世界5G大会举行未来全球人工智能技术领军

深圳商报记者 张莹

27日,世界5G大会举行未来信息通信技术及国际战略研讨会,这场大咖们的“华山论剑”,天南海北的泰斗们难得共聚,台下频频交流“咬耳朵”,话题专业,气氛却很轻松。

在这样的重量级论坛,能让所有嘉宾竞相拿出手机拍照的人,沈向洋是为数不多的一个。

作为领军全球人工智能的专家,沈向洋在现场提出,人工智能虽然已经获得了巨大的发展,但仍需要从深度学习过渡到深度理解。他公布了自己的最新研究,勾画了能够达到深度理解的人工智能框架系统。

他举例说明,哈士奇,是狗还是狼?这个对人脑而言简单的判断,却困惑人工智能很久。

他指出,十年以来,人工智能在大数据、运算和延时处理三方面取得了重大进展。但是对于真正的理解,人工智能并没有特别重大的突破。

在算力方面,英伟达超过英特尔,相信未来会继续奋勇向前,亚马逊、谷歌等企业,也已经把云端算力做得非常强大,深圳鹏城实验室的鹏城云脑,同样是非常典型的成功案例。

然而,他话锋一转,开始“泼冷水”。指出即使是这样了不起的算力,真正应对智能时,得到的结果让人啼笑皆非。哪怕是全球最大的图像识别数据库ImageNet,仍然还差10的五次方的量级才能真正达到人的理解能力。所以就不难理解,整个领域还在拼命增加算力,这方面还远没有到天花板。这是科研正在走的一条路。

他提出,或许还存在另一条,更加巧妙的前进路线。

他给大家用计算机视觉和自然语言处理方面讲了两个例子,来解释为什么具备强大的算力,海量的大数据,人工智能还不尽如人意。

华盛顿大学用深度神经网训练了一个模型,让人工智能分辨哈士奇是狼还是狗。这对于人脑来分辨,再简单不过。但人工智能的判断,6个结果里最多只有5个正确。用模型寻找错误的原因显得非常艰难。最后研究发现,神经网络对于哈士奇是狗还是狼,判断竟来自于旁边的背景。背景是雪地,它判断为狼,背景为草地,它判断为狗。跟狗和狼面部等大量的数据特征分析一点关系都没有。这让人工智能显得非常有趣,也非常危险。

此外,运用大数据大训练模型出来的人工智能结果,在按照设定程序来运行,表现非常了不起,而如果遭受攻击,得出的结果可能大相径庭。

让人工智能从深度学习过渡到深度理解,沈向洋正在尝试的解决之道,是建立一个开放域的对话模型,建立神经会话模型,试图做到深度理解的框架。

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