发布日期 2020-04-17

云课堂回顾|大数据背景下人工智能的发展机遇与挑战

原标题:云课堂回顾 | 大数据背景下人工智能的发展机遇与挑战

「云课堂」开讲啦!

人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一,如此尖端科技学问是否能被雅俗共赏呢?近日,香港中文大学(深圳)李镇教授做客云课堂,以诙谐的语言和具体的实例,介绍了人工智能的本质、学习能力、核心构成、应用场景,带我们揭开了人工智能的神秘面纱。

主讲嘉宾

李镇教授:

香港中文大学(深圳)、深圳大数据研究院研究助理教授,教授数据科学硕士项目深度学习课程。主要研究领域为: 深度学习、蛋白质结构预测、计算机视觉。

本期内容速递

人工智能的本质

机器学习的内容与条件

人工智能的应用场景

你眼里的人工智能是什么?

“你眼里的人工智能是什么?”李教授以一个问题拉开了讲座序幕。或许在你眼中,像Siri那样会说话的是AI?像机器人那样会走动的是AI?像小度音响那样会控制家居的是AI?

那么,AI的本质究竟是什么呢?

人工智能的本质是一种函数

用简单的话说,人工智能是一种函数。它利用大量数据来设计出一套数学方式,并对过程进行拟合,从而得到结果。

为了加强理解,李教授以一只可爱喵为例,形象地将AI和现有程序进行对比。

现有程序与AI的区别

对于现有程序而言,只有输入一张猫正脸的图片时,程序才能识别出“猫”。但若输入是一张闭着眼睛的猫图,或是一段“喵喵”的猫叫时,它就无法识别了。

而人工智能却经历过海量数据的训练,了解猫各种各样的形态特征,从而能轻而易举地认出“喵星人”。

人工智能的这种学习识别过程本质上是以下三步:

定义一系列函数以供备选

设计数学方法以评估适合的函数

从众多适合函数中选出最优的函数作为系统

AI类人的学习能力——机器学习

李教授说,人工智能之所以和人有关联,就是在于它能像人一样,运用学习能力去总结目睹的数据,进而形成函数系统,从而对更新的输入数据进行分析。而这种像人的学习能力被叫做“机器学习”。

(机器学习的学习导图)

机器学习的内容与条件

机器学习中目前占比最大,研究最多,相对最成熟的一块内容是监督学习。这其中包含了:回归问题、线性模型、非线性模型中的SVM等。

其他类型的学习还包括半监督学习、无监督学习、迁移学习、增强学习。

李教授深入介绍,监督学习是对训练的数据样本进行标签,再根据标签分类分析。半监督学习是指一半数据有标签,另外大部分并未标签。所以要设计半监督学习的算法,进行人工智能网络的设计。

迁移学习是指AI运用标注的数据,去迁移辨认其他未标注数据的能力。增强学习则是很热门地与机器人相联系,AlphaGo以及它的升级版AlphaZero就是这种学习能力的产物。

那么,这些强大的机器学习能力依靠什么条件实现呢?李教授形象地道出了机器学习的“三驾马车”:

算法:是机器学习的核心。它通过定义函数、筛选合适函数、精确最优函数的方式实现。

算力:是进行学习的服务器和技术。它提供了计算的技术条件。

数据:只有大量数据才能供人工智能使用。不足的数据会得到不准确的拟合,正如巧妇难为无米之炊

人工智能的应用场景

电商行业

当前的电商更多关注顾客浏览的内容,从而判断他的喜好,推荐出类似产品。未来,人工智能的进步将在不关注顾客浏览内容时做到迁移分析,能把顾客心里想的东西在下一秒呈现。

设计行业

人工智能能实现线上设计。比如阿里的鲁班设计系统,只要用户把设计的风格,背景,材料等输入该系统,AI就能自动组合,完成设计。

汽车行业

人工智能将进一步推动自动驾驶技术。如特斯拉可以在高速上实现自动驾驶;百度Apollo计划和谷歌无人车等都能在物流和运货方面提高效率。

医疗行业

人工智能亦将助力抗击新冠病毒!它能结合新型冠状病毒的测序,来还原三维结构,并根据辅助算法,判断出病毒的哪些靶点可以进行制药。了解制药的靶点可以帮助制药厂大大加速制药时间,从而抗击病毒。

法律行业

人工智能还有利于法律案件的初步审理。比如搜狗大律师软件运用人工智能技术,只要把案件细节输入其中,它就能理解并找到对应的法律条文,给出案件的解释和分析。

铛铛铛~下课前的总结

讲座的尾声,李教授解释了一个备受关心的问题:人工智能是否会取代人类?对此,他回答是:“AI的蓬勃发展,在短期内无法取代人类,而只是人类的工具。它会消灭一些岗位,但同时也会创造一些更新型的岗位。”他还进一步展望未来,未来30年,人工智能将进一步提高生产效率,产生巨大的经济效益和社会效益,其带来的利远远大于弊。那么,在AI的时代下,你准备好迎接未来了吗?

理论+实践,方能出真知。我校与京东、腾讯成立了人工智能联合实验室,进行联合博士生的培养。目前,数据科学2019届已有毕业生成功入读京东联合实验室博士项目。另外,我校和深圳百度也开展了紧密的合作,为本硕学生提供了大量的实习以及访问机会哦!

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