CNCC 2018 Neusoft Group'tan Liu Jiren: Büyük veri araştırması için yeni düşünceye ihtiyaç var
AI Technology Review Press : 2018 Çin Bilgisayar Konferansı (CNCC2018), 25-27 Ekim tarihlerinde Hangzhou Uluslararası Fuar Merkezinde gerçekleştirildi. Konferans, Zhejiang Gongshang Üniversitesi, Zhejiang Üniversitesi, Xiaoshan Bölgesi, Hangzhou, Zhejiang Üniversitesi Halk Hükümeti tarafından üstlenilen Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) tarafından düzenlendi. , Hangzhou Dianzi Üniversitesi tarafından ortaklaşa düzenlenmiştir.
Bu yılki konferansın teması "Büyük Veri Dijital Ekonomiyi Yönlendiriyor". CNCC, yurtiçi ve yurtdışında bilgisayar alanında yaklaşık 400 tanınmış uzman ve girişimciyi konuşma yapmak üzere davet etti. Konferansın ilk gününde aşağıdaki beş konuk özel davetli raporlar getirdi:
Turing Ödülü sahibi, Amerikalı bilgisayar bilimcisi Robert E. Kahn
Li Guojie, CCF Onursal Başkanı, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni
Profesör Sun Qixiang, Ekonomi Okulu, Pekin Üniversitesi
Katherine Yelick, Amerikan Mühendislik Akademisi akademisyeni ve California Üniversitesi, Berkeley'de profesör
Neusoft Group Başkanı ve CEO'su Liu Jiren
Dr. Liu Jiren, bir konuşma yapan son konuk olarak, akademik çevreden iş dünyasına "alçaldığını" mizahi bir şekilde başlangıçta belirtti. Raporunun bu seferki teması "Veriler İş Modelleriyle Karşılaştığında".
Raporda iş uygulamaları perspektifinden teknoloji ve iş modellerinin entegrasyonuna ilişkin düşünce ve uygulamalarını paylaştı.
Büyük verinin gelecekteki gelişme eğilimi göz önüne alındığında, şu beş noktayı önerdi: birincisi, kişisel ve endüstri verilerinin entegrasyonu; ikincisi, teknoloji ve araçların platformlaştırılması ve yaygınlaştırılması; üçüncüsü, saf teknolojinin ticari alanı daha küçük; dördüncü, Büyük verinin endüstri uygulamaları daha değerlidir; beşincisi, veri + algoritmalar + alan bilgisi + iş modelleri birbirinden ayrılamaz.
"Teknik araştırmacıların yeni akademik düşünceyi öğrenmesi ve endüstri uygulamalarından büyük verilerin gelecekteki eğilimi hakkında gerçekten içgörü kazanması gerekiyor" dedi. Aşağıdaki konuşmasının içeriği ve AI Technology Review orijinal amacını değiştirmeden bunu düzenledi.
Raporumun konusu "Veriler İş Modelleriyle Buluştuğunda". Bugün burada çok sayıda profesör, doktora öğrencisi ve çok sayıda araştırmacı var. Bir üniversitede profesördüm ve okulda çok araştırma yaptım. Daha sonra "yozlaşmaya" gittim. İş. Bu yıllar içinde akademik araştırma ve sosyal gelişimin aslında birbirinden ayrılamayacağına inanıyorum, akademik seçimler yaparken yanlış yönü seçerseniz ömür boyu sürecek bir üzüntüye dönüşecek.
Yeni araştırma düşüncesi
Örneğin, büyük veriden bahsederken herkes depolama, hız, algoritmalar, bilgi işlem gücü vb. Hakkında konuşacak, ancak büyük verinin toplum için değerini, sosyal kuralların büyük veri üzerindeki kısıtlamalarını, iş modellerini ve veri arasındaki ilişkiyi anlayamazsak İlişkiler, veri etiği ve veri elde etme sanatı, araştırmanız soluk olmalı çünkü zengin dünyada değer göstermenin bir yolu yok. Şu anda Akademisyen Li Guojie, büyük verinin çıktı değerinin görece düşük olduğundan bahsetti, bu da bu alanda araştırma yapan insan sayısının az olduğu anlamına gelmiyor, çünkü birçok faktör tarafından sınırlandırılıyoruz.
Öncelikle, teknolojinin servetini inceleyelim. Akademik araştırma için hazır bulunanlar, akademik araştırmanın arkasında şans olduğunu bilmelidir. Yapay zeka, büyük veri, süper bilgisayarlar ve akıllı bilgi işlem yeni değildir. Ben yüksek lisans öğrencisiyken, en popüler araştırma yönleri bilgisayar ağları, VR, yapay zeka idi ve bazı insanlar doğal dil anlama araştırmalarıyla ilgileniyordu.
Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'ndeydim. Gelecekteki ağ protokollerinin daha güvenli, karmaşık ve güvenilir hizmetleri desteklemesi gerektiğine inanıyoruz. Birçok standart yaptık, ancak bugüne kadar TCP hala ağ dünyasına hakim. Önceki araştırma işe yaramaz. üzerinde. Bu nedenle akademik araştırma yaptığımızda, herkesin fikir birliğini takip etmek yerine, sosyal gelişim trendini ve gelecekte başarılarınızı taşıyabilecek platformu görmemiz gerekir. Herkes o yönün gelecek olduğu konusunda tezahürat yaptığında, bunu yapmasan iyi olur çünkü çok geç. Başkaları yapmak istediğiniz araştırma konusunda şüphe duyduğunda, bu sizin en iyi fırsatınız olabilir.
Büyük veri çağında, önce servetin nereden geldiğini anlamalıyız. Büyük veri çağındaki araştırmalar ile geçmişte yaptığımız birçok çalışma arasındaki temel fark çevrede yatmaktadır. Dijital toplum büyük veri çağını desteklemektedir. Artık bilgi işlem maliyetleri, depolama maliyetleri ve iletişim maliyetleri daha ucuz hale geliyor, platformlar daha bol hale geliyor ve ağlar Varlıklar giderek daha fazla hale geliyor ve veri elde etme maliyetimiz daha ucuz hale geliyor.
Fakat büyük verinin uygulanması neden beklendiği gibi değil? İnternet, kişisel verilerin elde edilmesi için ana kanaldır ve veriler her kullanıcı tarafından kendiliğinden sağlanır. Ancak, doğru hesaplamalar yapmak ve güvenilir algoritmaları desteklemek istiyorsanız, yalnızca kişisel ihtiyaçları değil, aynı zamanda kuruluştan gelen verileri de.
Sorunları çözmek, yüksek kaliteli çok kaynaklı veri ve alan bilgisinin birleşimini gerektirir. Veri füzyonu söz konusu olduğunda, gerçek füzyon yalnızca veri düzeyinde değil, aynı zamanda veri ve verilerin birleşmesi, veri ve kuralların birleşmesi, veri ve etiğin birleşmesi ve veri ile iş modellerinin birleşmesi. Ancak veriler işle bütünleştirildiğinde yeni bir model oluşturulabilir. Aşmak istediğimiz şey, yalnızca verileri anlamak değil, aynı zamanda diğer endüstrileri anlamaktır.
Ek olarak, büyük veri araştırmasının düşünce modu da değişiyor ve veri kullanımı teknolojinin ötesinde düşünmeyi gerektiriyor. Yüksek kaliteli veriler olmadan, kesin bir uygulama teknolojisi yoktur. Fakat yüksek kaliteli veriler nereden geliyor? Problem çözme alanı bilgisinin anlaşılmasından gelir. Ek olarak, veri kullanımı açık işbirliği gerektirir.
Şu anda hala bir sorun görüyoruz.Herkes kendi teknolojisine ve algoritmalarına sahip olma eğilimindedir, böylece kağıtlarımız diğerlerinden farklı olabilir, ama aslında, algoritmalar ve teknoloji platformları yapıyoruz ve daha hızlı ve ücretsiz. Gelecekte büyük veri ve yapay zeka algoritmaları tamamen özgür platformlar olmalıdır.Bu alanda, ticari değerin bağımsız olarak yaratılmasına neredeyse hiç yer yoktur. Nedeni basit: Büyük veri ve yapay zeka ancak uygulamalarda geliştirilebilir, çözümlerde değer elde edilebilir.
Gelecekte ister bu alanda bir akademisyen, ister okuyan bir öğrenci olsun, büyük veri alanında kazanan, yeni bir akademik düşünceden, düşünceden gelmelidir. Başlangıçta söylediğim gibi, yeni bir tür düşünce inşa edemediğinizde, servetinizin bu teknolojiyle hiçbir ilgisi yoktur.
Büyük verinin çok fazla iş alanı vardır. Birincisi kişiselleştirilmiş ve hassas pazarlamadır.Bankacılık sektöründe, müşteri görüşleri madenciliği ve üst düzey müşteri kaybı uyarısı vardır.Medya endüstrisi sıcak analizlere ve kişiselleştirilmiş içerik önerisine sahiptir.Havacılık endüstrisinde sık uçan yolcu tanımlaması ve yolcu portreleri vardır.İkincisi, verimli operasyonların organizasyonudur. Risk kontrolü, finans sektöründe dolandırıcılığın önlenmesi, havacılık endüstrisinde kötü niyetli kullanımın önlenmesi, bilet fiyatlarının izlenmesi vb. İle ilgili olarak. Bunların hepsi hayatın her alanından büyük veri uygulamalarının örnekleridir.
Büyük veriyi uygularken çok önemli bir konu etik konulardır. Bu, mahremiyet, adalet, güvenlik, sosyal değer ve açıklığı içerir. Bu alanda teknoloji ve etiğin birleşimini bulabilirsek, gelecekte çok önemli bir gelişme alanı olmalı. Dijital toplum, Çin nüfusunun çoğunu kapsamaktadır. Kültür ve etik olmayan dijital bir toplum, sürdürülemez bir toplum olmalıdır.
Büyük verinin gelişme eğilimine bakın.
Birincisi, kişisel ve endüstri verilerinin entegrasyonudur Bu entegrasyon olmadan, doğru ve güvenilir uygulamalar olmayacaktır.
İkincisi, teknoloji ve araçların platformlaştırılması ve yaygınlaştırılmasıdır. Bu büyük bir trend.
Üçüncüsü, saf teknolojinin ticari alanı daha küçüktür.
Dördüncüsü, büyük verinin endüstri uygulamaları daha değerlidir.
Beşincisi, veri + algoritma + alan bilgisi + iş modeli birbirinden ayrılamaz.
Artık büyük verinin değeri oynanmaktan çok uzaktır.Tüm algoritmalar ve veriler ancak uygulama sürecinde daha olgunlaşabilir.
Teknolojiyi Neusoft açısından düşünün
Neusoft'un uygulamasından kısaca bahsedin, ne düşündüğümüzden ve verileri nasıl gördüğümüzden bahsedin. Neusoft, geçtiğimiz 27 yıl içinde, ulusal ekonomik altyapının ve önemli geçim kaynağı alanlarının bilgi düzeyinin sürekli iyileştirilmesini teşvik etmeye kararlıdır ve birçok sektörde lider bir pazar payına sahiptir. Aşağıdaki şekil Çin'de sahip olduğumuz verilerdir. 700 milyon kişiye sosyal sigorta hizmetleri ve destek sistemleri sağlıyoruz ve güç pazarlama sistemimiz 400 milyon kişiye elektrik için ödeme yapabilecek hizmetler sağlıyor. Bu verilere sahip olmanın anlamı nedir? Bu verileri sosyal düzeyde düşünmemeniz anlamsız. Teknolojinin ötesinde düşünerek farklı düşünmemiz gerekiyor.
Aşağıdakiler sağlık ve tıbbi tedavi alanlarındaki verilerimizdir: Tıbbi ihtiyaçlar karmaşık bir ekosistem tarafından gerçekleştirilmektedir. Büyük veriden bahsederken sağlıktan bahsediyoruz ve sağlıktan bahsettiğimizde hastanelerden bahsediyoruz. Tıbbi kalite, adalet, maliyet ve güvenlik, büyük verilerin sağlık, hijyen ve tıbbi bakımda çözmesi gereken temel sorunlardır.
Öncelikle böyle bir mantığa sahip olmalıyız, bu mantıkları gördüğümüzde, içinde teknolojik gelişmenin yönünü bulabilir miyiz? Gelişimin yönünü bulduğumuzda bir organizasyon kuracağız, yapay zeka uygulamalarının kapsamını oluşturacağız ve ardından tıbbi bakımı kontrol etmek için yapay zeka teknolojisini kullanacağız. Giderler vb. Daha fazla tıbbi davranışın büyük hastanelerden taban düzeyine taşınmasını sağlamak için İnternet bulut hastaneleri inşa etmeliyiz.Tıbbi adaleti sağlamalı, artan tıbbi harcamaları kontrol etmeli, hiyerarşik tıbbi hizmetlere ulaşmalı ve kişisel dinamik sağlık ve tıbbi kayıtları oluşturmalıyız. Tıbbi tedaviyi daha kişisel ve hassas hale getirin.
Veriler ve AI, birincil hastaneleri daha güçlü hale getirir ve aşağıda gösterildiği gibi bir tıbbi konsorsiyum oluşturabiliriz:
Teknolojinin ötesine geçmek, teknolojik araştırma yapmak için bir zorunluluk haline geldi. Toplumu, ekolojiyi veya diğer endüstrileri anlamıyorsak, veriler hakkında nasıl konuşabiliriz?
Herkes için yeni bilgi teknolojisi konseptinden bahsedin:
Bilgi teknolojisi günlük ihtiyaçlar, tüketim malları ve yaşam tarzları haline geldi.
Bilgi teknolojisi bağımsızlığını kaybetti, her yerde ve uygulama senaryoları eşlik ediyor.
Teknoloji, platformlaşma, popülerleştirme ve hızlı yayılma çağına girmiştir.Aynı zamanda platformların, teknolojilerin ve araçların ücretsiz olduğu bir çağdır.
Teknoloji kullanıcıları, teknoloji gelişiminin yönünü teknoloji sahiplerinden daha iyi bilirler.
Teknoloji sahibi odaklanmaktan öteye geçmek için değişir.
Açıklık, entegrasyon ve işbirliği, teknik rotanın önemli organizasyonel parçalarıdır.
Teknolojik ilerlemenin hızı artıyor Kendi teknolojinize aşırı güvenmeyin Uygulama ve yaygınlaştırma, önde gelen algılama teknolojisi için önemli standartlardır.
Büyük veri, yeni işlerin desteğidir ve yalnızca açık, entegre ve yaratıcı bir ortamda büyük verilerin değeri olabilir. Geleneksel eğitim ve bilimsel araştırma yöntemleri geçmiş modellerden farklıdır ve bu çağın değişikliklerine uyum sağlayıp, yeni ticarete, yeni perakendeye, yeni akademisyenlere uyum sağlayıp sağlamadığımız, toplum değil, kendimizdir. Yeni araştırma.
Küresel AI + Akıllı Adaptasyon Eğitim Zirvesi
Ücretsiz biletler başvuruya açıktır!
Leifeng.com, Yixue Education Squirrel AI ve IEEE Eğitim Mühendisliği ve Uyarlanabilir Eğitim Standartları Çalışma Grubu ile işbirliği içinde, 15 Kasım'da Pekin Kerry Merkezi'nde Küresel AI + Akıllı Uyarlanabilir Eğitim Zirvesi'ne ev sahipliği yaptı. Amerikan Bilimler Akademisi'nden akademisyen, makine öğrenimi dekanı Michael Jordan ve makine öğrenimi babası Tom Mitchell katılımlarını doğruladı , AI akıllı adaptasyon eğitiminin bugününü ve geleceğini ortaya çıkarmaya götürür.
Ücretsiz kaydolmak için QR kodunu tarayın
