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百度硅谷人工智能实验室2017年展望:企业级应用、算法及人才竞争

[日期:2016-12-09] 来源:CCTIME飞象网  作者: [字体: ]

  被行业称为 “人工智能元年”的2016年接近尾声,2017年人工智能行业又将有怎样的新开局?近日,人工智能和机器学习领域的顶级专家、百度首席科学家吴恩达在推特上分享了一篇文章,其中对百度硅谷人工智能实验室主任Adam Coates进行了深度采访,并分享了百度硅谷人工智能实验室对AI行业未来的展望。

  

 

  2014年,百度硅谷人工智能实验室在美国硅谷正式成立,与北京深度学习实验室(原深度学习研究院)和北京大数据实验室,共同组成百度研究院三大实验室。百度硅谷人工智能实验室主任Adam Coates是斯坦福大学博士,在深度学习领域颇有建树,其带领的团队使用大规模深度学习技术,通过数十亿的连接为最先进的语音系统训练网络。

  作为人工智能技术水平的第一梯队,百度硅谷人工智能实验室如何看待AI行业的未来发展?以下为采访实录:

  Lolita Taub:企业主动拥抱人工智能,将为企业带来哪些积极改变?

  Adam Coates: 人工智能帮助企业提高效率,并为消费者提供更好的产品体验。 例如,百度使用机器学习来预测百度外卖的食品运送时间或预测数据中心的硬盘故障。像百度医疗大脑的“Melody”助手这样的新消费应用程序可以与用户交谈,了解他们遇到的医学症状,并帮助他们与医生联系。

  Lolita Taub:2017年,企业级人工智能应用将具有怎样的态势?

  Adam Coates: 我们会看到企业转向云计算服务以快速实现人工智能能力。 企业很难建立自己的机器学习专家团队,但像百度开放云这样的平台可以使企业能够利用百度等拥有优秀人工智能团队的公司的人工智能优势。

  Lolita Taub:在企业中,如何通过语音技术来引导人工智能交互?

  Adam Coates: 语音支持的交互界面将在很多地方带来巨大帮助。由更好的语音识别支持的人工智能界面将使客户更容易取得联系并找到问题的解决方案。 我们都有过打电话给客服的经历,在语音技术的推动下,人机互动将变得比以前更自然、更可靠。语音输入技术也将比打字更快、更准确,这将使各种笔记记录和听写变得更有效率。

  Lolita Taub:大企业是如何争夺人工智能人才的?

  Adam Coates: 机器学习技术,特别是深度学习技术,是人工智能最近进展的核心。尽管我们可以看到该技术所能带来的应用数量是巨大的,但在这方面有多年经验的人仍然很少。因此,大企业正在争相雇用那些可以建立和运行人工智能系统的人才。尽管在聘用人工智能专家方面有大量竞争,但深度学习研究社区仍然非常开放,这也将促进深度学习领域的快速进展。

  Lolita Taub:未来的AI科技将通过什么样的技术突破来实现?

  Adam Coates: 大规模并行硬件将持续变得越来越好,这将是深度学习的一大福音,因为深度学习可以在并行硬件上获得很好的扩展。 要不是由于这些进步,有很多令人振奋的软件技术在一两年前甚至不可能成为主流。例如,百度人工智能实验室已经开创了将大块的神经网络直接存储在芯片上以便更快执行计算的技术。该技术现在只适用于最新最大的芯片。在将来,我们会拥有更多的选择。

  我们将会看到更多的硬件供应商发布专为深度学习和人工智能定制的芯片设计。例如,深度学习应用将受益于低精度计算,而芯片制造商正在添加这些特性。百度人工智能实验室最近发布了 Deep Bench 基准测试,以帮助硬件设计人员了解研究人员正在做什么以及如何提高性能。

  Lolita Taub:未来五到十年,有望实现哪些企业级人工智能应用?

  Adam Coates: 在未来,自然语言仍然是一个巨大的挑战。我不认为在短期内我们将能够与电脑进行开放式对话,但是在接下来的几年里,范围较窄的人机对话将变得十分自然亲和。

 

  Lolita Taub,IE商学院工商管理硕士,“Cognitive Business”栏目撰稿人。

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