现场 | AI Frontier大会开幕 最干货的AI应用不容错过

AI科技评论消息,美国时间11月3日,第二届人工智能前沿大会(AI Frontier)在硅谷 Santa Clara 会议中心隆重开幕。这是继今年年初第一届AI Frontier后大会方在一年内组织的第二次会议,前百度首席科学家、Coursera联合创始人、Deepliarning.ai创始人吴恩达与来自Apple、Amazon、Google、NVIDIA、UBER、Alibaba、麦肯锡等公司的团队与技术负责人向参会的1400余名观众分享了在人工智能、语音助手、机器人、深度学习、视频理解、工业应用、无人驾驶、游戏等领域的最新趋势。

以下是AI科技评论带来的现场报道:

吴恩达 Keynote 演讲:科技企业+神经网络≠AI公司

大会开场Keynote报告嘉宾是大会最重量级的嘉宾、前百度首席科学家、Coursera联合创始人、Deepliarning.ai创始人吴恩达。在这场报告中,吴恩达没有用PPT,而是将将两块大白板搬到了现场,颇有在斯坦福大学上课的样子。

自从今年3月吴恩达离职百度后,吴恩达创建了教育平台Deeplearning.ai,并加入了其妻子创立的无人车公司Drive.ai及其学生创立的AI公司Woebot董事会,而在今天的演讲中,吴恩达也结合这三家公司重点讲述了他从知名AI研究者如何推进AI在产业方面的应用。

吴恩达认为,AI时代与互联网时代最大的不同是在于对数据的实用方式以及在工作方法上的变化。如同在互联网时代,传统公司加上网站并不等于互联网公司一样,传统科技公司加上神经网络也不等于AI公司。同时,在互联网时代科技公司惯用的工作方法如A/B测试、降低循环周期、便于一线工程师和产品经理决策的扁平结构可能也需要进行调整。

“在互联网时代,项目经理给工程师一个用户界面,工程师就可以做出相应的产品;而在AI时代,无论是像Woebot这样的聊天机器人还是Drive.ai这样的自动驾驶,这种给一张草图就能做出产品的做法是行不通的。”吴恩达说。

吴恩达认为,AI已经成为了与工业时代的电力一样重要的新基础设施,企业要想真正使用AI提升生产力促进创新,必须获取全新的战略性数据,进行统一的数据分析,以及为AI人才增加新的工作职位,例如首席AI官等。在演讲最后,吴恩达表示,目前的AI理论研究已经足够充分,更重要的是如何将论文转化为真正的产品,改变人们的生活。

AI对产业界意味着什么?

而“Industrial Talk”环节中的另一个主题演讲也同样精彩。演讲者为美国前总统奥巴马的全球发展委员会委员、麦肯锡全球研究所的联合主管 James Manyika ,这是 James 第二次参加 AI Frontier ,在这次大会上,James向参会者分享了AI对产业界的影响。

James表示,AI正成为产业和投资者眼中的热点区域。在 2016 年,科技巨头向 AI 领域投入(包含投资了 200 亿—300 亿美元,于此同时,VC、PE等外部风在 AI 企业身上的投资也达到了 60—90 亿美元。在投资的区域,中美两地遥遥领先于欧洲等其他地区,其中发生在北美的投资达到了 150—230 亿美元,亚洲地区则达到了 80 亿—120 亿美元。在这一波投资热中,机器学习在农业、消费领域、自动驾驶、能源、金融、健康、制造业、媒体、旅行、物流等领域均有着广泛的应用。

尽管如此,在AI应用上仍然存在一定的局限性,根据麦肯锡的统计,有 30% 关注AI的企业缺乏成功的AI应用案例,41% 的企业无法确定其 AI 的投资回报率,28% 的企业缺乏有效使用 AI 的技术能力。

而在具体的细分行业中,科技、电信、金融、汽车等领域是应用 AI 技术最为广泛的领域,有30%以上的企业已经着手实施 AI 在其业务中的应用,而如建筑、旅游、教育、健康等领域则对 AI 的未来需求和渗透率都相对较低。

在演讲中,James还总结了 AI 的早期使用公司的 5 个共同特点:数字化程度高;企业规模较大;在关键的商业活动中应用 AI;注重业务的增长和创新而非降低成本;设立 AI 相关的 C-level 职位给予更多的支持。此外,James还给出了企业发展 AI 的 5 个方面的措施:案例和核心价值研究、建立数据生态系统、打造 AI 技术和工具、整合工作流程、设立开放的组织结构。

应用案例大碰撞

本次大会的主题是“Applied Deep Learning”(深度学习的应用),在第一天的大会中,来自Apple、Amazon、Google、Facebook、NVIDIA、UBER、Alibaba 等多家企业的技术或产品负责人在个人助手、机器人、视频理解、无人驾驶等领域进行了分享和圆桌讨论。

在首先进行的应用助手环节,Apple Siri 的高级主管 Alex Acero 讲解了 Siri 的架构及技术实现,Amazon Alexa 的主管 Ruhi Sarikaya总结了Amazon Alexa在自然语言交互的挑战,以及 Amazon 对更智能的个人助手的进一步想法,Google 的研究科学家 Dilek Hakkani-Tur 则分享了 Google 在端到端对话系统上的研究。

在机器人环节,Vicarious CTO Dileep Geroge 分享了 Vicarious 运用递归皮质网络攻破 CATPCHA 的应用,以及在机器人操控和物体识别等领域的最新研究,Mayfield Robotics CTO Kaijen Hsiao 则介绍该公司一款叫做 Kuri 的家庭机器人。

在视频理解和自动驾驶环节,来自Google、Facebook、Alibaba、NVIDIA、UBER、Jingchi等公司的技术负责人也分别介绍了在 AI 方面的应用实践。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-11-05

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