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英國皇家工程院院士陸永青: 更好的技術(shù)運(yùn)用,是讓人工智能適應(yīng)人

瀏覽: 作者: 來源: 時(shí)間:2025-02-28 分類:
創(chuàng)新能力則是完全取決于我們的研究、科研能力。

6月12日-14日,由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)、上海市商務(wù)委員會(huì)、上海市長寧區(qū)人民政府指導(dǎo),上海市長寧區(qū)青年聯(lián)合會(huì)、億歐公司聯(lián)合主辦的“2019全球新經(jīng)濟(jì)年會(huì)”于上海長寧世貿(mào)展館順利舉辦。本次活動(dòng)響應(yīng)國家政策和行業(yè)發(fā)展大勢(shì),以“科創(chuàng)引領(lǐng)智能新時(shí)代”為主題,圍繞科創(chuàng)板、5G、新能源、智能制造等新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新熱點(diǎn)展開探討。

6月12日,2019全球新經(jīng)濟(jì)年會(huì)-領(lǐng)袖峰會(huì)率先開幕,英國皇家工程院院士、鯤云科技聯(lián)合創(chuàng)始人陸永青在會(huì)上發(fā)表了精彩演講。以下是演講實(shí)錄:


陸永青:大家上午好!今天真的非常榮幸可以和大家一起聊聊“新經(jīng)濟(jì)”這個(gè)話題。剛才Finn E.Kydland教授談到,新經(jīng)濟(jì)關(guān)注且取決于我們的創(chuàng)新能力。而我個(gè)人認(rèn)為,創(chuàng)新能力則是完全取決于我們的研究、科研能力。所以我今天給大家?guī)淼膬?nèi)容是“定制人工智能:從研究到實(shí)踐。”

AI的運(yùn)用,可以幫助我們的生活變得更美好。

第一個(gè)例子,是我們和上海浦東新區(qū)的合作項(xiàng)目。在這個(gè)項(xiàng)目中,我們可以運(yùn)用AI技術(shù)可以捕捉到一些在交通運(yùn)輸和駕駛方面的違法行為,例如一位行人來把一些垃圾放到了不合適的區(qū)域當(dāng)中,會(huì)被一個(gè)綠框標(biāo)注出來。以前的AI技術(shù),是無法識(shí)別這樣的卡車以及相關(guān)違法行為的。

第二個(gè)例子,是關(guān)于新飛機(jī)檢測的。運(yùn)用我們的技術(shù),可以幫助飛機(jī)在試飛時(shí)進(jìn)行異常振動(dòng)檢測,我們可以幫助一些公司,通過技術(shù)將新飛機(jī)的技術(shù)疏漏展示出來。

第三個(gè)例子,是關(guān)于如何利用機(jī)器人在智能化的場景中進(jìn)行自動(dòng)制造的,這也是一個(gè)涉及人工智能運(yùn)用的案例。我們同時(shí)運(yùn)用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)以及其他人工智能技術(shù),以便于能夠更好地識(shí)別到不同的錯(cuò)誤。

除此之外,我們還用到了一些大數(shù)據(jù)技術(shù),尤其是以時(shí)間序列的識(shí)別技術(shù),訓(xùn)練不同的機(jī)器人在相應(yīng)的場景中進(jìn)行應(yīng)用。

以上所列出來的三個(gè)不同案例,都是說明科技進(jìn)展速度飛快的好例子,我們可以直觀的看到AI的運(yùn)用以及AI的助力,能夠運(yùn)用不同數(shù)據(jù)以及定制化的AI計(jì)算能力,是我們現(xiàn)在引以為豪的地方。

從1970年開始,我們使用的處理器的功效和功率在不斷變化,但我們?nèi)匀豢梢钥吹?,我們沒有辦法為不同的客戶進(jìn)行不同的打造以及更好的解決他們的目標(biāo)和問題,這也就是是為什么我覺得個(gè)性化以定制化的AI和計(jì)算才是最重要的。要幫助到客戶更好的運(yùn)用技術(shù),而不是讓技術(shù)要求客戶做出通用化的改變。

我并不是說通用處理器以后不可以使用了,而是想說我們要把通用處理器變得更有效力。大家可以看到,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)及定制化計(jì)算機(jī)是不同的,例如傳統(tǒng)的計(jì)算方式,是將程序運(yùn)用軟件工具放在固定的架構(gòu)上,比如CPU或者是GPU的單元上。這樣雖然能保持正常的運(yùn)算速度,但同時(shí)他們也會(huì)消耗很大的功率,并且機(jī)體會(huì)變得很熱。

再看進(jìn)步的定制化計(jì)算方式,可以定制化計(jì)算機(jī)架構(gòu),使得這個(gè)程序能夠變得更加合適。也就是意味著,我們拿這個(gè)架構(gòu)來去適應(yīng)這個(gè)程序,而不是拿程序來適合我們的整個(gè)架構(gòu)。

呈現(xiàn)這一點(diǎn),當(dāng)然有一些軟件、硬件方面的挑戰(zhàn)。例如在硬件方面,我們需要呈現(xiàn)一個(gè)定制化的結(jié)構(gòu),這個(gè)叫做現(xiàn)場可編程邏輯門陣列。我們?cè)谟洃泤^(qū)有非常好的邏輯和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高速的運(yùn)算,使得硬件能夠可定制化。

硬件方面的挑戰(zhàn)之外,對(duì)于軟件方面的也有挑戰(zhàn)。很多計(jì)算機(jī)可能沒有相關(guān)的AI技術(shù)配備,我們要做的是把整個(gè)過程進(jìn)行優(yōu)化。我們可以運(yùn)用目標(biāo)識(shí)別和自動(dòng)的生成過程將AI技術(shù)進(jìn)行先一步發(fā)展。實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),可以分三步走:

首先,通過研發(fā)定制化的結(jié)構(gòu)來滿足這些要求;

其次,在架構(gòu)方面,同時(shí)提供工具和繪制的設(shè)備,促進(jìn)更好的發(fā)展。

最后,在平臺(tái)方面,創(chuàng)建整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)來降低成本,實(shí)現(xiàn)更有效的發(fā)展。

過去幾年,我們創(chuàng)建出了多種多樣的架構(gòu),針對(duì)AI網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行速度、準(zhǔn)度和功率以及其他矩陣因素的平衡。資源的數(shù)量和平行系統(tǒng)的數(shù)量可以在這里進(jìn)行集成。

對(duì)于架構(gòu)層面來說我們有一個(gè)雙元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的速度大約為原來的300倍速度,但是只是用了原先CPU 1/3的功率。還有手寫識(shí)別系統(tǒng),速度也是提高了十幾倍,但功率也更少。

除此之外,利用AI可以進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。氣候模型、地震圖像、金融模擬還有航空電子監(jiān)控系統(tǒng)等都是AI技術(shù)的應(yīng)用。

把想法進(jìn)行商業(yè)化、實(shí)現(xiàn)落地,使整個(gè)系統(tǒng)能夠更快地實(shí)現(xiàn),這是我們的第一步。

而第二步,我們會(huì)創(chuàng)建出一些工具幫助我們對(duì)程序進(jìn)行繪測,讓配置架構(gòu)可以更好的實(shí)行。當(dāng)問題出現(xiàn)的時(shí)候,應(yīng)該從下至上進(jìn)行反饋收集,從頂部開始改變。只有這種模式才會(huì)讓過程更快,功率更低和準(zhǔn)確度更高。

最后一步,創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)。為了擁有更好的體驗(yàn),我們構(gòu)建了一個(gè)小尺寸的裝置來收集不同傳感器的數(shù)據(jù),并且把數(shù)據(jù)直接送回母電腦。雖然裝置很小,但是它上面就有計(jì)算機(jī)主體,可以同時(shí)處理16個(gè)視頻流,處理能力更強(qiáng),反應(yīng)更快。

我們所需要做的是創(chuàng)造額外的應(yīng)用過程來滿足不同的應(yīng)用要求。盡管不同的應(yīng)用有不同的語言,但應(yīng)用的人并不需要學(xué)習(xí)新的語言,他們只是使用他們自己已經(jīng)熟悉的語言,或者說學(xué)習(xí)的新的語言非常簡單。

不管是垃圾車的識(shí)別還是城市飛機(jī)的測試、又或是智能無人機(jī)、絕緣體檢測、線纜檢測等等方面的應(yīng)用,實(shí)踐的過程中都有很多新的挑戰(zhàn)?;诖罅康尿?yàn)證,我們才可以驗(yàn)證什么體系在什么情況下,能夠達(dá)到最好的工作。如果有自動(dòng)的驗(yàn)證結(jié)果,就不會(huì)產(chǎn)生很多不可挽回的后果。

科技到底是怎樣起作用的?為什么會(huì)起作用?這些都需要我們繼續(xù)投入研究,才能有新發(fā)現(xiàn)。最后我想說,未來要想實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的更好應(yīng)用,需要大家一起思考、一起實(shí)踐、一起進(jìn)步。

非常感謝大家!