專(zhuān)家：當(dāng)前人工智能面臨最大的挑戰(zhàn)是落地難

由OReilly與英特爾共同舉辦的人工智能?chē)?guó)際大會(huì)18日至21日在北京舉行。本屆大會(huì)匯聚了來(lái)自谷歌、Facebook、微軟、阿里巴巴等知名企業(yè)以及斯坦福、牛津大學(xué)等高校的專(zhuān)家學(xué)者。 我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)變革的時(shí)代，人類(lèi)歷史上90%的數(shù)據(jù)都是在過(guò)去幾年產(chǎn)生的，

“我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)變革的時(shí)代，人類(lèi)歷史上90%的數(shù)據(jù)都是在過(guò)去幾年產(chǎn)生的，其中50%的數(shù)據(jù)更是在最近兩年內(nèi)生成的?！庇⑻貭柤軜?gòu)圖形與軟件集團(tuán)副總裁、數(shù)據(jù)分析技術(shù)總監(jiān)馬子雅在大會(huì)上表示，但目前為止，只有2%的數(shù)據(jù)被真正分析過(guò)來(lái)幫助人類(lèi)的生產(chǎn)生活，其中最重要的原因是大數(shù)據(jù)、AI(人工智能)等新興技術(shù)落地難。

從機(jī)器人到智慧城市，如今人工智能所面臨的最嚴(yán)重挑戰(zhàn)之一，就是如何緊跟所有的最新進(jìn)展和最佳方法，將AI技術(shù)快速應(yīng)用于實(shí)踐領(lǐng)域。

馬子雅以AI技術(shù)落地物流行業(yè)韻達(dá)快遞為例。由于人力、燃油等成本較高，韻達(dá)快遞一度利潤(rùn)率不高，需要不斷提升生產(chǎn)效率，優(yōu)化運(yùn)輸線路和存儲(chǔ)才能保證利潤(rùn)。英特爾公司與韻達(dá)合作構(gòu)建了一套完整的人工智能解決方案，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)韻達(dá)在未來(lái)幾天以及幾周的快遞量，這樣的解決方案預(yù)計(jì)能為韻達(dá)節(jié)省千萬(wàn)美元的運(yùn)營(yíng)成本。

戴爾中國(guó)臺(tái)灣分公司總經(jīng)理FrankWu在大會(huì)上亦表示，“智能+”時(shí)代就是大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)并不是目的，最重要的觀點(diǎn)是把數(shù)據(jù)變成價(jià)值?！皵?shù)據(jù)是燃料，最重要是把燃料變成價(jià)值，通過(guò)分析的方法變成各行業(yè)應(yīng)用，產(chǎn)生各種有價(jià)值的生產(chǎn)力，新的生產(chǎn)模式，這就是我們說(shuō)的AI方式?！?/p>

但人工智能的應(yīng)用并不是簡(jiǎn)單地執(zhí)行算法。以智慧生產(chǎn)為例，制造商可以在生產(chǎn)線上利用深度學(xué)習(xí)，尤其是圖像識(shí)別，將產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)自動(dòng)化。如自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品表面缺陷、零部件的缺失、標(biāo)簽的錯(cuò)位。已有很多實(shí)踐證明，相比人工檢測(cè)、智慧檢測(cè)可以大幅提高生產(chǎn)效率，并降低成本。

這在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮的作用更明顯。研究表明，培養(yǎng)一個(gè)放射科醫(yī)生需8年時(shí)間，每年要工作250天看各種片子，培訓(xùn)期間共要看20萬(wàn)張醫(yī)學(xué)影像。而人工智能落地應(yīng)用，包括MRA、核磁共振和X光片都可以交給機(jī)器來(lái)看，效率高且準(zhǔn)確率也逐漸在提高?！癆I將重塑人類(lèi)社會(huì)?！盕rankWu說(shuō)。