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清华大学软件学院副教授邓仰东:工业人工智能

2019年07月16日 21:17来源:未知手机版

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2019年7月14日,由中国新一代IT产业推进联盟指导,CIO时代学院、中国电子科技集团公司第十五研究所计算机质检中心主办,全国高校大数据教育联盟、章鱼大数据、万山数据协办的 第八届中国大数据应用论坛暨中国电科15所大数据应用论坛 在京隆重开幕。清华大学软件学院副教授邓仰东在论坛上发表了题为《工业人工智能--数据驱动预测式维护》的主题演讲,以下为演讲实录: 清华大学软件学院副教授  邓仰东   大家好!非常高兴有机会跟大家汇报一下我们过去五六年在工业大数据方面的一些工作。将人工智能应用到工业数据里,然后找到工业大数据领域的应用。从另一个角度看,要真正解决问题,需要理解工业数据场景、理解业务流程,把这个工作做好。   人工智能的伟大时代   今天我们生活在一个伟大的时代,人工智能正在从各个方面、各位方位深入的改变着我们的生活。   比如图像处理,今天以深度神经网络为代表的图像识别程序已经在图像识别、物体检测方面达到甚至能超过人的精度。又比如图像识别,人的错误率大概是5%左右,深度学习已经达到3.8%的错误率,比人要精准的多。 人工智能在图像方面的应用   事实上,深度学习真正进入我们生活是从大家都知道的AlphaGo在围棋比赛上击败了人类世界冠军这件事开始的。之后去年在德国扑克比赛上,人工智能也打败了人类世界冠军。今年在计算机游戏方面,如5对5这种团体网络游戏上面,人工智能也达到了超过人类的表现。   在医疗领域,人工智能应用的已经很多了。中国现在还没有人工智能医疗牌照发出,而美国已经有若干个牌照发出了,人工智能已经在很多医疗领域能够打败具有行医资格的医生。   为什么研究 工业人工智能?   我们先看为什么研究 工业人工智能 ?人工智能是一个非常热的词汇,那么工业和人工智能本来是不相关的领域,其实从经济角度来看实际上有两方面因素:   一方面,AI在近些年的深度革命。第一是数据,全社会数字化程度不断提高,有足够的数据去训练很强大的模型;第二是算力,云+边缘计算+GPU,这样一些硬件的出现,使计算能力真正能够训练深度神经网络;第三是算法,深度神经网络和很多其他方面的AI算法,今天达到了非常好的效果。所以这些技术的提出以及融合,使得我们可以利用信息技术,来改变很多我们人类生活或者工作的现状。   从另一方面,也就是工业角度来看,发达国家现在的问题是,它们的产业价值密度大、价值高,但是制造业存在空心化的情况。首先制造业就业不足,所以现在发达国家的重点是重新在制造业领域占据主导地位。而那些已经占据高端制造业主导地位的国家,像德国、日本,希望继续保持它的领先地位。从这个角度讲,它希望通过数据发现工业价值,来提高工业价值的密度。   而发展中国家,以中国为代表,我们的制造业已经是规模很大,但是价值密度很低。我们提供了就业,但是价值密度低并且而整体效果差。从这个角度讲,我们需要利用工业人工智能、工业数据来提高我们的效率。其实不管发达国家还是发展中国家其实都有这种需求,利用人工智能技术获得数据,来提高整个产业价值密度。所以中国提出中国制造2025,我们一方面要为工业2.0、3.0补课,另一方面我们希望通过中国制造2025提高数据创造价值能力,从而在高端制造业、整个制造业里成为制造强国。而美国它希望在中国重塑制造业,获得整个制造业的领先地位。而德国、日本希望在高端制造业继续保持领先地位。而英国是要解决空心化问题。所以说全世界各国都希望利用人工智能来提高工业领域的效率和创造价值的能力。   什么是人工智能?   智能其实是人适应环境的能力。环境是不断变化的,我们自身也在不断变化,我们能否通过调整自身的行为、理解和推理能力来更好的适应社会。达尔文他认为进化过程实际上就是智力的进化过程。智力进化过程实际上是适应环境这种能力变化的过程。从这个角度讲,智力其实很大程度上是一种整体的能力,它可以能够理解、认知世界,同时能够把这种认知的结果进行智慧决策而改变这个世界。   人工智能不是说事先编好程序去做这件事,而是通过数据、历史学习这些方法能够达到适应环境的能力。它这种活动过程、活动能力、解决问题的能力不是通过编程事先写死的,而是通过学习获得的。   目前看来,人工智能分成三大流派:第一派是符号派,是最早的一批人工智能学者,他们主要是从逻辑推理角度来解决人工智能问题;第二派是联结主义,主要是仿生,即人工神经网络、深度神经网络。目前看来联结派效果是比较好的;第三派是行为主义,主要是通过控制人和世界的交互达到人工智能的效果。人工智能其实分成很多领域,机器学习只是人工智能领域之一,而深度学习又是其他领域,所以机器学习和深度学习不能代表所有的人工智能。

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