【專訪】機(jī)智云黃明:物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的相遇 幫助人類解決更多問(wèn)題
2017年4月20日,第五屆上交會(huì)正式拉開(kāi)帷幕。本屆上交會(huì)主題是“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展,保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán),促進(jìn)技術(shù)貿(mào)易”,本屆上交會(huì)特設(shè)了AI人工智能版塊——TEF2017科技娛樂(lè)季,涵蓋了TEF2017AI科技亮點(diǎn)產(chǎn)品展示SHOW、2017亞太人工智能峰會(huì)、2017全球機(jī)器人格斗大賽與2017全球VR電子競(jìng)技大賽等3大分版塊。
在4月21日的亞太人工智能峰會(huì)上,機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人——黃明先生做了題為《當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能》,其后接受了TEF科技娛樂(lè)季主辦方DVBCN&DVBCN的采訪。
在4月21日的亞太人工智能峰會(huì)上,機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人——黃明先生做了題為《當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能》,其后接受了TEF科技娛樂(lè)季主辦方DVBCN&DVBCN的采訪。

圖:黃明先生接受DVBCN&DVBCN記者采訪
黃明,機(jī)智云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人,畢業(yè)于德國(guó)慕尼黑工業(yè)大學(xué),曾先后在英飛凌、德國(guó)宇航局(DLR)、英特爾等企業(yè)從事算法與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研發(fā),經(jīng)驗(yàn)豐富,曾參與研發(fā)iphone 7系列手機(jī)芯片算法,并發(fā)表了多篇學(xué)術(shù)論文與專利,2015年回國(guó)投身到機(jī)智云人工智能事業(yè)。
據(jù)黃明介紹,機(jī)智瑪莉是機(jī)智云今年新發(fā)布的產(chǎn)品,它是以智能家居管家的一個(gè)身份。它包含著跟用戶交互能力的提升,就是語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別,以及各種傳感器。第二方面它是云端大腦,它在交互方式提高的同時(shí)能獲取到用戶平時(shí)使用習(xí)慣,幫助每個(gè)用戶建模。比如說(shuō)會(huì)根據(jù)用戶的使用習(xí)慣,給用戶最適合他個(gè)人的推薦設(shè)置。交互認(rèn)知與智能決策的結(jié)合,這是機(jī)智云認(rèn)為的智能家居未來(lái)發(fā)展方向。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能
黃明表示,大家理解上人工智能更多是偏向于圖像識(shí)別或者是語(yǔ)音識(shí)別方面的,以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能應(yīng)用。但是在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,黃明覺(jué)得人工智能的范疇會(huì)定義得更加廣泛一點(diǎn),比方說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí),或者是一些泛人工智能方面的一些算法應(yīng)用,只要是能智能的幫人類解決問(wèn)題的應(yīng)用,我們也可以稱為人工智能。
但是在物聯(lián)網(wǎng)談人工智能卻有一點(diǎn)局限性,比如說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)要求有計(jì)算的實(shí)時(shí)性、要求計(jì)算能夠?qū)崟r(shí)反應(yīng),尤其是在自動(dòng)駕駛或者工業(yè)領(lǐng)域,一旦獲取到異常的信息,就馬上做出判斷,進(jìn)行截止。所以說(shuō)如果云端傳輸有一秒鐘的延遲,這樣的延遲就是不可接受的。另外一方面互聯(lián)網(wǎng)方面的人工智能需要較高的可靠性和穩(wěn)定性。黃明表示,目前來(lái)講深度學(xué)習(xí)其實(shí)是一個(gè)黑匣子,我們只知道如何把數(shù)據(jù)丟給它進(jìn)行訓(xùn)練,但是它產(chǎn)生的原理是什么并不能理解。
物聯(lián)網(wǎng)的人工智能算法
關(guān)于端部的計(jì)算能力問(wèn)題,黃明提到,在很多很多場(chǎng)景里面,物聯(lián)網(wǎng)目前很多設(shè)備端并沒(méi)有像ARM這樣的計(jì)算CPU存在,更多的是MCU或者簡(jiǎn)單的傳感器。它們并不具備非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,所以也不能在上面運(yùn)行。即使它能運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的運(yùn)算,如何保證它在長(zhǎng)待機(jī)的情況下保持良好的性能也是一個(gè)巨大的問(wèn)題。“在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,我們更強(qiáng)調(diào)如何讓云跟端的計(jì)算能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)計(jì)算力與實(shí)時(shí)性的協(xié)調(diào)。
一個(gè)比較常見(jiàn)的人工智能的數(shù)據(jù)流方式是通過(guò)傳感器采集數(shù)據(jù),然后上傳到云端,進(jìn)行特征分析、模型訓(xùn)練,最后把這些模型迅速下放到端部,進(jìn)行輸出結(jié)果。這里所提到的人工智能常用的算法,在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域其實(shí)更加強(qiáng)調(diào)流式計(jì)算。需要所有的數(shù)據(jù)不停地運(yùn)行,不斷被消耗,不斷地產(chǎn)生結(jié)果。物聯(lián)網(wǎng)可以用到各方各面,像健康、公用設(shè)備等。
人工智能項(xiàng)目落地
黃明認(rèn)為目前來(lái)講人工智能在落地方面的應(yīng)用實(shí)際上并不是很多,如果要持續(xù)的去推動(dòng)人工智能發(fā)展的話,資本的介入是必不可少的。未來(lái)包括一些基礎(chǔ)算法應(yīng)用,以及落地算法還是需要資本去推動(dòng)完成。
關(guān)于人工智能項(xiàng)目落地的問(wèn)題,黃明表示,按照他的理解是人工智能落地一方面要真的去解決人類需求,不可以說(shuō)創(chuàng)造一些需求出來(lái)假設(shè)去解決。比如說(shuō)AlphaGo下棋能贏,其實(shí)并不是解決一個(gè)需求的。人工智能解決需求應(yīng)該是在智能家居領(lǐng)域如何去通過(guò)交互方式的提高,來(lái)幫助用戶去更好的進(jìn)行設(shè)備的體驗(yàn),比如說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別方面的。另外一方面是在大數(shù)據(jù)或者工業(yè)領(lǐng)域上面,人類會(huì)有一些能耗、節(jié)能方面剛性的需求,這些需求其實(shí)可以通過(guò)人工智能的方式進(jìn)行提前預(yù)測(cè)或者是優(yōu)化來(lái)解決這方面的問(wèn)題。
責(zé)任編輯:黃焱林