CNCC 2018 bugün açılıyor ve özel olarak davet edilen beş rapor "Büyük Veri Dijital Ekonomiyi Teşvik Ediyor" CNCC 2018
AI Technology Review Press , 2018 Çin Bilgisayar Konferansı (CNCC2018), 25-27 Ekim tarihlerinde Hangzhou Uluslararası Fuar Merkezi'nde düzenlendi. Konferans, Xiaoshan Bölgesi Halk Hükümeti, Hangzhou, Zhejiang Üniversitesi, Zhejiang Teknoloji Üniversitesi, Zhejiang Gongshang Üniversitesi tarafından üstlenilen Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) ev sahipliğinde gerçekleştirildi. , Hangzhou Dianzi Üniversitesi tarafından ortaklaşa düzenlenmiştir. Bu yılki konferansın teması "Büyük Veri Dijital Ekonomiyi Güçlendirir". CNCC, yurtiçi ve yurtdışında bilgisayar alanında yaklaşık 400 tanınmış uzman ve girişimciyi konuşma yapmak üzere davet etti. Konferans, 15 davetli rapor ve 3 Konferans forumları, 60 teknik forum ve 20 özel etkinlik.
Bugün konferansın ilk günü, CCF Genel Sekreteri Du Zide'nin başkanlık ettiği konferansın açılış törenine 14 yıllık bir geçmişe sahip olduğunu, bu yıl 15. oturum ve Hangzhou'da ikinci kez yapıldığını söyledi. Bu yıl, CNCC kayıtlarının sayısı 7.600'ü aştı ve yaklaşık 1000 işletme ve kurumdan 7.000'den fazla profesyonel, eşi görülmemiş bir büyük olay olan fuara katıldı. Ardından, konferans başkanı Mei Hong, CCF üyesi, Çin Bilimler Akademisi akademisyeni, Pekin Teknoloji Enstitüsü profesörü ve başkan yardımcısı Tong Guili, konferansın eş başkanı ve Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni Chen Chun, IEEE-CS Başkanı Prof. ACM Başkanı Dr. Cherri Pancake konferans için konuşmalar yaptı. Son olarak, Pekin Üniversitesi profesörü ve Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni CCF Başkanı Gao Wen, CNCC2018'in resmi açılışını duyurdu.
CCF Başkanı ve Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni Gao Wen konferansın açılışını duyurdu
Konferansta ilk konuk konuşmacı olarak Profesör Robert Kahn, tanıtmaya kararlı olduğu Dijital Nesne Mimarisi (DOA) kavramını paylaşmaya odaklanan "Dijital Nesneler ve İnternet Geliştirme" başlıklı bir konuşma yaptı. İnternetin temel çerçevesi olarak, DOA'nın "bilgi adaları" sorununu etkin bir şekilde çözdüğü ve çeşitli bilgi sistemleri arasında bilgi paylaşımına ve güvenliğine katkıda bulunduğu düşünülmektedir.
Profesör Robert, toplantıda yaptığı konuşmada, günümüz İnternetinin ağırlıklı olarak bilgi, yani "Dijital Nesneler" ile ilgilendiğini söyledi. Bu, geçmişten en büyük farktır. DOA, "Dijital Nesneler" kavramının uygulanmasıdır. Sistem esas olarak dijital nesne tanımlayıcıların kaydı, analizi ve yönetimi için kullanılır, ulusal sınırların etkin bir şekilde kırılması ve İnternetin "çok merkezli açık bir yapıya" dönüştürülmesinin gerçekleştirilmesi. Profesör Robert, katılımcıların DOA'yı daha iyi anlamalarını sağlamak için sistemin temel prensiplerini, sistemin yapısını ve mevcut uygulamayı toplantıda paylaşarak çok fayda sağladı.
Son olarak, Profesör Robert katılımcılara 2014 yılında kurulan DONA FOUNDATION'ı da tanıttı. Temel sorumluluklarından biri Küresel Tutamaç Kaydı'nın (GHR) kaydı ve yönetimidir (GHR, Tutamaç Sisteminin kök hizmet düğümü için genel terimdir). Sistem, DOA teknolojisinin önemli bir parçasıdır.
Turing Ödülü sahibi, Amerikalı bilgisayar bilimcisi Robert E. Kahn
İkinci konuk konuşmacı, CCF Onursal Başkanı, CCF Üyesi ve Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni Li Guojie'dir. Raporunun başlığı "Dijital Ekonominin Geliştirilmesinde Dikkate Alınması Gereken Birkaç Konu".
Akademisyen Li Guojie, ekonomik dönüşümde büyük veri ve yapay zekanın itici rolünün nasıl anlaşılacağını tartışmak için büyük veri teknolojisi ve dijital ekonominin gelişim süreci hakkında birkaç soru yöneltti.
Büyük verinin rolünün yalnızca ekonomik büyümeye yansıtılmadığına, aynı zamanda üretim yöntemleri, yaşam tarzları, bilimsel araştırma modelleri ve hükümet yönetimi modellerindeki değişikliklerin yanı sıra özellikle insanların fikirlerinin ve bilişsel yöntemlerin iyileştirilmesinde refahtaki iyileştirmelere daha çok yansıdığına inanıyor. . Ekonomik kalkınmaya ne kadar büyük veri ve yapay zekanın katkı sağladığına, kaç yeni ürün ve yeni hizmet verildiğine, ne kadar ekonomik verimlilik ve kullanıcı deneyiminin iyileştirildiğine dikkat etmeliyiz.
Büyük veri ve yapay zekanın ekonomik dönüşümdeki itici rolünün, bilgi teknolojisinin genel rolü ve toplam faktör verimliliği açısından anlaşılması gerektiğine işaret etti. Birincisi, büyük verinin ve yapay zekanın itici rolü aslında bir bütün olarak bilgi teknolojisinin rolüdür.Bugün, onlarca yıllık demlenmeden sonra, bilgi teknolojisinin meyve vermeye başladığı, ancak yapay zeka teknolojisinin hala etkin olduğu zamandır. ) Teknoloji, elektrik gibi genel amaçlı bir teknoloji değildir ve teknolojinin etkinleştirilmesinden genel amaçlı teknolojiye kadar geniş çaplı bir popülerleştirme geliştirme süreci gereklidir. İkincisi, büyük veri ve yapay zekanın ana rolü, esas olarak ölçek verimliliğini, tahsis verimliliğini ve teknik verimliliği iyileştirmektir.Büyük verileri ve yapay zekayı toplam faktör verimliliği (TFP) perspektifinden anlamalıyız, böylece enerji verimliliğini artırmanın geleceğin dijital ekonomisi haline gelecektir. Geliştirmenin temel amacı.
Büyük veri yapay zekasının stratejik rolünü teyit ederken, herkesi yapay zekaya rasyonel bakmaları ve bu konuda gerçekçi olmayan yanılsamalar yaşamamaları konusunda uyardı ve bu alandaki araştırmacı ve uygulayıcıların "pragmatik ve pragmatik" olması gerektiğini vurguladı. .
Ayrıca, büyük veri ve yapay zekanın bilgi çağında yeni bir uzun ekonomik dalgayı tetikleyebileceğini de belirtti.Bu gelişme trendi altında Çin'in dijital dönüşümünün üç ana hedefi var: Birincisi, endüstrilerin dağılımını değiştirmek ve güçlü bir şekilde üretken hizmetler geliştirmek. İkincisi, geleneksel işletmeler dijital işletmelere yöneliyor; üçüncüsü, güçlü bir şekilde teknoloji tabanlı KOBİ'ler geliştirmeliyiz.
Son olarak, Akademisyen Li Guojie, Çin'in mevcut büyük veri ve yapay zeka geliştirmesinin en büyük eksikliklerini, yani çok ağır ve zayıf temelleri de yansıttı. Bu statüko, yalnızca Çin'in çip ve yazılım şirketlerinin küresel pazardaki zayıflığına değil, aynı zamanda Çin'deki yapay zekanın temel düzeyindeki yeteneklerin son derece düşük oranına da yansımıştır (Çin'deki yapay zekanın temel, teknik ve uygulama düzeylerindeki yeteneklerin oranı 3,3'tür) %,% 4.9,% 61.8; Amerika Birleşik Devletleri ise% 2.7,% 37.4,% 39.4). Bu sorunların sonucu, şu anda Çin'deki bulut sunucularının yalnızca% 1'inin yapay zeka hızlandırma hizmetleri sunmasıdır. "Her yerde yapay zeka" vizyonu gerçekleştirilecekse, iş hacminin 100 kattan fazla artırılması gerekiyor.
Li Guojie, CCF Onursal Başkanı, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni
Üçüncü konuk konuşmacı, Pekin Üniversitesi İktisat Fakültesi'nde profesör ve doktora danışmanı ve Pekin Üniversitesi Boya'nın özel atanmış profesörü Sun Qixiang oldu. Raporunun başlığı "Bilgi Toplumu Üzerine Ekonomik Düşünce".
Başlangıçta dijital ekonominin insanların düşünme, üretme, değiş tokuş etme ve dağıtma şeklini derinden değiştirdiğini belirtti. Şimdiye kadar insan toplumu tarım toplumunu, endüstriyel toplumu ve bilgi toplumunu deneyimlemiştir, 20. yüzyılın ikinci yarısında bilgisayar gibi elektronik bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle yavaş yavaş bilgi toplumuna girmiştir. Bilgi toplumu çağında, büyük veri gibi modern bilgi teknolojilerini daha iyi anlayan herkes rekabete hakim olabilir.
Bilgi toplumuna girdikten sonra, modern iktisatta geleneksel endüstriyel uygarlığa dayalı birçok klasik sorunun, arz ve talep, ekonomik büyüme, gelir dağılımı vb. Gibi, çağrışımlarında ve uzantılarında önemli değişikliklere uğradığını ve bizi Yaşam toplumunda bir dizi değişiklik meydana geldi. Daha sonra, bu değişiklikleri ve aşağıdaki beş yönden kaynaklanan ilgili sorunları tartıştı:
İlk olarak, bilgi toplumuna ekonomideki kaynak özellikleri ve arz ve talep analizi açısından bakın. Arz ve talep analizinin ekonomideki önemli konumundan bahsetti: Bilgi toplumu çağı, sınırlı üretim faktörlerinin arzını bir ölçüde iyileştirmiş, arz ve talebin mekansal yapısını değiştirmiş ve daha üst düzeyde yeni bir arz ve talep ilişkisi kurmuştur. Aynı zamanda, bilgi ekonomisinin değişim hızı gittikçe hızlanıyor ve döngü daha da kısalıyor. Gelir dağılımındaki değişiklikler ve bilgi toplumundaki modellerin ayarlanması daha esnek ve daha hızlıdır.
İkincisi, bilgi toplumunun ekonomik büyümesi. İnternet ve bilgi teknolojisinin uygulanmasının, herkesin büyük ihtiyaçlarını karşılamak için hem arz hem de talep tarafındaki büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde analiz edip entegre edebileceğini belirtti. Şu anda, bilgi destekli bilgi teknolojisi, çeşitli üretim faktörlerinin tahsisini ve yönetimini büyük ölçüde optimize edebilen ölçek ekonomileri için önemli bir ön koşul haline geldi.
Üçüncüsü, bilgi toplumunun tekeli. Bilgi toplumu çağında, veri tekeli, tekelin yeni içeriği haline geldi ve geleneksel toplumun anti-tekel önlemleri mevcut dijital ekonomi çağında kullanılamıyor. Özellikle şu üç yönden bahsetti: Birincisi, İnternet şirketlerinin kullanıcılar üzerinde bariz kilit etkilerinin olduğu, diğeri dijital ekonominin açık ağ etkilerinin olduğu ve üçüncüsü, veri toplama platformlarının çok taraflı pazarlara sahip olduğu.
Dördüncüsü, bilgi toplumunun güvenlik sorunu. Kapsamlı bilgi erişimi, ağ güvenliğinin zafiyetini ve karmaşıklığını artırdı, kişisel gizlilik ve bilgi güvenliği ciddi şekilde tehdit edildi ve bilgisayar korsanları saldırıları ve büyük ölçekli kişisel bilgi sızıntıları sık sık meydana geldi. Ancak sorunun ve sorunu çözme yönteminin hep aynı olduğunu ifade etti, şu anda bilgisayar uzmanlarının desteğinin yanı sıra ekonomik ve hukuki işbirliğine ihtiyaç olduğunu belirtti.
Beşincisi, bilgi toplumunda teknolojinin kullanımı. Modern bilim ve teknolojinin gelişmesi, insan toplumunu eşi görülmemiş bir refah aşamasına getirmiştir, ancak teknolojik ilerleme "iki ucu keskin kılıç" sorununu önleyemez, yanlış kullanılırsa, olumsuz etkiler getirecektir. Bu endüstriyel toplumda ve hatta bilgi toplumunda daha doğrudur.
Konuşmanın sonunda şöyle özetledi: "Tao Te Ching" dedi, "Bir hayat iki, iki üç, üç her şeydir." İster küçük bir veri toplumu, ister büyük bir veri çağı olsun, yol basit ve uyulması gereken kurallar var. Veriler öldü ve büyük verinin arkasındaki ekonomik ve sosyal fenomen canlı ve dinamik. Umarım dijital ekonomi üzerine yaptığımız araştırmanın yüksek durabilir, uzakları görebilir ve net bir şekilde anlayabilir.
Profesör Sun Qixiang, Ekonomi Okulu, Pekin Üniversitesi
Kısa bir kahve molasının ardından dördüncü konuk konuşmacı, Amerikan Mühendislik Akademisi'nden akademisyen ve Berkeley California Üniversitesi'nde profesör olan Katherine Yelick, "Büyük Veri Patlaması Çağında Bilimsel Araştırma Zorlukları" başlıklı bir konuşma yaptı.
Büyük veri teknolojisinin kademeli olgunlaşmasıyla birlikte, verilere erişmek, analiz etmek ve entegre etmek artık daha kolay. Bilim adamları için büyük veri, modeller oluşturmaya ve deneysel sonuçları yorumlamaya yardımcı oluyor. Ayrıca, makine öğreniminin popülaritesi birçok Alan teorik ve pratik seviyelerde değişti. Toplantıda Profesör Katherine Yelick, yapılandırılmış ve yüksek hassasiyetli verilerle aşırı hava durumunu tahmin etmek için kullanılan derin öğrenme sistemleri gibi bilimsel alandaki birkaç tipik uygulama örneğinden bahsetti. Tayfunun yerini etkili bir şekilde tahmin edin.
Büyük veri teknolojisindeki ilerlemenin gerçekten de bilimsel alana gözle görülür faydalar sağladığı yadsınamaz, ancak Profesör Katherine Yelick, büyük veri teknolojisinin "sıkıntılı noktalarının" da göz ardı edilmemesi gerektiğini vurguladı. Bilimsel araştırmada en önemli şey olan nesnelliği örnek olarak ele alalım: Bilimsel araştırma, belirli bir şirket tarafından istihdam edilen bilimsel araştırma personeli gibi ilgi alanlarını içerdiğinde, bu araştırmacıların gözünde şirketin başarılı olmasına nasıl yardımcı olunacağı bilimsel araştırma sonuçlarının nesnelliğinden daha önemli olacaktır.
Veriler arasındaki nedensel ilişkinin yanlış yargılanması, dış müdahalenin neden olduğu gürültülü veriler, bilgisayar algoritmalarının ve performansın sınırlamaları ve veri geçişinin maliyeti gibi diğer sorunlu noktalar, bilimsel araştırma topluluğunun daha da gelişmesini engelliyor. Bilgisayar performansı, temel bilgisayar mimarisi ve programlama geri alma sistemi yönlerinden problemlerin nasıl çözüleceği, tüm bilgisayar uygulayıcıları tarafından dikkate alınmaya değer bir sorundur.
Katherine Yelick, Amerikan Mühendislik Akademisi akademisyeni ve California Üniversitesi, Berkeley'de profesör
Beşinci konuk konuşmacı, Neusoft Group Co., Ltd.'nin Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Liu Jiren ve onun konusu "Veri İş Modelleriyle Buluştuğunda".
Konuşmanın başında güldü ve eskiden profesör olduğumu ama sonra "yozlaştığımı" ve iş alanına gittiğimi söyledi. Bu raporda, iş uygulamaları perspektifinden teknoloji ve iş modellerinin entegrasyonuna ilişkin düşünce ve uygulamalarını da paylaştı.
Büyük veri teknolojisindeki birçok sorunu çözdüğümüzü, ancak birçok sorunun büyük veri teknolojisinin sadece başlangıcı olduğuna işaret etti. Şu anda, verilerin edinimi hala çok ilkeldir ve problem çözme, verilerin entegrasyonu dahil olmak üzere yüksek kaliteli çoklu veri ve alan bilgisinin entegrasyonunun yanı sıra veri ve kuralların, etik ve iş modellerinin entegrasyonunu gerektirir. Bunlar arasında, büyük veri teknolojisi ile etiğin entegrasyonunun, teknisyenlerin özellikle dikkat etmesi gereken bir sorun olduğunu vurguladı. Algoritmaların platformlaşması ve özgürleştirilmesi ile artık iş değeri yaratmak için bağımsız teknolojiyi kullanmaya çalışmak mümkün değil.Veriler sadece iş modelleriyle entegre edilebilir ve ancak çözümlerde gerçek değer yaratılabilir.
Büyük verinin gelecekteki gelişme eğilimi göz önüne alındığında, beş noktayı ortaya koydu: 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.
Son olarak, bilgi teknolojisinin yavaş yavaş bağımsızlığını yitirdiği ve bir platformlaşma, popülerleşme ve hızlı yayılma aşamasına girdiği sonucuna varmıştır.Teknoloji kullanıcıları genellikle teknolojinin gelişme yönünü teknoloji sahiplerinden daha iyi bilirler.Bu, teknoloji araştırmacılarının yeni akademisyenler öğrenmesini gerektirir. Endüstri uygulamalarından gelen büyük verinin gelecekteki trendine dair gerçek içgörü.
Neusoft Group Başkanı ve CEO'su Liu Jiren
Bu harika özel davet raporunun sonu. Öğleden sonra, "Büyük Veri Çağında Bilgisayar Eğitimi", "Derin Güçlendirilmiş Öğrenme İlerlemesi, Uygulama ve Gelecek", "AI kötüdür, dünyanın sonu" gibi 20 harika teknik forum olacak. Bu sadece mantıksız endişeler ," büyük veri analizi ve istihbarat ", vb. İnanıyorum ki şu anda konferansı takip eden sizler kesinlikle bunalacak ve hangi forumu takip edeceğiniz konusunda mücadele edeceksiniz.
AI Technology Review, size konferans hakkında daha fazla canlı rapor sunmaya devam edecek, bu yüzden bizi izlemeye devam edin.
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
