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AI智能化(ai智能化系統(tǒng))
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于AI智能化的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、艾耕科技CEO韋嘯:可信AI助力內容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化
作者 | 維克多
編輯 | 琰琰
7月9日,在2021年世界人工智能大會的可信AI論壇上,艾耕 科技 CEO韋嘯進行了題為 《可信AI助力內容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化》 的報告。他在報告中指出了AI內容生產在“可信”方面遇到的挑戰(zhàn),并給出了三條提高AI內容生產可信性的技術建議:
1.知識圖譜沉淀行業(yè)專家經驗提升可控性;
2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調性;
3.強調人+機器協(xié)同的工作模式。
此外,在報告結束,AI 科技 評論和韋嘯進行了一場關于“AI發(fā)展路徑”的交流,他認為當前人工智能想要取得突破性進展,必須等待其他領域,例如生物學領域,有突破性的發(fā)現(xiàn)。
今天的演講題目是《可信AI助力內容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化》,分享一下AI在內容生產方面遇到的可信挑戰(zhàn)?;仡櫥ヂ?lián)網的前世今生,從門戶網站到搜索引擎、到社交網絡、再到超級APP,互聯(lián)網發(fā)揮的核心作用是:分發(fā)內容。而內容生產屬于互聯(lián)網的上游,每年制作物聯(lián)網流通的內容成本超過千億。
人工智能(AI)作為技術發(fā)展的橋頭堡,未來十年的技術熱點,其一定會在行業(yè)里發(fā)揮巨大的作用。
目前,AI已經能夠生產各種各樣的內容,例如強大的GPT-3模型,其內容生成能力一度讓人類驚呼。但實際上,GPT-3生成的大量內容都是胡說八道的,沒有辦法直接使用。這對應的是AI穩(wěn)定性問題,即生成算法不可控。
可解釋性,可調性,是AI生產內容過程中碰到的另一個問題。舉個例子,當我們用AI進行視頻生產時,無論是半自動還是全自動的方式,采用同一模板生成的視頻,在社交平臺上獲得的點贊數(shù)和流量卻不一樣。至于為什么?用戶希望能夠有一個解釋,即是算法出了問題還是其他方面的問題?這就是內容生產遇到的AI可解釋性挑戰(zhàn)。
其實,內容生產和內容生成不同,今天AI技術大多僅支持內容生成,內容生產意味著要為產業(yè)賦能。內容生成里的專家主要有主編、編輯和運營。而內容生產需要將AI技術有機整合成一個專家系統(tǒng),包含上述一系列的角色,對于不同角色進行不同程度的賦能,從而提高內容生產的能力。這也是我們一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。
它的邏輯是先依靠電商或者品牌的營銷專家,然后基于他們對行業(yè)的理解,用知識圖譜支撐智能素材庫,生產出合適的圖、文內容,最后加上運營數(shù)據(jù)的回流,就可以構成生產力的大幅度提升。
為了讓這一AI系統(tǒng)生成的內容更為可信,我們做了如下的嘗試:1.知識圖譜承載專家經驗提升可控性;2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調性;3.強調人+機器協(xié)同的工作模式。AI一定會犯錯,人機協(xié)同是提高AI可信性的舉措之一。
總結一下,如果想搭建一個更為可信的內容生產平臺,需要遵守三條原則,第一,堅守向善價值觀,不做惡;第二,建立評估體系,保證系統(tǒng)生產的內容可信;第三,明確算法系統(tǒng)的責任。我們可以感受到,互聯(lián)網充滿了不可信的內容,已經對 社會 產生極大負面的價值,我們希望算法設計出之后,其所承擔的責任能有清晰的界定和邊界。
AI 科技 評論:請問您如何看待可信AI?
韋嘯:可信AI 包括幾個方面:穩(wěn)定性、可解釋性、可調性、公平性等等。這意味著可信AI不是一個概念,更多的衡量如何把一個技術更好的賦能各個場景。
關于構建可信AI需要四方面的發(fā)力:
1.技術和學術上的突破。機器學習模型中的黑盒性是AI可信問題的源頭之一,很多AI技術如自動駕駛,AI醫(yī)療影像的應用,背后其實有可解釋性,可控制性的缺陷,邢波老師的Petuum,就考慮了如何提升黑盒模型的debuggability。楊強老師主推的聯(lián)邦學習,又在一定程度上能解決數(shù)據(jù)隱私問題,所以技術的發(fā)展,肯定能夠帶來更多可信的解決方案。
2.政策、法律衡量責任。一個算法存在開發(fā)者和使用者,但算法出錯,如何衡量雙方的責任,是需要政策制定者考慮的事情。
3.遵守商業(yè)道德準則。算法即技術,技術中立,向善的人使用,會產生好的結果,心懷不軌的人使用,會產生惡果。
4.明確可信的目標。所有的算法都針對一個目標進行優(yōu)化,我們在設立這個目標的時候,能否將可信作為一個目標衡量?
AI 科技 評論:相比深度學習,傳統(tǒng)AI模型的可解釋性比較好,您如何看待兩者的關系?
韋嘯:我舉個例子,美國人工特別昂貴,很多車主自己動手修車。衡量一個修車匠是否能“打”的一個標準是:修車工具箱里工具種類是否豐富。這個工具箱可能有一些17世紀就有的改錐,也可能有新開發(fā)的智能電鉆。其實,老改錐還是新電鉆都存在于工具箱里,使用哪種鋸子修車取決于具體的場景。
類比到AI內容生產領域,GPT-3這一模型確定能夠提高基底模型表現(xiàn),在從語料庫提取特征方面,非常高效。但是,有些場景要求生成的內容絲毫不能出錯,例如寶馬X5的排量是2.4,如果AI生成的是2.5,顯然就不符合要求。因此,這時候如果采用經典的PCFG,效果反而會更好。
因此,深度學習也好,傳統(tǒng)模型也好,它們都在工具箱里,如何使用,關鍵要看具體的場景。所以,我們創(chuàng)業(yè)者也要摒棄一個觀點:新工具不一定比傳統(tǒng)工具產生更大的商業(yè)價值,畢竟一些比較老的模型研發(fā)成本比較低,新模型(深度學習)研發(fā)成本比較高。
AI 科技 評論:AI內容生成領域,遇到哪些可信方面的挑戰(zhàn)?
韋嘯:正如我演講中提到的,第一是穩(wěn)定性,我們在用工具創(chuàng)造標題的時候,有些生成的內容質量高,有些卻不通順;第二是可解釋性,同一組算法生成的視頻,卻獲得了不同的流量反饋,人工干預也無法總結優(yōu)化的路徑;第三是AI系統(tǒng)一定會犯錯,不管什么模型,只要場景足夠復雜系統(tǒng)就一定會犯錯。這時候需要人機配合,往往可以大幅提高工具使用的可信度。
AI 科技 評論:在實際操作過程中,AI還無法取代人類?
韋嘯:在某些特定領域,AI可以取代人工,但也不能取代人。工具取代人工一直在發(fā)生,例如超市售貨,很多時候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動,即便如此,無人超市也沒有普及,這就側面說明了售貨員還有他存在的價值。但也不得不承認,超市管理中,現(xiàn)在所用到的人力成本比原來要少很多。
AI內容生產也是如此,某些情況下,AI剪輯視頻的質量和操作精度已經超過人類了,但是仍然需要人類進行審核、把關。
AI 科技 評論:目前人工智能的發(fā)展,呈現(xiàn)出“大”的特點,例如大數(shù)據(jù)集、大模型,您如何看待?
韋嘯:技術發(fā)展的路徑非常復雜,存在很多不同的道路,大模型只是一條 探索 路徑,但肯定不是唯一的路徑。之前在和學者進行交流的時候,他們表達的一個觀點是:其實人工智能領域也在期待其他學科,例如腦科學的突破,例如直到今天,我們清楚的知道人腦對于一些觀察和決策的工作機理,例如顏色是如何被探測和判斷的,但是高級的認知例如紅色這個概念,大腦如何存儲和計算,卻沒有很好解釋。而這些解釋上的突破,很有可能為算法的設計提供全新的思路,在大模型之外,為AI的應用打開新的場景。
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二、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
人工智能是現(xiàn)在大環(huán)境下需求最大的行業(yè),國家在這方面的人才缺口特別大,供不應求,人工智能發(fā)展前景很可觀。
第一:智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網的發(fā)展,大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網等相關技術會陸續(xù)普及應用,在這個大背景下,智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯(lián)網行業(yè)開始應用,然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以,從大的發(fā)展前景來看,人工智能相關領域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。
第二:產業(yè)互聯(lián)網的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展?;ヂ?lián)網當前正在從消費互聯(lián)網向產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展,產業(yè)互聯(lián)網將綜合應用物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè),人工智能作為重要的技術之一,必然會在產業(yè)互聯(lián)網發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。
人工智能專業(yè)就業(yè)指導:
科學研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應用數(shù)學、電氣自動化、通信、機械制造。一方面,人工智能的研發(fā)難度較大。另一方面,人工智能的研發(fā)需要更多的研究資源,人才培養(yǎng)周期相對較長。由于目前人工智能產業(yè)還處于發(fā)展初期,所以學習人工智能專業(yè)要想有更好的就業(yè)出口。
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三、ai是什么東西?
ai技術是什么意思. 很多人或許都不知道ai是什么東西,或許有人認為是一種工具,但是普遍都是只知道很多公司宣傳上有ai。. 那么, ai技術是什么意思 ?. 下面將會為大家介紹。. ai技術是什么意思. 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。. 它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。. 人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
四、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣?
人工智能行業(yè)主要上市公司:目前國內人工智能行業(yè)的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。
本文核心數(shù)據(jù):中國智能語音助手市場規(guī)模,我國智能家居市場規(guī)模,智能家電滲透率情況,中國智能電視出貨量與預測情況,中國智能音箱整機銷售額
1、智能語音助手市場規(guī)模突破240億
目前來看,搭載語音助手的設備產品主要為智能手機和可穿戴設備,但是在智能家居產品和智能車載產品方面,有著非常大的市場潛力。語音交互作為人工智能的必然趨勢,語音助手也將進一步的與各產業(yè)進行深度融合。隨著產品智能化的深入,搭載語音助手的智能終端數(shù)量將進一步增長。2020年我國智能語音助手市場規(guī)模達到241.1億元,同比上年增長50.0%。
2、智能家居成為關鍵場景,智能家電和音響率先落地
智能家居的最終形態(tài)是實現(xiàn)全屋產品的智能化,為AoT的關鍵場景,而智能語音是智能家居不可缺少的部分,在燈光空調、電視、窗簾、門窗、背最音樂、安防、監(jiān)控控制以及可編程定時控制等方面均有應用。
——智能電視為目前智能家居主要產品
我國智能家居市場當前正處于快速發(fā)展時期,智能語音的發(fā)展給智能家居的發(fā)展起到了奠基的作用。隨著智能家居越來越受到關注和喜愛,近幾年市場增長率一直保持在20%左右。2020年我國智能家居的市場規(guī)模達到2419億元,同比增長20%。
智能家電作為智能家具中較快落地的細分市場,在電視、洗衣機、空調、冰箱等產品上的滲透率與2013年相比均出現(xiàn)了大幅度增長。其中最為明顯的是智能電視,市場滲透率已經達到93%,其次是智能空調,滲透率達到55%。
根據(jù)IDC的數(shù)據(jù),2020年我國智能電視出貨量為4480萬臺,我國智能電視市場目前已經趨于穩(wěn)定,預計2024年出貨量將達到4800萬臺,復合增長率約為1.7%。
——智能音響卡位入口
早在2018年智能音響就已經成為智能家居業(yè)內最看好的用戶入口之一,除了智能手機之外,智能音響作作為第二大被看好的入口。目前智能音箱市場主要由天貓精靈、小度音響、小愛音響等。2020年我國智能音響整機銷售額達到118億元,同比上年增長59.7%。
以上數(shù)據(jù)參考前瞻產業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。
以上就是關于AI智能化相關問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。
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