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对话京东技艺委员会主席周伯文:AI技艺还面临许多可托挑战

文章日期:2021-07-10 文章作者:新浪网

新浪科技 杨雪梅“我认为人工智能下一步的滋长,便是可托赖的 AI 。”2021全国人工智能大会时期,新浪科技专访了 京东 集团技术 委员会 主席、 京东 人工智能研究院院长 周伯文 。在谈到 AI 行业的下一步滋长时, 周伯文 认为,可托 AI 的粉碎,包孕了少少技术挑战,包孕如何供给 AI 模子跨场景的行使,让 AI 模子更可解释,更有鲁棒性;另外一方面, AI 模子的安放肯定要价钱对齐,让 AI 体系的使用者、设计者和 AI 体系全数关联方的价钱都可能获取爱护。其余, 周伯文 还分享了对 AI 行业的忖量,以及 京东 在智能创制等方面的组织逻辑。

物业的数字化是未来畴昔一十年人工智能最大的机缘“物业+ AI 几年前就在讨论。畴昔是站在 AI 的角度去看 AI 奈何落地,要去找物业。 AI 是一个金Baby,大师都想把它落地。今年我们是物业+ AI ,倒过来了,是补贴物业,包孕各个行业升迁效率,真正产生价值。 AI 能做什么,该当做什么。”在谈到物业+ AI 的转变, 周伯文 表示,这个趋势是更健康的,也是更持久的。

他在大会时刻表达的一个焦点观点是“产业的数字化是异日一十年人工智能最大的机会”。原因是产业+ AI 成长到现在,不是为了迎合 AI ,而是产业本身有巨大的数字化需求。恰巧 AI 的技术成长到现在,从基础算法到基本的模块才干,都开端具备为产业数字化供给价格的地点。

企业怎么在这波大海潮中利用 AI 技术来重构自己的业务? 周伯文 认为,首先企业要用好 AI 技术。当前 AI 技术的可用性必要庞大的抬高, AI 的研究者和技术提供者首先要做良多工作,比如把通用 AI 能力整合成跟工业数字化、场景化的挑战更成家的模块的能力。

“夙昔几年我带领团队在做智能供应链人工智能开放平台,也是两年前在这个会上我上台,从科技部手里代表 京东 承担了国度人工智能开放平台的建设,这是我们国度第一个面向实体经济的人工智能平台。” 周伯文 表示,团队的对象便是把 京东 的视觉、语音、机器学习理解的本事进行重构、整合。

“一方面我们开放API的才干;另外一方面,更多是把这些才干重构、组合,变成销量预测、用户画像、供应链优化等跟场景联络的才干。”智能创作发明的商业模式尚有更多想象空间“工业”是个很巨大的概念,企业在做 AI 赋能的时候,怎么分类和拔取符合的工业?

周伯文 表示,总共的产业不妨分成生产创制、流通和消费, 京东 是以提供链为基础的技术与任职企业,总共的一切是围绕消费者,给他们提供他们想要的工具。“当前各个行业,包孕医疗、创制、汽车、3C电子、快销品、流通消费等枢纽里, AI 都能发生很大的代价,这是我们看问题的角度。”在 京东 推进产业数智化的过程中,智能创制是重要一环。 周伯文 表示, 京东 提的智能创制不是简单的API、 AI 本领,而是一整套的解决方案。

个中包孕几个方面,一是扶助企业策划他们的产能、设计产物,本年618时期就扶助上千个品牌商在6·18时期推出了新的商品;二是打造底层数据平台,提供给客户来策划枢纽数字化、智能化安置;三是精益出产,“有很老练的3C电子制造企业用我们的智能工厂解决方案,用智能质检的方式,移用质检的后果主动优化出产线的过程。”;四是供应链方案,比如水泥混凝土行业,通过数字化、智能化之后,不光本身的效率升迁了,也动员了上下游企业升迁了效率。

谈到智能缔造的商业模式时, 周伯文 表示,现在更多是在理念的落地、技艺的落地、产物的落地,把这些技艺产物和任职供给给客户去运用,于是现在是以技艺任职的格式来互助。然则异日是否有更深的互助和商业模式的挖掘,是有想像空间的。

AI 的技艺挑战:怎么更具鲁棒性、可复制性、可解释性……随着技艺、场景运用的飞快滋长, AI 技艺在很多垂直规模已有普遍落地。然则, AI 技艺在运用的同时,也面临很多可托挑战。

周伯文 表示, AI 成长到此刻前进很明晰,实在看到考究的周期在变短。比喻近期不管是视觉规模照旧自然语言明白规模,这些大规模的预训练模型让 AI 在特别的场景下,解决问题的训练岁月大大减少,因为它做好了预训练。

“就相当于一个人你读完了本科之后,再去学一个新的用具会快极少,在这方面的确我们能看到有前进。”同时,挑战如故很大。“之所以强调 AI 与场景结合,原因在于我们看到在落地的过程中, AI 手艺面临的挑战是何如形成可信赖的 AI 。”他表示,可信赖的 AI 京东 在2019年提的一个理念。那时大师对 AI 落地过程中的挑战认识还不够。

从手艺层面看,何如让 AI 更鲁棒,更可复制,这是可托 AI 面临的挑战。

其余, AI 的可解释性也是一个挑战,“譬喻我们要补助企业做柔性生产和设计,会遵照消费者的洞察设计产物,假若企业要接纳这个发起,他们除了要看一堆模子的准确度之外,还必要理解为什么这样的设计更方便博得消费者的喜爱。如今预熬炼模子的 AI 、神经网络的 AI 都不具备这些本事。”因而如今在技术挑战上, 周伯文 以为最大的挑战是何如让 AI 在这几个维度上更具可信赖,维度包孕鲁棒性、可复制性、可解释性、秘籍保护、价钱对齐、负责任等。

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