Lenovo Venture Capital'in 2018 CEO'su Yıllık Toplantısı "Öncü Diyalog": Yapay zeka uygulandığında teknoloji ve senaryolar iki tekerlek tarafından nasıl yönlendirilebilir?
Lieyun.com Beijing 26 Ekim'de bildirildi (Lu Meng tarafından)
Bugün, "Lenovo Ventures 2018 CEO Yıllık Toplantısı" Gubei Su Kasabasında düzenlendi. "Geleceğin Işığı" temasıyla, Yıllık CEO Toplantısı "Ekolojik Bağlantı, Akıllı İnterneti Birlikte Aydınlat" yönüne odaklanacak.Lenovo Grubu Başkanı ve CEO'su Yang Yuanqing, Lenovo Grubu Başkan Yardımcısı ve Çin Başkanı Liu Jun, Lenovo Group Lenovo Venture Capital Group Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Başkanı He Zhiqiang, Lenovo Group Baş Teknoloji Sorumlusu ve Kıdemli Başkan Yardımcısı Rui Yong, Lenovo Grubu Kıdemli Başkan Yardımcısı, Lenovo Veri Merkezi Çin Başkanı Tong Fuyao ve diğer Lenovo yöneticileri, yüzlerce yatırım yapılan şirket ve yan kuruluş Kurucular ve sektör uzmanları, akıllı internet, büyük veri ve yapay zeka gibi en son teknolojilerin geliştirilmesi konusunda ortaklaşa fikir alışverişinde bulundular, girişimcilik deneyimlerini ve yönetim deneyimlerini paylaştılar ve akıllı sektördeki gelecekteki değişiklikleri birlikte tartıştılar.
"Pioneer Teknoloji Diyaloğu" oturumunda, Lenovo Group Baş Teknoloji Sorumlusu ve Kıdemli Başkan Yardımcısı Rui Yong, moderatör olarak görev yaptı ve Megvii Kurucu Ortağı ve CTO Tang Wenbin, Cambrian Technology kurucusu Chen Tianshi ve Aibee'nin kurucusu ve CEO'su Lin Yuanqing yapay zekayı tartıştı. Alandaki girişimci teknoloji ve senaryolar iki tekerlek tahriklidir ve AI'nın geliştirilmesi altındaki veri gizliliği konuları tartışılır.
Cambrian Technology'nin kurucusu Chen Tianshi, yapay zekanın gelişmekte olan bir alan olduğuna inanıyor ve yeni teknik özellikleri, AI çiplerinin farklı teknolojik birikim gerektirdiğini belirledi. Teknoloji liderliğine ek olarak, " Ürettiğiniz cipslerin ne zaman hızlı bir şekilde inebileceğine dikkat edin ".
Aibee'nin kurucusu ve CEO'su Lin Yuanqing, mevcut şirketin ana iş yönünün esas olarak AI yükseltme çevrimdışı perakende ve AI yükseltme çevrimdışı seyahat olduğunu açıkladı. o düşünüyor, Teknoloji ve senaryolar karşılıklı olarak yönlendirilir.Bir yandan teknoloji endüstrinin gelişimini teşvik edebilir, diğer yandan endüstrinin ilerlemesi aynı zamanda teknolojinin yinelemesini desteklemek için yeterince büyük bir senaryo sağlayacaktır. .
Megvii Technology'nin kurucu ortağı ve CTO'su Tang Wenbin, şirketin geçmiş geliştirme deneyimlerinin ışığında, teknoloji ve sahnelerin "iki ayaklı" iki tekerlekten çekişli olması gerektiğini, "aslında tek başına teknoloji ile geliştirmenin gerçekten zor olduğunu" söyledi. Ona göre, AI girişimlerinin platformlar oluşturması zor. "Yeterince güçlü donanım yetenekleri desteği olmadan, yazılım bir dereceye kadar değiştirilebilir", yani, Tam bir çıktı sağlamak için sektörün derinliklerine inmeli .
Aşağıda, Lieyun.com tarafından derlenen ve yayınlanan diyaloğun bir kaydı bulunmaktadır:
Rui Yong : Yapay zeka açısından, özellikle startup'lar açısından bunu yapmanın birçok yolu var. Bazı insanlar teknolojiyi vurgular ve bazıları önce iniş sahnesini bulur. Bu yüzden üçünüze sormak istiyorum, siz bir start-up olduğunuzda, teknolojiden mi yoksa iniş sahnenizden mi başladınız? Mevcut şirket bu iki alanda ne durumda?
Chen Tianshi : Biz bir yapay zeka çip şirketiyiz, ancak özünde daha çok geleneksel bir entegre devre şirketi gibiyiz ve teknoloji birikimine ihtiyacımız var. Geleneksel entegre devre şirketleriyle aramızdaki fark şudur: Karşılaştığımız alan, yapay zeka gibi gelişmekte olan bir alan, bazı yeni özellikler ve öncekilerden farklı bazı çipler yapmamızı gerektirecek yeni teknik özelliklere sahip. .
Bu açıdan bakıldığında, teknolojik bir ipucu olmalı, aksi takdirde herkes bir önceki çipi kullanacaktır. İniş de çok önemli.Geçmişte çip endüstrisinde aslında çok sayıda CPU olduğunu biliyoruz.Örnek olarak CPU'ları ele alırsak, aslında Intel'den daha iyi yaptılar.Neden herkes öldü? Sebeplerden biri Intel'in iş ve inişte iyi bir iş çıkarmamış olmasıdır. Bu aynı zamanda bize bir deneyim ve ders veriyor, yani Teknolojiye dikkat ederken, ürettiğiniz cipslerin ne zaman hızlı bir şekilde inebileceğine de dikkat etmeniz gerekiyor. .
İniş açısından, şirket kurulduğunda bazı işler yaptık. Akıllı telefonlar gibi, daha hızlı iniş yöntemlerimiz var. Yapay zeka çipleri yapmayı bilmeyen alt üreticilere teknoloji veriyoruz ve yapay zeka ile işleri halletmelerine izin veriyoruz. Bunu yaptıktan sonra ilki, on milyonlarca cep telefonunda kullanılan yapay zeka cep telefonu çipi oluyor. İfade etmek istediğim, teknolojiye ve inişe çok önem veriyoruz. Son zamanlarda bir bulut yapay zeka çipi de çıkardık ve uygulamada da birçok çalışma yaptık.Bu nedenle gelecekte bulut akıllı çip üzerinde ilerlemeyi ve uygulamada iyi bir iş çıkarmayı umuyoruz.
Rui Yong : Yani Tianshi iki ayak üzerinde yürümek zorunda olduğunu, teknolojide ilerlemesi gerektiğini ve yere inmesi gerektiğini düşünüyor.
Lin Yuanqing : Şirketimizin misyonu yapay zeka ile geleneksel endüstrileri yükseltmekti, bu yüzden geçen yıl 3 ay boyunca Baidu'dan ayrıldım ve zamanımın yaklaşık% 80'ini bazı geleneksel şirketleri ziyaret ederek geçirdim. 3 ay içinde 7 veya 8 yerel sektörde yaklaşık 40 şirketi ziyaret ettim. Geleneksel işletmelerde, temelde, her endüstri birkaç temsilci şirket seçecektir. Aslında bu sadece bir ziyaret değil, çok detaylı bir tartışmadır.Her şirkete gittiğimde, eğer bu sektör ilk sektörse, ne yapmalıyım ve onlarla tartışmalıyım, nasıl "AI upgrade" yapmalıyım.
Son olarak, yönü seçerken, İlk sektör, AI yükseltmesi çevrimdışı perakende; Mart ayına kadar ikinci yön Çevrimdışı seyahat için AI yükseltme . Başlangıçta teknoloji ile uğraşan bir grup insanız, bu yüzden teknoloji ile ilgili herhangi bir sorun olmayacak.Sektörün nasıl yükseltilmesi gerektiğini gördüğümüz sürece, bu teknolojiyi geliştirmek için çaba sarf edeceğiz.
Yaptığımız şey endüstri odaklı veya iniş odaklı ve nihayet iniş sürecinde yavaşça yineleniyor. Bu iki yönlü. Birincisi, teknolojinin sektöre yardımcı olması ve endüstrinin sürekli yineleme için çok büyük senaryolar sağlamasıdır. Bu iki yön çok tamamlayıcıdır.
Perakende açısından, ağırlıklı olarak büyük ölçekli alışveriş merkezleri yapıyoruz ve aynı zamanda butikler de yapıyoruz; turizm sektöründe de Gubei Water Town'da komple yüz fırçalama sistemleri gibi birçok yerleşim gerçekleştirdik. Ayrıca Gubei Water Town için eksiksiz bir AI yükseltme planı yaptık. Bu iki hatta şu anda nispeten hızlı ilerliyoruz.
Rui Yong: Bu nedenle Yuanqing, teknolojinin sektöre yardımcı olabileceğini umarak belirli bir endüstriden başladı ve endüstri de teknoloji için başka bir senaryo sağlıyor.
Tang Wenbin : Bu özellikle iyi bir soru, daha önce yürüdük ve birçok sapma yaşadık, bazı süreçlerimizi sizlerle paylaşabiliriz.
2012 yılında, API aracılığıyla yüz teknolojisini açan Face ++ adında açık bir platform yaptık ve bu teknoloji Dark Horse Yarışmasına katılırken şampiyonluğu kazandı. Açıkçası, o zamanlar ne yapacağımızı net bir şekilde düşünmemiştik, çok faydalı hisseden bir grup teknoloji yaptık, ancak onu nasıl kullanacağımızı bilmiyorduk. Bu yüzden açtık ve açık bir platform yaptık.
Ancak daha sonra, bu ürünü geliştirmenin zor olduğunu gördük çünkü herkese bu şeyi nasıl kullanacağını söyleyecek güçlü bir destek yok.Eğer göreceli olarak dikey bir sahneyi kendiniz yapamıyorsanız, neden diğerleri sizin eşyalarınızla iyi şeyler yapmaya devam edebilir? ? Bu cevap vermek zor bir sorudur.
2013 ve 2014 yıllarında, yüzlere dayalı gerçek ad kimlik doğrulaması olan FaceID adlı bir ürün yaptık. Face, tüm biyobankalarla teknik bir araçtır.Bu alandaki işler çok hızlı yükseliyor ve nakit akışı da çok iyi - nihayet uygulama alanında yüz tanımanın ilk iniş sahnesini bulduk. Bundan sonra, platformdaki daha fazla kullanıcının daha farklı uygulama yöntemleri gösterdiğini de gördük.
Bu yüzden bunu hissediyorum Teknoloji ve sahne iki tekerlekten çekişli olmalı ve her iki bacağı da olmalıdır.Tek başına teknoloji ile gerçekten gelişmek zordur. .
Bu soruyu genişletmek gerekirse, AI girişimlerinin platform şirketleri mi yoksa dikey şirketler mi olması gerektiği böyle bir soruna yol açabilir. Ben şahsen Chen Tianshi değilseniz küçük bir şirketin platform şirketi olmasının zor olduğunu hissediyorum. Yeterli donanım desteği yoksa, yazılım bir dereceye kadar değiştirilebilir. Bu senaryoda, bir platform oluşturmak nispeten zayıftır, bu nedenle eksiksiz bir çıktı sağlamak için bir sektörün derinliklerine inmeniz gerekir. Bu, yatay ve dikey bir süreçtir ve nihayetinde yatay bir platforma doğru, ancak erken aşama dikey gelişim olmalıdır.
Rui Yong: AB'nin, işletmeler tarafından kişisel verilerin kullanımını kısıtlayan GDPR genel veri koruma düzenlemelerini yayınlamasını nasıl görüyorsunuz? Veri gizliliği ve veri eğitimi arasındaki çelişki nasıl dengelenir?
Tang Wenbin : Buradaki veriler esas olarak üç boyuttan, biri eğitim boyutundan, diğeri uygulama boyutundan ve son olarak bu verilerin işletmeye nasıl geri dönebileceği ve bir işletmeyi daha güçlü bir işletme haline getirebileceği.
İlk husus, eğitim verilerinden, çoğu müşteriyle iletişim kurduktan sonra, herkesin eğitim verilerine açık olması aslında iyidir. Bunun nedeni, kendi iç altyapımızın tamamının da iyi işliyor olmasıdır. Birçok sistem kümesinin tamamı için, tüm araştırmacılar verilerin yalnızca bir kısmına bakarlar. Çok fazla veri olduğu için onu göremez, bu nedenle veri güvenliğini sağlamak için iyi bir eğitim sistemimiz var Bu eğitimi seks ve belli bir duyarsızlaştırma ile yapın.
Bunun yerine, sorun arka iki uçta ortaya çıktı. İlk uçta, örneğin uygulamada artık güvenlik yapıyoruz, herkes mahremiyet veya ilgili sorunlar olduğunu hissedecek. Elbette, kamera güvenliğiyle ilgili gizlilik sorunları, yapay zekanın kullanıma sunulmasından sonra değil, kameranın kurulduğu gün zaten ortaya çıktı.Bu, güvenlik ve rahatlığı göz önünde bulundurması gereken uygulamalarda güvenlik ve gizlilik arasında bir denge. . Bence bu, kullanıcıya bu seçimi yapma yeteneği ve hakkı verme hakkı vermek, bu ikincisi.
Üçüncüsü, geri bildirim açısından, mevcut AI veri döngüsü aslında hala ilk döngüde.İyi bir ürün yapmak için iyi bir teknolojiye sahibim.Bu ürün bazı veriler üretir ve veriler teknolojimi geri besler. Bu ilk döngüdür.
Döngünün ikinci seviyesi, ürününüzün veri üretmesidir.Bu veriler, ürünün daha güçlü hale gelmesine yardımcı olur. Bu veriler, üründe oluşturulur. Örneğin, gerçek adla kimlik doğrulama yaparken, yerli internet finans şirketlerinin% 70 ila% 80'i burada kimlik doğrulaması yapıyor.Ayrıca ortak bir faaliyet de yapıyoruz.Aslında birçok insanın çeşitli yerlerde kimlik doğrulaması yaptığını biliyorum. Çoklu kredi verme durumunda birçok yer ödünç alınıyor, buralardan alınan paranın diğer tarafa dönmesi mümkün, dolandırıcılıkla mücadele açısından daha güçlü bir ürün değeri var, bu ikinci döngü. Bu seviyedeki herkes görece daha zayıftır Bu aynı zamanda AI şirketleri için yeni bir yön ve fırsattır.
Lin Yuanqing : Öncelikle yapay zeka çağında mahremiyetin çok önemli bir konu olacağını düşünüyorum, itiraf etseniz de etmeseniz de yapay zeka çağındaki mahremiyet sorunu internet çağından 100 kat daha kötü olabilir.
Aslında internet çağı yeterince kötü ve bunu herkes biliyor. Yapay zeka gerçekten oldukça güçlü olduğu için, pek çok gizlilik sorunu var ve bir yapay zeka şirketinin bu konuda iyi bir iş çıkaramaması durumunda bile büyük bir bina inşa edip düşebileceğini düşünüyorum. Bu tamamen mümkün. Gizlilik sorunları olmalı. Çok çok önemli.
Ama bu benim kişisel görüşüm ... Gizlilik hala birçok yönden teknoloji ile çözülebilir. Bu mümkün. Sık sık bazı arkadaşlara söylediğim örnek Google Gmail örneğidir. Gmail'i kullanan herkes Google'ın bizim her e-postamızı okuduğunu bilir. Neden umursamıyoruz? Biri size söylerse, e-postalarınızın her biri başkalarına aittir. Okuduktan sonra, neden birçok kişi hala kararlı bir şekilde kullanıyor? Google, insan olmayanlar tarafından "okunduğu" için, Google'ın gizliliğimi başka şeyler yapmak için kullanmayacağına da inanıyoruz. E-postalarımı okumanın amacı bana daha iyi hizmet etmektir - örneğin, bazı web sitelerine gittiğimde daha akıllıdır ve bana daha iyi ürünler ve hizmetler önerir.
Google bunu en az on yıldır yapıyor, bu nedenle gizlilik yönü iyi bir örnek. Verileri "anlamaktır", ancak temelde makinede yapılır.
Bu nedenle, bu geri geldiğinde Wen Bin, işi geri beslemek için çok fazla veri varsa, birçok durumda işaretlenmesi gerektiğini söyledi. Etiketleme insanlar tarafından işaretlenmiştir ve makinelerle işaretlenip markalanamayacağı konusunda bir sorun vardır. Güçlü yapay zeka ile çok profesyonel yapay zeka arasında gidilebilecek hala uzun bir yol var - kendi kendine öğrenmek ve güçlü kendi kendine öğrenme yetenekleri oluşturmak için birçok teknolojinin birleştirilebilmesi olabilir.Bu kendi kendine öğrenme yetenekleri çok şey kazanmanıza yardımcı olabilir veri.
Bunlar elbette adım adım biriktirilir.Bir seferde çok fazla veri yapılamaz.Baştan itibaren görece basit ve daha sonra karmaşık veriler olmalıdır. Bundan sonra, şu anda ihtiyaç duyulan manuel çalışma olmadan yapmayı umarak bir yapay zeka sistemi eğitiyoruz. İnanıyorum ki, bu alandaki teknoloji çok iyi yapılırsa, bu verileri insanlar tarafından görülmeden çözmek mümkündür ve hepsi makine dünyasında kalır.
Aslında şu anda bu konu üzerinde de çalışıyoruz, mahremiyetin çok önemli bir konu olduğunu düşünüyoruz, dolayısıyla bu alanda yapay zeka şirketlerinin bu yönü baştan stratejik olarak yapması gerekiyor.
Chen Tianshi : Google daha önce bir olayı, yani Intel ve Microsoft'taki bazı güvenlik açıklarını açığa çıkardı, çünkü Intel'in doğasında var olan tasarım problemi başkalarının verilerini çalmayı mümkün kılıyor Bu problem çip yaptığımızda kaçınmamız gereken şeydir.
Ayrıca, "mahremiyet" konusunda fazla bir yükümüz yok. Kötü bir şey bizim değilse, sadece başkalarının donanımımızdaki boşlukları kötü şeyler yapmak için kullanmadığından emin olmalıyız. Tabii ki, bu alanın olabildiğince gelişmiş olmasını umuyoruz.Çipi yeterince kullanabilmek için gerçekten yeterli veriye sahip olmanız gerekiyor.
Aksi takdirde, verileri almazsanız, bunu yapmak için çok fazla yonga satın alamazsınız ve bunu yapacak çok fazla model olmayacaktır. Bu yüzden umarım herkes verilere ulaşabilir ve kullanıcılar bu veriler hakkında daha fazla endişelenmezler ve bu pazar daha müreffeh olur. Bu konunun kısa vadede bizimle hiçbir ilgisi yok ama makro açıdan hala önemli, umarım daha iyi ve daha iyi olur.
Rui Yong: Hepsi harika cevaplar.Yolda 60'tan fazla yatırım yapmış şirket var. Üçünüz yolda uzun bir yol yürüdünüz. Çok fazla deneyime sahipsiniz. Geçmeniz gereken çukurlar, içine düştüğünüz çukurlar, Geçtiğim birçok çukurdan geçtim. Son anda size üç sormak istiyorum. Hala yolda olan girişimciler için herhangi bir öneriniz var mı? Bir veya iki cümlelik kısa bir özet Çukura düşmekten kaçınmak için ne gibi önerileriniz var? Tianshi ile başlayalım.
Rui Yong: Hala yolda olan girişimciler için herhangi bir öneriniz var mı? Bir veya iki cümlede kısa bir özet.
Chen Tianshi : Bu soru daha zor, çünkü kendi kurduğumuz Kambriyen sadece yaklaşık iki buçuk yaşında.Ben de yolda bir girişimciyim ve size herhangi bir öneri vermeye cesaret edemem.Yapay zeka işleme yaparsanız lütfen soğuğu kullanın. Takeshi'nin çipi, bu küçük bir öneri.
Lin Yuanqing : Daha kısayız. Bir yıldan fazla süredir varmadık. Hala çukurlara adım atıyoruz. Bence AI ile ilgili şeylerle karşılaşırsak, şimdi AI perakende ve AI çevrimdışı seyahat yapıyoruz.Sorunlarımız varsa, birlikte tartışacağız. Birlikte çalışmaya gayret edin.
Tang Wenbin : Bir tavsiye verirseniz, bu sadece bir noktadır. Teknoloji girişimcilerin bir noktası vardır. Kullanıcı değerine odaklanın. Her şey kullanıcı değerine dönmelidir. Yaptığınız her şey bir araçtır. Kullanıcı değeri hedefinizdir, bu yüzden yapmalısınız Araçları ve amacı ayırt etmek, kullanıcı değeri olan tek kelimedir.
