Sun Jian: Bilgisayarla görmede altı büyük zorluk var: Fonksiyon tahmini ile pek çok sorunun çözülmesi zordur.
Xin Zhiyuan Rehberi Dün "2018 Pekin Yapay Zeka Endüstrisi Zirvesi Forumu" düzenlenirken, toplantıda Beijing Frontier Uluslararası Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü de duyuruldu. Forumda Çin Bilimler Akademisi, Shangtang, Megvii ve Tencent AI Lab'den akademik ve endüstriyel liderler, yapay zekanın mevcut teknolojik yeniliklerini, gelişim eğilimlerini ve mevcut sorunlarını paylaştı ve kuru ürünlerle doluydu.
Pekin Belediyesi Ekonomi ve Bilgi Teknolojileri Komisyonu ile Haidian Bölgesi Halk Hükümeti'nin ortak sponsorluğunu yaptığı "2018 Pekin Yapay Zeka Endüstrisi Zirvesi Forumu" nda 8 Şubat'ta Beijing Frontier Uluslararası Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü şirketin kuruluşunu duyurdu. Li Kaifu ilk dekan olarak atandı ve Chen Dongping, Başkan.
Forumda, Pekin Belediyesi Ekonomi ve Bilgi Teknolojisi Komisyonu'ndan sorumlu ilgili kişi, Pekin'in yapay zeka endüstrisinin çalışma fikirlerini ve yeni model keşiflerini tanıttı. Çin Bilimler Akademisi akademisyeni Chen Runsheng, Avrupa Bilimler Akademisi akademisyeni Hans Uskelt, Shangtang Technology CEO'su Xu Li, Sun Jian, Megvii Technology Baş Bilimcisi Sun Jian, Tencent AI Lab Bilgisayar Vizyonu Başkanı Liu Wei ve diğerleri, yapay zeka endüstrisinin iniş vakaları ve teknolojik gelişmeler üzerine konuşmalar yaptı. Çin Bilimler Akademisi Başkan Yardımcısı Li Shushen ve Pekin Belediye Komitesi Daimi Komite Üyesi ve Belediye Başkan Yardımcısı Yin Hejun, konferansta konuşmalar yaptı. .
Aşağıdakiler, Xinzhiyuan tarafından derlenen kuru mallar forumudur:
Li Shushen: Derin öğrenme, teorik yöntemlerde bir ilerleme değil, yapay zeka hala emekleme aşamasında
Yapay zeka, 2018'de teknoloji endüstrisi ve İnternet endüstrisindeki en sıcak konu olmaya devam ediyor. Son birkaç yılda, Danıştay ve her düzeydeki yerel yönetimlerin politikaları ile yönlendirilen yapay zeka, altın bir gelişme dönemini başlattı. Çin Bilimler Akademisi başkan yardımcısı Li Shushen forumda yaptığı konuşmada, yapay zeka gelişiminin artması altında, hala net bir anlayışa sahip olmamız gerektiğini söyledi.
Li Shushen, veri miktarının şu anda patlamasına rağmen, yapay zekanın gelişimini destekleyen iki temel temel olduğuna inanıyor: Hesaplama gücü ve algoritmalar henüz temel atılımlar yapmadı.
Bilgisayar endüstrisi perspektifinden, entegre devrelerin geliştirilmesinden bu yana geçen 50 veya 60 yılda Moore Yasası takip edildi ve çok şaşırtıcı bir gelişme eğilimi sürdürdü. Bununla birlikte, nano ölçekli transistörler küçüldükçe, fiziksel sınırlarla yüzleşmenin zorluğu giderek daha belirgin hale geliyor. Depolama alanı ve hesaplama hızı açısından Moore Yasasına göre süresiz olarak geliştirilmesi zordur. Bu, malzeme biliminde devrim niteliğinde bir atılım gerektirir.
Algoritma perspektifinden, derin öğrenme algoritmaları son yıllarda yapay zekanın hızlı gelişimini teşvik etse de, Derin öğrenmenin başarısı, teorik yöntemlerde bir ilerleme değildir. Yapay zekanın hala nispeten başlangıç aşamasında olduğunu kanıtlayan, büyük veri ve büyük ölçekli bilgi işlem kaynaklarının yönlendirdiği temel teoriye dayanan teknolojik bir buluş. Temel teorinin araştırılmasına ve endüstriyel teknolojinin gelişimine bakılmaksızın, hem bilimsel ve teknolojik çevreler hem de sanayi çevreleri daha fazla çaba sarf etmelidir.
Pekin'de Yeni Fırsatlar: Hükümet, endüstri, üniversite, araştırma ve uygulama işbirliğini keşfetmek için Beijing Frontier Uluslararası Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü'nü kurun
Pekin'in yapay zeka endüstrisini geliştirmesi, yeteneklerin yoğunlaşması, endüstrilerin bir araya toplanması ve açık politika yönelimi gibi olağanüstü avantajlara sahiptir. Pekin Belediyesi Ekonomi ve Bilgi Teknolojisi Komisyonu direktörü Zhang Boxu'ya göre, Pekin şu anda güçlü bir şekilde mekanizma yeniliğini teşvik ediyor, hükümet-endüstri-üniversite-araştırma-uygulamalarını aktif bir şekilde araştırıyor ve yapay zeka yenilik endüstrisi yetiştirme modellerini işbirliği içinde teşvik ediyor.
Beijing Frontier Uluslararası Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü (bundan böyle "Araştırma Enstitüsü" olarak anılacaktır), Pekin'in bu modeli keşfetmesi için önemli bir uygulamadır.
Organizasyon yapısı, farklı inovasyon kaynak hedeflerini dinamik olarak taşıyabilen üç katmanlı bir açık organizasyon yapısı olan bir araştırma enstitüsü + N inovasyon merkezi + N bilimsel araştırma akademisi platformudur.
Araştırma Enstitüsü Devletin rehberliğinde özel, kurumsal olmayan bir tüzel kişidir.Ana işlevi, endüstrinin en üst düzey tasarımında iyi bir iş çıkarmak ve yenilikçi kaynakların hükümet, endüstri, üniversite ve araştırmanın çeşitli yönlerinde kullanımını koordine etmektir;
İnovasyon Merkezi Yapay zekanın farklı alanlarına odaklanan ve birbirinden bağımsız çalışan, Enstitü tarafından planlanan çeşitli araştırma görevlerini özel olarak üstlenen ve uygulayan bir kuruluştur. Enstitü ilk olarak Pekin Yapay Zeka Temel Araştırma İnovasyon Merkezi, Pekin Akıllı Toplum İnovasyon Merkezi ve Pekin Yapay Zeka Patent İnovasyon Merkezi olmak üzere üç inovasyon merkezi kurdu.
Araştırma Endüstrisi Platformu Temel olarak işbirlikçi yenilik eşiğini düşürmek, teknolojik başarıların dönüşümünü hızlandırmak ve teknolojik yenilik için gerekli olan ortak bilimsel araştırma unsurları için açık bir platform oluşturmak. Çin Bilimler Akademisi'nin Bilgisayar Ağı Bilgi Merkezi, bir yapay zeka hesaplama ve veri uygulama hizmet platformu oluşturmaktan sorumludur.
Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Ağı Bilgi Merkezi müdür yardımcısı Chi Xuebin, bu platformun yüksek performanslı bilgi işlem yeteneklerine ve dağıtılmış bilgi işlem kaynaklarına sahip olduğunu ve Caffe, TensorFlow gibi ana akım açık kaynaklı yapay zeka açık kaynak araçlarını desteklediğini ve temel olarak bilgisayar vizyonunu, görüntü işlemeyi ve zekayı çözdüğünü açıkladı. Konuşma ve doğal dil anlayışının dört ana alanı.
Forumda Maker World ve Jimen Tarım ve Endüstri Şirketi tarafından ortaklaşa oluşturulan "Zhongguancun Yapay Zeka İnovasyon ve Girişimcilik Üssü", Pekin, Haidian Bölgesi Belediye Başkanı Dai Binbin tarafından ödüllendirildi.
"Zhongguancun Yapay Zeka İnovasyon ve Girişimcilik Üssü", yapay zeka endüstrisi alanında dikey bir inovasyon kuluçka platformudur. Şu anda, yapay zeka alanında endüstriyel inovasyonu teşvik etmek için yerli ve yabancı şirketler, üniversiteler ve Microsoft, Baidu, intel, JD.com, IBM ve Beihang gibi kurumlarla el ele vermiştir. Teknolojinin uygulanması ile yapay zeka alanında yenilikçi firmalara yetenek eğitimi, başarı dönüşümü, kurumsal hizmetler ve finansal destek alanlarında profesyonel hizmetler sunmaktadır.
Dai Binbin (solda), Pekin, Haidian Bölgesi Belediye Başkanı ve Maker World Group Başkanı Meng Yang
Maker Tianxia Group Başkanı Meng Yang, "Zhongguancun Yapay Zeka İnovasyon ve Girişimcilik Üssü" nün yaklaşık 100 milyon yatırımla geçen yılın başlarında yenilendiğini duyurdu. Şimdi yapay zeka endüstrisini ortaklaşa keşfetmek için drone Ar-Ge ve insansız perakende alanlarındaki start-up'lara yerleşti. Haidian yenilikçi gelişim modeli.
AI + endüstri örneği: DNA bilgisayarı, akıllı şehir, akıllı müşteri hizmetleri ve hayal gücü
Biyotıpın geliştirilmesi, AI teknolojisinin yardımını gerektirir ve biyoteknoloji ve AI kombinasyonu, yapay zeka teknolojisinin başka bir seviyeden uygulanması için iyi bir temel sağlar.
Örneğin, analiz için retinanın görüntüsünü taramak için yapay zeka teknolojisini kullanarak, omentum lezyonları için daha doğru sonuçlar elde etmek mümkündür. Çin Bilimler Akademisi'nden akademisyen Chen Runsheng, yapay zekanın genomu analiz etmek için de kullanılabileceğini ve birçok derin öğrenme algoritmasının kurulduğunu söyledi.
Ek olarak, biyolojik bilimciler, gelecekte geleneksel bilgisayarlara paralel yeni bir bilgisayar türü olması beklenen derin öğrenme yoluyla materyal olarak DNA ile DNA bilgisayarları oluşturmayı umarak DNA bilgisayarları üzerinde çalışıyorlar.
Akıllı şehirler ayrıca yapay zeka teknolojisi için önemli senaryolardır. Yapay zekanın şehir işlevlerine odaklanan SenseTime öncülüğünde Pekin Akıllı Toplum İnovasyon Merkezi kuruldu:
1. Şehir yönetişim yeniliği. SenseTime'ın kurucu ortağı ve CEO'su Xu Li'ye göre, Akıllı Toplum Araştırma Enstitüsü'nün kurulması esas olarak büyük şehir hastalıkları sorununu çözmek içindir.Yapay zeka, kentsel planlama ve hizmetlerle ilgilidir. Kentsel yönetişim, insan yönetiminden makine yönetimine dönüştürülecektir. Böylesine akıllı bir toplumla Tüm şehrin yönetimi yeni bir adım atacak.
2. Kentsel planlama yeniliği. Şu anda, birçok şehir planlaması hala uzmanların desteğine dayanmaktadır.Gelecekte, yol yüzeyini analiz etmek ve yol ağını uzaktan algılama verileri ve uydu verilerinden çıkarmak için büyük miktarda büyük veri analizi kullanılabilir.Yol tıkanıklığının büyük ölçekli analizi gerçekleştirilebilir. Şehrin trafik yönetimini optimize etmek için. Kentsel arazi kullanımının yanı sıra önerilerde bulunmak için gerçek zamanlı analizler yapılabilir. Mevcut yönetimden gelecek planlamaya.
3. Kentsel kamu kurumlarının hizmet optimizasyonu. Nüfusun geniş çaplı genişlemesi ile şehrin hizmetleri duruma ayak uyduramadı.Artık yapay zeka teknolojisi, iş süreçlerinin verimliliğini artırabilir. Örneğin Pekin Batı Tren İstasyonu giriş ve çıkışına yapay zeka (kamera) eklenirse, tüm şehrin hizmet kalitesi bir bütün olarak sağlanacak ve daha fazla insana daha iyi hizmet verebilmek için tek tip standartlar kullanılabilecektir.
Baidu Bilgisayar Vizyonu Baş Bilimcisi Yang Ruigang, şu anda Baidu Araştırma Enstitüsü'nde 3B Görme Baş Bilimcisi ve Robotik ve Otonom Sürüş Laboratuvarı Başkanıdır. Baidu AI'nın geliştirme geçmişini ve teknik düzenini tanıttı.
Şu anda bilgi, yapay zeka yoluyla sınıflandırılabilir, kaba içeriğin dağıtımını günde 100 milyondan fazla azaltabilir ve düzenleme verimliliğini% 60'tan fazla artırabilir. AI tarafından video analizi yöntemiyle sağlanan kişiselleştirilmiş kısa video önerisi,% 90 oranında doğru bir video sınıflandırması oranına ulaşarak işçilik maliyetlerinden% 80'den fazla tasarruf sağlar. Buna ek olarak, Baidu ve China Unicom, kullanıcılarla birden fazla diyalog kurabilen akıllı bir müşteri sistemi oluşturarak manuel müşteri hizmetlerinin maliyetini% 20'den fazla azalttı.
Sun Jian: Fonksiyon tahmini ile birçok sorunu çözmek zordur.Bilgisayarda görmede altı büyük zorluk vardır.
Megvii Araştırma Enstitüsü Dekanı Dr. Sun Jian tarafından geliştirilen "Derin Artık Ağ (ResNet)" ve "Daha Hızlı-RCNN" teknolojileri, akademi ve endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve AlphaGo Zero da kullanılmaktadır. ResNet'e.
Bununla birlikte, forumda Dr. Sun Jian, derin sinir ağlarına dayanan bilgisayar görme teknolojisindeki ilerlemelere rağmen, bunun yalnızca fonksiyon yaklaşımı problemini çözebileceğine ve hala fonksiyon tahmini ile çözülmesi zor birçok problem olduğuna inanıyordu. Görme, bir algılama sorunu olmasına rağmen, görmenin arkasında pek çok bilişsel sorun vardır. Şu anda, temel olarak aşağıdaki sorunlar vardır:
1. Nesneyi (Fonksiyonel Nesne) tanımlayın. Öncelikle tanımlamak zordur, tanım net değilse doğru nesne tanıma yapılamaz. Aynı zamanda, kapsayıcı ve büyük ölçüde değişen birçok tanımlanmış kavram vardır. Sahne ancak bu kavramların iyi bir şekilde modellenmesiyle anlayabilir.
2. Tıkanma. Günümüzün nesne algılama yöntemleri çok, çok iyi, ancak yine de tıkanma ile karşılaştıklarında iyi sonuç vermiyorlar.
3. Bağlamı anlama. Aşağıdaki resimdeki iki kırmızı kutuda neler var? Çoğu insan için insan olabilir, ancak makineler henüz insan olduğu sonucuna varma yeteneğine sahip değil.
4. Nesne izleme. Aşağıdaki şekilde nesnelerin üst üste binmesi çok ciddi.İnsanlar güçlü izleme yeteneklerine sahip.Ancak en iyi izleme sistemi kullanılırsa makinelerin insan seviyesine ulaşması zordur.Aydınlatma yöntemimizin ona uygulanan çok iyi bir muhakeme mekanizması yoktur. içeride.
5. El-göz koordinasyonu. Neden birçok ev robotu satılamıyor? Mevcut robotlar el-göz koordinasyonu yapamadığı için ev işi yapamıyor ve insanlar gibi yemek pişiremiyorlar.
6. Kesinlik sorunları. İster insansız araç ister otonom sürüş olsun, belirli bir dereceye kadar gerekli olan doğruluk çok yüksektir ve ancak mevcut standarttan daha yüksekse yapay zeka teknolojisi başarılı bir şekilde teşvik edilebilir.
Bununla birlikte, Sun Jian'ın ekibi şu anda yukarıdaki sorunları çözmekte ve çeşitli değerli yönleri araştırmaktadır. Örneğin, nesne tanıma alanında, Megvii Araştırma Enstitüsü tarafından başlatılan, endüstrinin ilk çoklu makine (128 kart) eğitimi olan MegDet, uluslararası yetkili görüntü tanıma yarışması COCO'da dünyanın birincisi oldu.
Liu Wei: Tencent AI Lab'ın üç büyük yetenek yeniliği, multimedya AI keşfi altı ana uygulama
Tencent Yapay Zeka Laboratuvarı'nda bilgisayar vizyonu başkanı Liu Wei, algoritmadaki yeniliği tanıttı. Birincisi ağ yapısının yeniliği, ikincisi kayıp fonksiyonu ve üçüncüsü optimizasyon tekniğidir. Bu üç yetenek altı ana örneğe uygulanır:
1. OCR dünya rekorunu kırdı. OCR, yüz tanımaya ek olarak çok temel bir görüntü tanıma özelliğidir ve görüntüde görünen tüm karakterlerin tanınmasını gerektirir. Yetkili ICDAR'da Tencent AILab, ağ görüntüsü tanıma ve odak tanımada bir dünya rekoru kırdı ve yedi görevin şampiyonluğunu sürdürerek yurtiçi ve yurtdışında birinci oldu.
2. Yüz tanıma. Tencent AI Lab, MegaFace Challenge'da hem normal görevlerde hem de çapraz yaş görevlerinde büyük ilerleme kaydetti. Bu teknoloji, Tencent'in platformlarında kullanıldı ve başlangıçta Tencent'in platformunda günlük arama sayısının 600 milyonu aştığı tahmin ediliyor.
3. Görüntü açıklaması oluşturma. Görüntü önce evrişimli sinir ağından geçer görüntünün tüm ve yerel özellik ifadelerini çıkarır bir LSTM dizisine girer. Tencent AI Lab "çok aşamalı dikkat" önerisinde bulundu ve makale AAAI konferansında yayınlandı.
4. Video filtreleri. Video filtreleri önce yüksek düzeyde anlamsal bilgi sağlar, ardından geçici tutarlılığı korur ve son olarak bunları gerçek zamanlı olarak verimli bir şekilde görüntüler. Şu anda bu işlev, film ve televizyon özel efektleri, kısa video çekimi ve artırılmış gerçeklik alanlarında uygulanmaktadır.
5. Video insan pozu tahmini. Şu anda bunu yapan birçok yerli firma var ama Tencent bu teknolojiyi daha önce ticarileştiren firma olarak kabul ediliyor. Ana süreç şudur: gerçek zamanlı görüntü dizisini girin, temel modelden geçin, ardından İyileştirme, gruplandırma, gürültü noktalarını kaldırın ve son olarak kişinin ana kemik anahtar noktalarını elde edin. Bu teknolojinin zorluğu esas olarak PC tarafında sıkışmış olmasıdır.Tencent AL Lab, bir mobil terminal ağ modeli oluşturmak için çok sayıda ağ budama ve sıkıştırma yaptı ve bunu hem Android hem de iOS'ta başlattı.
6. AR ve 3B. Kameranın konumunu ve yönünü tahmin etmek ve görüntü üzerine sanal nesneler eklemek ve oluşturmak için 3B görüntü algoritmalarını kullanın. Ürün şu anda geliştirme aşamasındadır ve gelecekte mobil uygulamalarda, oyun ve eğlence senaryolarında kullanılacaktır.
Topluluğa katıl
Xinzhiyuan AI teknolojisi + endüstri topluluğunun işe alımında, AI teknolojisi + endüstri inişiyle ilgilenen öğrenciler, küçük bir yardımcı WeChat hesabı ekleyebilirler: aiera2015_1 Gruba katılın; incelemeyi geçtikten sonra sizi gruba katılmaya davet edeceğiz. Topluluğa katıldıktan sonra, grup açıklamalarını değiştirmeniz gerekir (isim-şirket-pozisyon; profesyonel grup incelemesi katıdır, lütfen anlayın).
