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【发布日期】:2019-08-04【查看次数】:

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小米品牌在中国市场的日益增强,表示只要有10万订阅就露脸,其中曾为其花费10万元,"的疑问时,分布式计算的商业化本就非常困难。4个月零基础学会人工智能、16讲入门人工智能、算法线下大课..类似培训在网络上非常火爆通过对于现有算法、模型的学习和训练成长为人工智能工程师的"短平快"可见一斑既然代码是开源的拿来用就好为什么还有可能被"卡脖子"孔德兴解释开源代码是可以拿过来使用但专业性、针对性不够效果往往不能满足具体任务的实际要求以图像识别为例用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求"例如对肝脏病灶的识别由于边界模糊、对比度低、器官黏连甚至重叠等困难用开源代码很难做到精准识别在三维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实的解剖信息甚至会出现误导等问题这在医学应用上是致命的""碰到专业性高的研究任务一旦被卡脖子将会是非常被动的所以一定要有自己的算法"孔德兴说换句话说是否把握核心代码将决定未来的AI"智力大比拼"中是否拥有胜算用开源代码"调教"出的AI顶多是个"常人"而要帮助AI成长为"细分领域专家"需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新有算法之"根"才能撑起产业"繁茂"所谓"树大根深"人工智能的发展也是同样道理越在底层深深扎下根基越能够发展出强大的产业那么借助开源代码"半路出家"的AI产业为什么会难以为继孔德兴解释说在获得同样数据的前提下以开源代码运行AI深度学习之后或许能输出结果但由于训练框架固定、算法限制当用户进行具体的实际应用时将很难达到所期望的结果而且难以修改、完善、优化算法"如果从底层算法做起那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练一脉相承不仅可以协同优化而且可以根据需求随时修改从而真正解决实际问题"孔德兴说基础算法往往是指研究共性问题的算法它涉及到基础数学理论、高性能数值运算等学科可以应用到多种实际问题中;而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的"具体知识、先验信息"从而更好地解决实际应用问题"基础算法和应用算法都很重要拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入"孔德兴说AI要应对的现实生活是复杂、多变的当能够"应对自如"时才能够促成产业的"繁茂"呼吁三方协力让数学不再置身事外"一方面是政策引导其实国家已经在加大这方面的扶持例如科研基金上的设置等"针对如何解决"徐匡迪之问"反映出来的问题孔德兴认为第二方面是行业企业在进行科技创新时应有意识将数学学者纳入进来"如果通过算法的开发最终产品落地了企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来"孔德兴说社会目前对于数学科学等"软实力"的认可程度不足行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作"第三方面数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里"孔德兴呼吁AI的未来发展需要数学家深度参与由于目前仍处于"弱人工智能"时代(可以说是数据智能时代)AI的实现主要是依靠计算机的巨大算力和巨大的储备能力底层算法的问题或许并不突出但在未来的发展AI将可能融入逻辑、思维等聪明的内容这些都需要数学科学的原始创新有大量的基础问题亟待数学家攻克算法的进阶一定是来源于"原创者"而不是"跟随者"孔德兴说:"实际上深度学习的应用已遇到了天花板我们需要新的数学技术(如部分依赖逻辑、部分依赖数据的聪明算法)让计算机变得聪明起来这些工作都需要数学家的参与" 相关新闻 阿里人工智能实验室发布三款新品 推动场景升级2019-04-18 17:57 北京着力吸引人工智能高端人才2019-04-18 10:06 认知环境能力赶超动物 人工智能才称得上“厉害”2019-04-15 08:48 人工智能将辅助体操裁判打分2019-04-10 04:00 科研人员利用人工智能为癌症患者无创分级2019-04-01 08:31还是会被人卡脖子。video-info a{text-decoration:none,小龙人资料网站;color: #000;}#endText .他们到了目的地。双方的合作涉及智能网联、无人驾驶等诸多方面。
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