360 Group Başkan Yardımcısı Yan Shuicheng, akademik dünya ile sektör arasındaki farktan bahsediyor: aşk ve evli gibi
AI Technology Review Press : 17 Aralık 2018 tarihinde, Pengcheng Laboratuvarı ve Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisi Teknolojileri İnovasyon Stratejik İttifakı'nın ortaklaşa düzenlediği "Yeni Nesil Yapay Zeka Akademisyen Zirvesi Forumu" Shenzhen'de görkemli bir şekilde açıldı. Bu forum iki gün sürecek ve 17.si ana forumdan ve 18. gündeki tıbbi tematik forumdan oluşacak. Forumun teması "Head Goose" Crossing Clouds, Cloud Brain Enlightening Wisdom ". Yerli en iyi teknoloji şirketlerinden bir dizi akademisyen ve teknik lider, rapor vermek için foruma katılmaya davet ediliyor. Forumun öne çıkan kısmı akademisyen paneli ve birçok akademisyen yapay zekanın mevcut durumuna odaklanacak Geliştirme ile ilgili bazı zor konuları tartışın. Bu forum, sektördeki değişiklikleri ve teknolojik yenilikleri tartışmak ve AI'nın sınırlarını keşfetmek için yapay zeka alanındaki en iyi yerli uzmanları bir araya getirdi. 2018'de yapay zeka alanında en dikkat çekici olaylardan biri. 360 Grup Başkan Yardımcısı ve 360 Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü Dekanı Dr. Yan Shuicheng, 17th günü öğleden sonra ana forumda yer alan üçüncü konuğu oldu ve "Görsel Zeka: Zorla Mücadeleden Kapalı Döngüye" başlığını taşıyordu.
360 Grup Başkan Yardımcısı ve 360 Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü Dekanı Yan Shuicheng, 360'ın Ar-Ge'si artık siber uzay ile sınırlı değil, fiziksel alana daha da genişledi. Yapay zeka şu anda dört yapay zeka motoru oluşturmaya odaklanıyor: hareket motoru, etkileşim motoru, vizyon motoru ve karar motoru . Ardından, 360-NUS ortak laboratuarının görsel zeka-Küresel Akıl Yürütme Birimi alanındaki en son araştırma sonuçlarını tanıttı.Bu modül herhangi bir ağa eklenebilir ve sığ bir ağda bölgeler arası bilgi alışverişi mümkündür. . Aynı zamanda Dr. Yan Shuicheng de sektörde araştırma yapma konusundaki kişisel deneyimini paylaştı. Akademik araştırma ile endüstri araştırması arasında büyük bir fark vardır.Sektördeki Ar-Ge, özellikle değer kapalı döngü ve veri kapalı döngü boyutlarında işin özüne geri dönmelidir. . Kapalı döngü değeri açısından, teknolojinin ürünleri, müşterileri, işletmeleri ve toplumu kapalı döngüde olumlu bir şekilde teşvik etmesi gerekir, aksi takdirde başarısızlık olasılığı vardır. Veri kapalı döngüsü açısından, mükemmel bir algoritma olmadığından, algoritmayı sürekli olarak optimize etmek ve ardından ürün modelini optimize etmek için yalnızca belirli bir senaryonun verilerine güvenebiliriz. Son olarak, Dr. Yan Shuicheng raporu bir dizi ilginç metaforla bitirdi: Akademide görsel zeka üzerine araştırma yapmak aşık erkek ve kadın gibidir, endüstride Ar-Ge yapmak ise daha çok evlilik sonrası kadın ve erkek . Aşağıda konuşmasının içeriği yer almaktadır: Lei Feng.com'un AI Technology Review orijinal amacını değiştirmeden onu düzenledi. . Bugün burada çok özel bir paylaşım yapma fırsatına sahip olduğum için çok mutluyum. Geçmişim oldukça özel. Yaklaşık 8 yıldır akademideyim ve 3 yıldır sektörün içindeyim. Bugünkü paylaşımın iki yönü var: Bir yandan sizlerle daha değerli bir derin öğrenme modelini paylaşmak istiyorum. Yapı; Öte yandan sektördeki 3 yıllık tecrübeme dayanarak yapay zekanın araştırılması ve geliştirilmesi, özellikle akıllı vizyonun araştırılması ve geliştirilmesi ile ilgili iki algı noktasından bahsetmek istiyorum.
360'ın yapay zeka düzeni
360'ın özü güvenliktir, şimdi Güvenlik kavramını siber uzaydan fiziksel alana genişlettik.Siber uzay sorunlarına dikkat ederken, güvenlik yeteneklerini yapay zeka yetenekleriyle siber uzaydan fiziksel alana genişlettik. .
Bu yılın Mayıs ayında 360, 360 Güvenli Beyin'i piyasaya sürdü. Görme ve dilden farklı olarak, güvenlik konularının veri etiketlemesi en iyi uzmanları gerektirir ve insanların rolü çok önemlidir Bu nedenle, güvenlik beyni bir insan-makine işbirliği sistemidir. 2018'in ilk yarısında, 360ın güvenlik beyni kötü amaçlı programları 40 milyardan fazla kez yakaladı; kimlik avı saldırıları için, ele geçirme sayısı altı ayda 20 milyarı aştı; buna ek olarak, Android telefonlardaki spam mesajların ve spam mesajların sayısı Taciz aramalarına müdahale sayısı da çok yüksek, mesela taciz edici aramalara müdahale sayısı altı ayda 19 milyara ulaştı. Bu alanlardaki uygulamasının çok tipik olduğunu görebiliriz ve kullanıcı geri bildirimi güvenli beynin yeteneğini daha da artırabilir: ne kadar çok kullanıcı kullanırsa güvenli beyin o kadar akıllı hale gelir.
360'ta, şirketin İnternet işini ve IoT işini tam olarak güçlendirmek için bir 360 yapay zeka platformunun kurulmasına öncülük ettim. Genel olarak, esas olarak dört motor ürettik:
İlki spor motor IoT için bu, akıllı donanımın sahada akıllı sporlar yapmasına olanak tanıyan ilk çok önemli beceridir;
İkincisi, etkileşim motorudur Bu, birçok yerli firmanın daha çok ilgilendiği bir nokta. Geçmişte uzak alan teknolojisine çok fazla dikkat etmedik, teknoloji ağırlıklı olarak 360 çocuk saatine hizmet ediyordu. Etkileşim motoru, 360 saat için destek sağlamanın yanı sıra, yeni ses ürünlerini kuluçkaya yatırmak için de kullanılır.
Üçüncüsü görsel motor , Benim orijinal araştırma yönüm esas olarak bilgisayar görüşü idi, ki bu da benim eski çizgim. Şu anda, 360'ın görüş motoru temelde iki bölüme ayrılmıştır: Biri, 360 tarafından yakın zamanda piyasaya sürülen ve yiyecek teslimatı ve ekspres teslimat gibi Çin özelliklerinin ihtiyaçlarını gerçekten karşılayan bir kapı zili gibi 360'ı destekleyen ev güvenliği ekolojisidir. Eve vardığınızda, evde olmasanız bile, paket servisi ve kuryenin malları kapıya koymasını sağlamak için sesi kullanabilirsiniz.Aynı zamanda kapı zili de malları gerçek zamanlı olarak izleyebilir; diğeri çevrimiçi grafik ve kısa video Bilgi akışının içeriği, güvenlik incelemesine ve içerik yapısı analizine tabidir.
Dördüncüsü, karar motorudur Bu, arama motoru şirketlerinin özellikle dikkat ettiği bir konudur. Karar motoru, temel olarak kullanıcının neyle ilgilenebileceğini ve gelecekte hangi davranışların olacağını tahmin etmek için ilgili bir karar modeli oluşturmak için kullanıcının geçmiş davranışına dayanır. 360'ın bunun için üç ana uygulaması vardır: biri finans alanında kontrol ve karar verme. Geçen Cuma 360 Finance, Amerika Birleşik Devletleri'nde listelendi. 360, risk kontrol kısmı için çok fazla destek ve yardım sağlıyor; diğeri ise reklamcılık. Geçtiğimiz dönemde, 360ın reklamcılık işi, karar verme motoruyla ilgili teknolojilerin kullanılması nedeniyle teknik performans açısından önemli ölçüde iyileştirildi; üçüncüsü tavsiyedir. Derin öğrenme yoluyla, tavsiyenin etkinliği etkili bir şekilde iyileştirildi.
Kişisel araştırma deneyimi
Sektördeki kişisel araştırma deneyimimi paylaşmama izin verin. Akademi ve endüstrideki görsel zeka araştırmaları arasında büyük bir fark var. Akademide görsel zeka eğitimi almak daha çok kişisel bir meydan okuma gibidir Belirli bir problem için sürekli yeni algoritmalar ve performansını iyileştirmek için belirli veriler tasarlayabilirsiniz. fakat Endüstride, daha çok kapsamlı bir kapalı döngü büyük strateji gibidir.Araştırma sadece küçük bir ekip meselesi değildir, büyük bir savaşa benzer. , Bu savaşın zaferini garantilemek için lojistiğe, hastanelere ve deniz, kara ve hava kuvvetlerinin koordineli operasyonlarına ihtiyacınız olabilir. Bu nedenle, sektörde görsel zeka araştırma ve geliştirme yapmanın, yani işin özüne dönmenin ve kapalı değer ve veri döngüsü üzerinde görsel zeka araştırmalarını düşünmenin ve teşvik etmenin çok önemli olduğunu düşünüyorum. Akademik camiayı hedefleyerek, bugün sizlerle görsel zeka-Küresel Akıl Yürütme Birimi alanındaki 360-NUS ortak laboratuvarının son araştırma sonucunu paylaşacağım. Pek çok insanın bu soruyu düşündüğünü bulduk: akıl yürütmek için derin öğrenmeyi kullandığımızda, akıl yürütmek için hepimiz evrişimli sinir ağları kullanıyoruz, ancak evrişimli sinir ağları sığ ağlarda uzak hedefleri algılayamıyor. Sığ bir ağda uzak hedeflerin iyi bir şekilde algılanmasının bir yolu var mı? Ekibim 1 × 1 evrişimin destekleyicisi olduğundan, bunu başarmak için mümkün olduğunca 1 × 1 evrişimi kullanmak istiyorum. Bir fikrimiz var: Öğrenme için herhangi bir ağa bir modül eklemek mümkün mü . Bu nedenle, öğrencim Yunpeng CHEN, Küresel Akıl Yürütme Birimi adlı, öğrenme için modüller şeklinde herhangi bir ağa 51 × 1 evrişim ekleyen ve sığ ağdaki uzak hedefleri algılayabilen bir fikir önerdi. , Bölgeler arasında bilgi alışverişini mümkün kılmak. İster sınıflandırma görevlerinde ister diğer algılama ve bölümleme görevlerinde olsun, bu yöntem mevcut ağların performansını etkili bir şekilde artırabilir. Küresel Akıl Yürütmenin ister cep telefonlarında ister akıllı donanım cihazlarında olsun çok değerli olacağını düşünüyorum, bu yüzden bugün sizlerle bu yönü paylaşacağım. Daha sonra, sektöre odaklanacağım ve ilgilenilmesi gereken bir Ar-Ge konusunu sizinle paylaşacağım: Sektörde Ar-Ge yapmak için işin özüne geri dönmeliyiz.Ar-Ge'mizi değer ve veri kapalı döngüsüne koymalı, sürekli düşünmek ve Ar-Ge ilerlemesini teşvik etmek . Değer kapalı döngü nedir? Sanırım olay yerindeki pek çok arkadaş "The Innovator's Dilemma" adlı bir kitap okudu, buradaki soru şu: neden bazı iyi teknolojiler büyük şirketlerde iyi kullanılmıyor? Analiz edilen ana nedenlerden biri, bu teknolojilerin teknolojik yenilikçiler için çok heyecan verici olabileceğidir, ancak ürün partileri, son kullanıcılar ve ekosistemdeki satış bağlantısını tamamlayan şirketler için olmayabilir. Değeri artırmak için. Başka bir deyişle, kapalı döngüde teknoloji diğer boyutlara gerçek değer getirmediğinde inmesi çok zor olacaktır. Bu nedenle, sektördeki araştırma ve geliştirmede temel görevimiz sadece teknolojiyi göstermek değil, aynı zamanda teknolojinin inişini ve nihai uygulamasını sağlamak için kapalı döngüdeki tüm boyutlara pozitif değer katmaktır. "Yenilikçinin İkilemi" kitabında dört boyuttan bahsedilmektedir: teknoloji, ürün, müşteri ve işletme. Ama görsel zeka araştırmalarında sosyal değerler denen çok önemli bir boyut daha olduğunu düşünüyorum. . Teknoloji bir ürüne uygulandığında, kendi toplumsal değerleri doğru değilse olumlu bir itici güç üretemeyecek ve ürün er ya da geç başarısız olacaktır. Bu nedenle, değeri kapalı döngüyü beş boyuta böldüm, burada farklı boyutlar birbirine bağlı ve ilgili değerleri geliştirmek için birbirlerini yönlendiriyorlar. Örneğin, teknoloji ve ürünler: yeni teknoloji, yeni ürünleri kuluçkaya yatırır ve ürünler senaryolarda daha etkili veriler toplar, bu da teknolojinin yinelemesini destekler; ürünler ve şirketler birbirlerini teşvik ederek ürün kalitesini ve satışlarını artırır , Bu, şirketin markasını ve karını artırabilir ve şirketin markası ürün satışlarını artıracaktır. Aynı zamanda, şirket kar elde ettikten sonra, ürün kalitesini iyileştirmek için teknik girdiyi artıracaktır. Kurumsal ve sosyal değerler herkesin daha fazla dikkat etmesi gereken bir şeydir: Kurumsal kültür sosyal değerler yaratır ve çalışan değerleri de şirketin verimliliğini etkiler En önemli nokta, şirketlerin ahlakın alt çizgisine asla dokunamayacağıdır. Ayrıca sektörde görsel zeka araştırması yapılırken, özellikle görsel zeka ile ilgili ürünler yapılırken veri kapalı döngüsü de oldukça önemlidir. Araştırmacılar, algoritma modeline daha fazla dikkat edebilirler, ancak algoritma modeli ile belirli ürünün arka planı ve kullanıcı arasındaki etkileşim, sorunları keşfetme ve ürünü yineleme süreci olan kapalı bir veri döngüsü oluşturur. Ar-Ge'yi neden kapalı bir veri döngüsüne yerleştirelim? İster bilgisayarla görme konusunda ister başka yönlerde araştırma yapıyor olun, bir şey çok açık: hiçbir zaman mükemmel bir algoritma yoktur. Bu durumda veriler çok kritik hale gelir . Sık sık düşündüğüm ve bazı insanlarla tartıştığım soru şudur: Neden Çin'de bu kadar çok yüz tanıma şirketi var ve bu şirketler hala çok iyi ayakta kalıyor? Temel nedenlerden biri, her şirketin belirli senaryolarda (bankacılık, trafik izleme, kamu gözetimi vb.) Veri avantajlarına sahip olmasıdır ve belirli senaryolarda modelleri sürekli olarak optimize etmelerini ve daha iyi performans elde etmelerini sağlayan bu verilerdir. . Kullanıcı geri bildirimi, araştırmadaki gerçek acı noktalarını ve ihtiyaçlarını gerçekten keşfetmemizi sağlayabilir.Bu nedenle, kapalı döngü verileri endüstriyel görsel zeka araştırmaları için çok önemlidir. Ayrıca, Ar-Ge'yi kapalı döngü bir ortama koyduğumuzda, yalnızca ilgili her bağlantı istikrarlı ve güvenilir olduğunda, algoritmaların ve Ar-Ge personelinin teknolojinin ileriye dönük yinelemesini teşvik edebileceğini düşünüyorum. Örnek olarak 360 kapı zilini alın.Sunucudaki ürün ağı gecikme sorunu ciddi olduğunda, kullanıcının evin kapısında izleme bilgilerini alması uzun zaman alır ve kullanıcı iyi bir deneyim yaşayamaz.Ayrıca APP tasarımı yeterince iyi değilse bulut veri analizi sonuçları olacaktır. Kullanıcıların bu akıllı cihazın değerini APP üzerinden doğrudan hissetmeleri mümkün olmadığı gibi, kullanıcıların etkili geri bildirim üretmesini de zorlaştırıyor.Bu durumda kapalı döngü yineleme son derece zor hale gelecektir. Akademide veya endüstride, herkes hala görsel zeka araştırması yapmak için çok çalışıyor, genellikle fazla mesai ile karşı karşıya kalıyor ve geç saatlere kadar uyuyor, bu yüzden bugün sizinle özetlemek, akademi ve endüstride vizyon yapmak için nispeten kolay bir yol kullanmak istiyorum Akıllı Ar-Ge'nin farklı özellikleri:
Akademide görsel zeka üzerine araştırma yapmak daha çok aşık olan erkekler ve kadınlar gibidir. Her ilerleme sizi heyecanlandırır, aynı zamanda yeni ilerlemeler kaydetmeye ve yeni zirvelere ulaşmaya devam edeceğinizi umuyorsunuz. Gördüğünüz şey karşı tarafın tüm avantajlarıdır, onu her zaman dört gözle bekliyorsunuz çünkü kimse sizi bir bebeğiniz (ürün) yapmaya çağırmıyor. Ayrıca bir çocuğa (ürüne) sahip olmanın ne kadar harika olacağını dört gözle bekleyeceksiniz ve bu çocuğun dünyadaki en zeki ve en iyi huylu olacağını düşüneceksiniz, çünkü zaten çocuğu doğurmak zorunda değilsiniz. Ve sektörde Ar-Ge yapmak daha çok evli erkekler ve kadınlar gibidir, bebek sahibi olmanın (ürün) en önemli göreviniz haline geldiğini bulmak. Ebeveynleriniz (şirket sahipleri) sizi her gün bir bebek (ürün) doğurmaya çağırıyor.Çocuğunuzun doğduktan sonra çok iyi huylu olacağını düşünüyorsunuz, ancak doğumdan sonra pek çok sorun ve birçok sorun keşfediyorsunuz. Toplum (kullanıcılar) onu sevmiyor / O, bu yüzden deneyime ve kullanıcı geri bildirimlerine göre ayarlamaya devam ediyorsun. Sonunda çocuk güçlüdür, saçınız gri ve omurganız kırılır, ancak çocuğa (ürüne) bakmak hala tatmin ve mutludur.
Orijinal metni okumak için tıklayın, bkz.360 Başkan Yardımcısı Dr.Yan Shuicheng: Teknoloji ve ürünlerin her ikisi de önemlidir, 1 × 1 evrişim derin öğrenmeyi daha renkli hale getirir
