümle ekleyeyim. Engeller ve zorluklar nelerdir? NLP akıllı asistanları açısından iki görüyoruz. İlk olarak, bazı insanlar cep telefonu ve sesli yardımcılar gibi şeyleri kaç kişinin kullanacağını soruyor, bu nispeten büyük bir özellik.
Çin, Huawei, OV ve Xiaomi'deki dört büyük cep telefonu üreticisi bu dördünden biri.Gizlilik nedeniyle bilemiyorum.Sesli asistanının günlük faaliyeti 17 milyon, ki bu gerçek bir sayı. Bu numara beni şok etti, herkesi şok etti mi bilmiyorum.
İkinci soru yapay zekanın yapay zeka olup olmadığı, NLP'nin başına bela olan en büyük sorun bu. Az önce semantik anlayış ve çoklu diyalog turlarının doğruluğunun bugün% 76'ya ulaştığını belirttim.Daha önce de söylediğim gibi, bu seviye bir kullanıcının NLP asistan kullanımı için gereksinimlerine gerçekten ulaştı. Daha önce, bazı şirketler sormak için dışarı çıkmak gibi benzer şeyler yapıyorlardı, neden o zaman yapmadılar ve neden bugün yapabiliyorsunuz? Bunun ana nedeni, anlamsal anlamanın doğruluğu% 30'a ulaştığında, kullanıcıların yapay olarak geri zekalı olduğunuzu düşünmesi ve sizi kullanmamasıdır.
Ancak% 75'ten fazla bir süre sonra kullanıcılar sizi gerçekten kullanmaya başlayacak. Çünkü sesin etkileşim verimliliği, arayüz etkileşiminden daha yüksektir, ancak doğruluğun yüksek olmasını sağlamalısınız. Üç ya da dört yıl önce, herkes bir NLP ses asistanı olmak istiyordu. Google o sırada derin öğrenme için temel çerçeveyi yayınlamadı, bu nedenle barut olmadan silahlar inşa edilemezdi. Sadece barutla silah yapılabilir. Bugünün yararı barut olmasıdır. Google derin öğrenme çerçevesini yayınladı. Bu çok ilginç bir soru.
Zhu Xiaocheng: Ekleyeyim, birkaç kişinin bahsettiği zorluklar nelerdir? Aslında bu zorluklar dinamik olabilir. Anlambilimin% 30'u sebat olmasıdır ve daha sonra nicelik nitel değişime dönüşür, bu% 75 olabilir. Bu, aynı endüstriyel İnternet ve gelişmiş üretimdeki çok sayıda durumda geçerlidir. Bu yüzden sahneyi tartışırken, ona dinamik olarak da bakmanız gerektiğine inanıyorum.
Li Hongyi: Tümör cerrahisi robotlarının yönünü alırken, bizim için zorluk sürekli teknolojik ilerlemedir. Bu sadece yapay zekanın kendisi değildir, tüm sistem sonuçta operasyonları gerçekleştirmede doktorların yerini almalı veya doktorlara yardımcı olmalıdır. Bu şekilde birkaç boyut vardır, her hastanın lezyonları farklıdır, kesi temiz olsun ya da olmasın, çevredeki önemli organların kesilmesi yanlış mı? Bu büyük bir mesele.
Da Vinci cerrahi robotu gibi, kolon kanserinin büyük pelvise girdiğini bulmak için açıldıktan sonra kapatılır ve geleneksel cerrahi kullanılır. Yeni cerrahi yöntemler ortaya çıkıyor, robotik cerrahi platformu yeni cerrahi teknikleri nasıl dahil edebilir? Görünüşe göre ESD, genişletilmiş cerrahi içeriğin genişletilmesi ve sıkı baskı denetimi yapıyoruz. Robot tarafından yapıldığı için her ölüm vakasının incelenmesi gerekir.
Zhu Xiaocheng: Kaliteyi iyileştirmek için bu zorluğun hassasiyetle veya başka yönlerle birleştirilmesi gerektiğini düşünüyor musunuz?
Li Hongyi: Evet, sektördeki bilgi anlayışına eşdeğer bir zeka seviyesi de var.
Zhu Xiaocheng: Size gerçek zamanlı görüntü işlemenizi destekleyebilecek bir örnek verebilirim. Gerçek zamanlı görüntü işleme genellikle GPU kullanır.Daha yüksek çözünürlük ve düşük enerji tüketimi kullanıyorsa, aynı zamanda toplu hale getirilebilir ve tıbbi görüntüleme bilgileri yapay zeka ile birleştirilebilir. Kullanımı bahsedebilir Yüksek doğruluk. Ameliyat sırasında yargı düzelebilirse bu sefer tamamlanamayan sütürü de azaltacak ve patolojide kullanılacağı için başarı oranı büyük ölçüde artacaktır. Zaman kısıtlamaları nedeniyle biraz daha uzatılabilen yapay zekayı herkes dört gözle bekleyebilir, 10 yıl, 30 yıl, 50 yıl hayal edebileceğiniz söylenebilir.
Ding Hao: Son iki günde bir resim gördüm, makine sürekli öğreniyor ve kişi sürekli telefona bakıyor. Sadece Songzhi değil, makinenin çok şey öğrenebileceğini umuyoruz. Aslında imalat sanayindeki en ilginç şeylerden biri de imalat sanayine insani yetenekler kazandırmanın gerekli olmamasıdır. Çünkü çoğu zaman makine bu sorunu çözer ki bu insandan daha uygun olabilir.
İnsanların belirli sınırlamaları vardır, bu yüzden iki şey, ilk önce AI ile giderek daha tembel hale geleceğiz. Giderek daha tembelleşirsek, elenecek miyiz? İkincisi, güçlendirici işler yapılmalı ve yapay zeka ve büyük veri ve 5G gibi tüm algoritmalar bunun üzerinde kullanılmalı ve kullanılması gereken senaryolar olmalıdır.
Xia Zhongpu: İster 10 yıl, ister 30 yıl olsun, AI herkes hayatın bir bölümünü tartışır. Burada biraz marjinal düşüncem var, yapay zekanın ülkenin siyasi yapısını değiştireceğini düşünüyorum.
neden? İnsanların medeniyeti, faaliyet göstermesi için hala her bir bireyin bilgeliğine veya fiziksel gücüne güvendiğinden, insan medeniyetini otomatik olarak sürdürebilen çok sayıda AI olup olmadığını, verilen insanların çoğunun, toplumdaki ve toplumdaki değerlerinin olup olmadığını hayal edin. Duruma ne olacak? Pazarın mevcut sınıfı, farklı AI'lara sahip robotlardan önce ve sonra insanların farklı iş bölümüne dayanıyordu. Kendi türüne bağlılık ve korku var mı? bu bir problem.
Kısa sürede olacağını sanmıyorum 30 yıl öncesine baktığımızda Çin yaklaşık yarım asırdır en hızlı büyüyen ülke. Otuz yıl önce, Çin'de, yüksek teknoloji endüstrileri dışında, ne kadar hızlı geliştiği, böyle üstel bir eğri olacak. Başlangıçta çok hızlı olacak ve bir bakış açısından sonra bir sonraki eğri olacak. En azından bizim neslimiz az önce söylediğim sahneyi göremiyor.
Li Hongyi: Son zamanlarda moleküler antropoloji konusuna bakıldığında, sonuç çok açık: Birçok insan yeteneği hızla küçülüyor. Dişler ve kemikler de dahil olmak üzere dejenere oluyorlar ama beyin sürekli büyüyor. Sonuç olarak, insanların zekaya bağımlılığı gittikçe daha önemli hale geliyor, yani toplum gelecekte yeni bir köle topluma geri dönecek.
Bir süre önce online oyunların iş modeli yansıtılmıştı.Parası olmayanlar bedava oynarlar, zengin olanlar ise oynamak için silah satın almak için para harcarlar. Yapay zeka ve robotlar gelecekte insanları üretim araçlarından, sonra hizmet sektöründen ve sonra karar verme sürecinden kurtaracak.
Zhu Xiaocheng: Teknolojinin kültür ve toplumun diğer yönleri üzerinde kesinlikle derin bir etkisi olacak. İkisi birbirinden ayrı değil.
Yu Ke : Daha spesifik bir sahneden bahsedeyim. Böyle bir durumu anlatıyorum, "Batı Dünyası" biriminin 5 yıl içindeki durumu pek de hızlı olmadı diye düşünüyorum. Ancak başka bir senaryo daha var: Farz edin ki 3 ila 5 yıl sonra, bir WeChat mesajı göndermek gibi, WeChat ile belirli bir görev hakkında biriyle konuşmak için ses kullanmak, ister sinema bileti satın almak ister bir otel rezervasyonu yapmak veya sözlü bir İngilizce eğitim kursuna kaydolmak isteyen bir çocuk olsun. Sen söyle, diğer taraf sana geri verecek. Üç ila beş yıl sonra, rakibin robot mu yoksa gerçek kişi mi olduğunu belirleyemeyeceksiniz. Bunu söylemeye cüret ediyorum, bu alanda NLP'de gerçekten de tüm endüstrinin ön safındayız, bunu üç ila beş yıl boyunca söylemeye cesaret ediyorum.
Zhu Xiaocheng: 10 yıl sonra ne olacak?
Yu Ke : 10 yıl sonra yavaş yavaş "Batı Dünyası" na geçeceğim, robotların insanları öldüreceğini değil, duygusal yönünü öldüreceğim. Son olarak küçük bir reklam yapın, cep telefonu, araç ses etkileşimi, firmanın ön safındayız, işe alım talebimiz var. JAVA veya NLP mühendisi olan bir arkadaşınız varsa, ne kadar yetenekli olursanız, bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Zhu Xiaocheng: Son soru, herkes bir cümle söylüyor, şirketiniz bir yıl içinde nasıl olacak? Bugün düşündüğüm soru bu ve bir yıl içinde değişeceğinizi umuyorum. Bugün konuştuktan sonra Inno değerlendirmeye gelecek.
Ding Hao: Müşterilerimi mutlu etmek için çok çalışıyorum, mutlu olacağım, mutlu olursam müşteriler mutlu olacak, bu yükselen bir konu. Bir yıl sonra Songzhi'nin akıllı ürün platformunda veya ekolojisinde her şeyin mutlu olacağını umuyorum. Bir veya iki yıl içinde bir veya iki sektörde patlama görmeyi umuyorum.
Xia Zhongpu: Bir yıl sonra LingXi, Çin'in çağrı merkezi endüstrisindeki en büyük çağrı robotu sağlayıcısı olacak.
Li Hongyi: Profesyonel hizmet robotu segmentinde bir tek boynuzlu at şirketi olmayı umuyoruz.
Yu Ke : Buradaki fikrim, aslen öyleydik, bir yıl sonra, Çin'in kişisel NLP akıllı asistanında birinci olmaya devam edeceğime inanıyorum ve ikincisi birbirinden çok uzak ve ses için uygun cep telefonları ve hoparlörleri kapsıyor Etkileşimli terminal.
