人工智能现在的应用水平达到工业需求精度了吗?

人工智能 zhangqf ⋅ 于 2019-03-21 11:34:38 ⋅ 最后回复由 ALLEN 2019-08-08 10:27:38 ⋅ 20 阅读

腾讯公司副总裁、AI Lab负责人姚星认为,目前对于实际应用场景来说,人工智能只是辅助手段,而不是决胜力。比如出行方案规划,人工智能提高的只是人工效率,巨大的经济效益源于原行业的潜力,而真正的人工智能产业的产值并不高。一方面是因为应用门槛大幅降低,过去企业探索应用场景时需要深厚的数学统计技术,但随着人工智能开源软件的普及,企业只需基于国外研究的工程进行复制。

  “人工智能产业缺乏的不是算法,而是如何更好地转化成工程手段。”卡耐基梅隆大学机器学习系副主任、Petuum创始人兼CEO邢波说,人工智能太高深了,为人所知的有自动驾驶、医疗等应用场景,其实最普通的土木工程领域,也需要人工智能技术的变革,但是这些小的应用场景很少有人关注。

  在邢波看来,其实并不需要团队专门为某个细分的场景定制人工智能算法和系统,完全可以用土木工程的思路,把一套人工智能系统分解成不同模块,进行标准化,就像螺丝和螺母,可以在不同的工业领域根据需求进行组合,“即插即用”,使它能够覆盖不同需求的工业领域。“原始数据在一开始就要考虑应用场景需求,建立机器学习的标准方法库,在不牺牲算法性能的前提下,将人工智能算法、数据处理模型或是系统框架进行高度模块化设计,分步实现各个功能,使它可以支持不同的应用需求。”如Petuum即将推出的AI医疗系统,可以模块化成医疗图像的识别和解读、病例解读、药物推荐等,和医生的工作流程相匹配,医生就可以通过组合的方式各取所需。

回复数量: 1
  • ALLEN
    在线: 48681 分钟
    ALLEN MOD 主攻数据挖掘,机器学习,数字信号处理,语音信号处理
    2019-03-31 12:14:58

    即插即用,模块化

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