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关于AI大家都想错了,数据深入剖析公司

发布时间:2019-12-08 15:32编辑:技术浏览(96)

    ZenCity认为传统的居民反馈工具或渠道不能给城市管理者提供大规模的实时数据。缺乏数据的支持,这使管理者对城市的规划和管理缺乏效率。

    治理城市,并不是简单的加强管理即可。世界上任何一个城市都是独一无二的。每个城市都有着其独特的历史脉络和风土人情。如何结合其自身的历史、风土民情、资源等多重因素,打造具有城市特色的城市管理方案。这是难中之难。

    滴滴出行从去年宣布进军“人工智能交通”,发布了交通云计算平台。相应而来的,平台的数据量也非常大,有接近一百亿的路径规划请求,定位超过130亿次。实际上,我们每天的出行数据大约有70TB,都是跟交通出行息息相关的。面对这么多且不断增长的数据量,如何确保数据的安全和不被泄露是一个非常巨大的课题。

    而王坚认为将AI用于围棋这件事情没有什么错,但如果大家将过多的精力放在围棋与AI的融合上,就真的错了。

    除了交通,城市规划还包括教育,医疗,消防,警局,污染程度,公共设施的建设等等。也许在不久的将来,大数据和AI将会颠覆城市管理,就像在模拟城市游戏里,只要打开数据面板就能知道城市的所有情况。返回搜狐,查看更多

    百度智能云还依托人口大数据挖掘能力及人工智能技术,和百度地图慧眼一起为城市管理部门打造了人口大数据服务平台。相关部门可以直观掌控区域整体人口状况,科学评判人口变动趋势;可以通过丰富多样的人口数量、各街乡人口情况等可视化形式,量化判断当前城市区域人口情况;同时,还可以针对重点区域进行监测,比如发现“异常”区域会自动预警,并形成监测报告,充分发挥预警预判作用。

    有隐患,有数据风险,并不意味着我们要因噎废食,但是随着数据泄露危机、黑客攻克数字防线的风险加大,如何有效防范,如何建立危机应对机制,也是数字化城市管理者、参与者、运营者必须重要考虑的核心问题。

    刘湘明:我们现在都有科技焦虑症,想替孩子们问一下,将来人工智能时代孩子学什么最保险,艺术和设计真的是不可替代的工作吗?

    成立于2015年,以色列的创业公司ZenCity通过整合数十万条城市居民公共互动的数据,这些反馈和评论可以来源于社交媒体,新闻网站,城市热线等多个渠道,并应用人工智能(AI)帮助为城市规划者和管理者提取有意义的“结构化”数据,得出他们所在地区的居民最关心的问题和趋势。

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    据了解,“城市数据大脑”的目标是通过收集城市的各项数据,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,优化城市管理,最终使城市运行更加高效。当一套完善的“城市数据大脑”落地后,将是一套完整的信息收集、整理、反馈、计算、输出系统,而AI的应用使得城市大脑不仅在信息收集上更加高效、全面,计算处理上也更加快速。

    刘湘明:说到人和技术的关系,Michael参与了英国人工智能立法的讨论,您可不可以谈一谈,关于人工智能立法你们讨论了哪些话题?

    原标题:聆听城市居民的脉搏,数据分析公司「ZenCity」希望利用AI优化城市规划和管理

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    高德地图等机构发布的显示,第二季度里,一百个城市中近八成的城市拥堵同比得到缓解,但仍有23%的城市出现拥堵加重趋势。

    刘湘明、Michael与王坚在2019T-EDGE

    • 持续追踪所有渠道的居民信息:分析来自社交媒体,市政热线和任何其他相关来源的居民对话
    • 自动分类:将收集的非结构数据自动汇总,并做主题分类,以提供实时居民情绪分析。
    • 通知提示:平台在值得关注的趋势或问题出现时自动通知城市管理者,并向他们发送关键见解分析以及每日或每周摘要。
    • 连接任何设备:可以随时随地通过计算机,平板电脑或智能手机登录系统。
    • 其他分析功能:该平台还支持GIS显示,关键字分析,针对不同级别的趋势的个性化显示。

    金莎娱乐下载,首先,要解决城市管理者无从下手的困扰。在这里,百度智能云使用了百度大数据专门面向政务领域设计的“城市大数据”应用解决方案平台产品---百度明察,即寓意帮助用户“明察秋毫”。

    当一套完善的“城市数据大脑”落地后,将是一套完整的信息收集、整理、反馈、计算、输出系统,而AI的应用使得城市大脑不仅在信息收集上更加高效、全面,计算处理上也更加快速。

    “任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的!”王坚回答,他也说“任何新的技术都是让我们发现人自己的边界”,所以我们无需担心AI替换人,新AI技术的出现,就是不断让人发现自己还可以干以前不能干的事情。

    ZenCity在去年得到了快速的发展,在不到一年的时间里,ZenCity的平台增加了15个城市。从城市规模上,从只有1万人口的小镇,发展到现在有150万人口的城市。使用该AI平台的城市能更好地与城市居民沟通,节省财政以及作出以数据驱动的城市规划。 随着越来越到的城市选择使用ZenCity的平台来优化其城市规划和管理,ZenCity打算使用新的资金来为平台构建更多新的功能,分析更多类型的数据。

    百度明察基于百度时空大数据,并结合用户画像能力,从人口迁徙的视角理解城市布局与产业发展,聚焦人与时空、人与产业、人与事件的关联关系,实时监测区域人口流动、迁徙、聚集趋势,揭示各类数据随时空变化的规律,全面展现人口迁徙前后的城市脉动情况,可以从人口迁徙的视角理解城市布局与产业发展。

    8月4日,澳门特别行政区政府与阿里巴巴签署,引进阿里云人工智能ET“城市大脑”。据悉,ET“城市大脑”在澳门落地的场景包括交通、旅游、医疗服务、电子政务、环保、海关通关、人才培养、经济预测等。

    “当阿尔法狗出来的时候,大家就把问题搞错了。”

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    (人工智能、大数据要让热心的朝阳群众们拥有高科技装备的加持)

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    Michael:这个问题很有意思,我认为原因在于,人工智能可能并没有我们想得那么容易,AI体系建设非常复杂,我们可能会发现一个非常细小的测试,人会很快完成,但机器没有办法完成。比如我们在一张熊猫图片上做一个细小的改动,机器可能就识别不出来这是熊猫,因为神经系统无法识别它,这是AI真实存在的问题。

    ZenCity的AI平台功能包括以下几点:

    百度智能云采用了精准密度计算和商户时空轨迹分析等办法,打造出“朝阳区疏解整治专项治理”方案,可以依据职住分布、人口构成,综合建模计算群租房概率,结合小区知识图谱,进而精准计算出朝阳区人口密度最高的30个小区、群租房概率和群租指数。还基于商户的时空轨迹,分析18个市场近一年的人口变化和分布规律,以及市场发展情况和疏解效果,为城市治理提供有力的数据和技术支撑。

    以交通领域的应用为例,如果通过人力来预判交通流量,仅仅是一周的视频数据分析,都需要数万交警三班倒地去看,花费的时间可能是几天甚至更长时间。而城市大脑则可以在十分短暂的时间内分析完毕,并且能够精确到多少车辆往什么方向走,哪些车辆存在违章……这方面,机器比人更具优势。

    王坚:这说明我们的人工智能还是有挑战。人脸识别、语音识别最能找到理论框架去做。制造业的问题、甚至城市的问题,我们今天连框架没有搞清楚。我想强调,今天年轻人花太多时间做人脸识别,其实世界上还有比这更有意思的事情做,我们应该把钱花在更有意义的关于智能技术的探索当中。

    数据驱动的智能城市是未来的趋势?

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    而在此之前,很多科技巨头就预先一步料想到事态的发展,IBM就是其中之一。2008年11月IBM在全球提出“智慧地球”概念,但脱离实际以及业务模式的错误最终让IBM功败垂成,其思路逐渐被各政府部门摒弃。而今,阿里巴巴、百度、滴滴出行等都纷纷拿出了“城市数据大脑”的人工智能方案,虽然所针对领域、名称不尽相同,但在原理上却是大同小异。

    王坚:我很赞同Michael的观点,这是一个很开放的问题,永远没有答案。我个人的观点,其实任何新的技术是让我们发现人自己的边界。AI这个事情永远不用担心替换了人,新AI技术出来,就是不断让人发现自己还可以干以前不能干的事情,从这个角度讲,任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的,只不过过去机器没有人干,所以让人干。

    近日,ZenCity宣布完成了A轮600万美元的融资,由Vertex Ventures 领投,M12, Microsoft’s venture fund, 和Canaan Partners Israel 跟投。

    对于城市管理者来说,面对庞大的人群,想管却又无从下手。人口密度过大,根本无法实现精细化管理;车辆过多,及其容易发生交通问题,就连限行都压制不住车量数量增长的速度;人群性质过杂,不能对人口进行精细化分析……这些问题让城市管理者也感到焦虑。

    在治堵的问题上,另一个阻碍“城市大脑”发挥的焦点,便是早期城市交通的规划弊端。

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    值得一提的是,ZenCity是微软去年举办的奖金为350万美元的Innovate.AI竞赛以色列地区的获奖者。

    人口流动大、通勤困难,城市管理难题待解

    先有58同城全国简历泄露事件,再有国外巨头Dun&Bradstreet 52G数据库遭泄露,更有印度麦当劳220W用户收据遭泄露。大众越来越关心大数据的安全问题,越来越低的数据犯罪成本导致了互联网社会的人心惶惶。

    比如,让AI更多地用于城市大脑、更多地用于城市交通的改善,这也是王坚博士一直在推动阿里云所做的事。

    相信玩过模拟城市游戏《城市:天际线》的人都知道,每当城市的某个地方出现问题的时候,比如住宅区太密集,学校不够多,交通太堵塞,游戏里都马上会有提示,让玩家能即时解决问题。但是现实生活并不像游戏,没有系统的帮助,很多问题都不能得到即时的处理。初创公司ZenCity希望通过大数据和AI平台推动城市规划和管理,让城市人们的幸福感提升。

    城市管理者可以点击进入 “实时交通”模块,朝阳全区主次干道的实时路况就可以一览无余。百度地图慧眼交通监测大屏实时反馈朝阳区交通情况,汇总发布重点时期、重点区域道路的拥堵指数、平均时速、拥堵里程、路网平均时速等信息。同时,还能对道路缓行、拥堵、严重拥堵等路况情况实时监测,对交通高峰时段、交通事故多发路段实时预警。百度地图提供的交通实时监测大屏,更便于管理者进行交通管理,增强处置突发事件的能力和水平。

    至于交通阻塞原因,在一项投票调查中,票选比例最高的前四分别为:非机动车在机动车道逆行、穿插、随意变线,占总票数的17%;堵车时加塞占总票数的16%;违法停车、堵车时借道或占用对面车道超车两类均占总票数的13%。其余分别为:行人随意横穿马路占11%,掉头、转弯不让直行车和开车打手机两类均占10%,发生轻微交通事故不“快处快赔”占8%。

    王坚:我做城市大脑最大的体会是,所有技术换回来的生命的延长,都被我们浪费在了路上,未来任何能够减少时间浪费的技术,都是很了不起的技术。我曾经跟做无人驾驶的同事说过,不能解决交通问题的所谓自动驾驶的技术都是没有诚意的。我觉得以后所有的技术都要表现出足够的诚意才会有未来。

    大数据和人工智能在近年来被应用在各行各业,在城市建设方面,大数据正在令城市变得更“智能”。大城市最大的问题之一就是交通堵塞。早在2015年,Uber和波士顿合作,利用Uber庞大的交通数据,帮助城市规划者管理城市增长,缓解交通拥堵,扩大公共交通,减少温室气体排放。在国内,滴滴在今年初发布了交通战略产品「交通大脑」,意在运用AI的决策能力优化城市交通管理,缓解道路拥堵。其智慧信号灯已在济南344个路口优化调整信号灯配时,解决城市道路拥堵。上个月,滴滴在济南推出定制公交,利用大数据制定公交路线,最大化满足乘客通勤出行需求。

    在我们的幻想中,曾出现过许多未来感十足的科幻城市画面。一直憧憬着,或许有一天,我们真的可以居住在那样的乌托邦里,把这些削弱幸福感的因素全部消除掉。事实上,城市正在悄无声息地发生着巨大改变。随着大数据、人工智能技术的日渐成熟,一些在电影里出现过的智能应用已经出现在我们的城市管理中。

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    Michael:我可以玩围棋,但是我玩儿得不好。围棋的法则非常简单,但是玩起来非常难。围棋棋手们会使用各种各样的方法想赢,因为棋盘太大了,没有独一无二的方法。

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    其次,对于日常交通的实时监测,已能通过百度地图慧眼提供的道路交通大数据轻松实现。

    这是继自去年云栖大会上发布杭州“城市大脑”智慧城市建设计划后,ET“城市大脑”登陆的第二站。据阿里云人工智能科学家闵万里博士透露,阿里云正在内地长三角等区域快速复制“城市大脑”。

    “当阿尔法狗出来的时候,大家把问题都搞错了”

    而ZenCity的AI平台希望通过不断汇总和分析来自不同渠道居民生成的数据,用AI算法将大量的非结构化数据转换为实时的分析报告,包括居民情绪分析,自动化主题分类,地理位置分析等。该平台可用于与城市服务或基础设施相关的任何事情,例如跟踪关于新的交通措施或汽车共享计划的意见,或识别如人行道维护或当地教育标准等问题。

    对于城市居民今天关心什么?在智慧朝阳的大屏幕上,会实时滚动展示今日朝阳区热点事件排行、热点事件分析、热搜关键词等,通过对热搜关键词进行大数据分析,实现朝阳区相关热点事件排名,舆情信息的预警、媒体爆发点、传播途径、关联相关事件及公共网络行为分析。城市管理者可以实时查看这些数据,了解区域内公众正在关心什么,焦虑什么,更快更合理更科学的为居民解决难题。

    有大脑的城市“血脉”顺畅

    Michael:我不是很担心未来会有大量失业的人,虽然未来简单重复的工作会被取代,但会抵制自动化的工作会保留下来,这些保留下来的工作也是对人来说是很好的工作。比如医生,很多人工智能可以看B超,再判断是否有癌症,这并不能替代医生,反而这使得人类医生跟患者打交道的精力更多。

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    换个角度,回看一下中那些匪夷所思的画面,虽然几十上百辆“僵尸车”军团的构思有些太过科幻,但是红绿灯系统、汽车ECU电子控制单元被黑的例子已经屡见不鲜,防微杜渐是必须的。

    刘湘明:最后,想请两位预测一下对即将来到的2020年,你们认为有什么值得关注的趋势和事?

    但城市光鲜的一面,也存在一些问题。就拿最常见的通勤来说,特别是在上下班高峰期,马路上的汽车首尾相接、地铁里的乘客人山人海,这样的交通出行状况每天都让市民们怀疑人生。

    城市作为人类社会的政治、经济中心,其职能之一就是促进经济发展。近些年来,很多国家的经济发展实现了前所未有的突破,但城市扩张、人口流动给很多地区带来了更多难题,这一过程让城市不堪重负,堵车等问题在城市间快速传染,让城市管理者无所适从。

    Michael的角度也同样乐观:“我不是很担心未来会有大量失业的人,虽然未来简单重复的工作会被AI取代,但仍会有无法被AI取代的工作被保留下来,重要的是这些被保留下来的工作都是很好的工作。”

    北京市朝阳区早在几年前就与中国互联网科技大公司百度合作,探讨如何将人工智能、大数据应用到城市建设和管理中,力图全方位的提升居民幸福指数,让城市更加美好。

    “大脑”安全与数据安全

    Michael还分享了他在参与英国人工智能相关立法的讨论时,所关注的“以人为中心的AI体系建设”问题。AI如何以人为中心,什么样的AI才算是以人为中心的?他说道,以人为中心的AI是可以以人的情绪为依据主动作出反应的,“假如我们申请贷款失败了,我们很沮丧、生气,以人为中心的AI会向我们解释为什么失败了,而不是给我们一行冰冷的代码。”

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    除了随意的人性、陈旧的道路规划外,“城市大脑”人工智能,还存在数据的安全问题。据统计,当前人们每天的出行数据大约有70TB,都是跟交通出行息息相关的。面对这么多且不断增长的数据量,如何确保数据的安全和不被泄露是一个非常巨大的课题。

    刘湘明:今天我们讨论两个主题,第一个是AI技术,第二个是人与技术的关系。

    对于最能降低城市居民幸福感的交通拥堵,通勤难的问题,百度智能云的工程师们认为,实际上不仅是交通的问题,还和居住地分布有关。因为城市内外来人口较多,多是选择职住分离,通勤路线较长,因此容易在上下班时期形成潮汐现象,交通出现拥堵。因此解决通勤问题,首要是要了解居民的工作和居住地的分布情况,对居住分布进行适当的疏解,从根源上解决出行难问题。

    不过,“城市大脑”的推进,其实仍面临着众多现实难题,也绝非可以快速复制、遍地开花。以交通为例,我国的堵车问题远不止交通流量大、车辆类型复杂那么简单。AI要面对的,恐怕是一个人为因素更复杂的困局。

    “AI这个词要被很好的约束一下了。”王坚终于坐不住了。

    如此,城市管理者可以快速、全面、精确感知城市人口变化与趋势,为城市决策、未来规划奠定数据基础。城市管理者无从下手的焦虑将不复存在。

    当一套完善的“城市数据大脑”落地后,将是一套完整的信息收集、整理、反馈、计算、输出系统,而AI的应用使得城市大脑不仅在信息收集上更加高效、全面,计算处理上也更加快速。

    讨论围绕着AI技术本身以及科技进步与人的关系两个维度展开。主持人刘湘明也抛出了一系列问题:现在怎么看待AlphaGo的作用?AI为什么在制造业应用远不如人脸识别?人工智能与城市如何互相影响?以及AI对未来工作的替代性等等。

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    此外,如果在交通、城市问题的解决上,过度的依赖大数据,通过大数据分析来“指挥交通”,那么在数据库遭遇黑客的入侵导致“大脑”瘫痪时,那城市的正常秩序会受到严重的威胁。

    以下为讨论实录,经钛媒体编辑整理:

    百度智能云用云 AI建设智能城市,赋能城市管理

    近些年来,城市化在带来经济繁荣的同时,也不断增加着城市经营与管理的难度。交通拥堵等问题,严重影响了城市运营的效率和可持续发展。利用最先进的人工智能作为解决方案的想法也由此而生。不过,面对拥堵难题,尚未成熟的人工智能能帮我们多大忙?

    Michael :这是一个非常好的问题,英国过去两年当中,出现了一个非常有前景的领域——以人为中心的AI体系。这个体系是什么呢?就是AI能够像真正的人一样感受,我们拿贷款场景来说,比如我不能获得银行贷款,很多人就会沮丧、生气。在这个场景下,AI需要你在考虑到人的反应之后,需要做出解释,而不仅是给出一个代码。这才是以人为本的AI。这是今后五年的发展方向。

    高耸林立的写字楼、玲琅满目的大卖场,各种趣味十足的新鲜事物,这是我们喜欢的城市,它给予我们幸福。但是在另一面,拥堵的交通,冷漠的陌生人群,冰冷的水泥围墙,这又让居民感到困扰,让幸福感下降。

    可以看到,这一类的交通违规都属于驾驶人员素质不高所导致的主观行为,而恰恰这些主观行为,“城市数据大脑”是无能为力的。某北京市交通管理专家曾表示,智能化交通管理的问题,需要懂业务的技术专家,和了解技术的业务骨干共同来完成。AI再聪明,也不能完全解决管理的问题。

    王坚对AI应用的看法与Michael颇为类似,但也稍有不同,他从城市的角度出发,更执着于AI对现实带来的真正改变。“未来任何能够减少时间浪费的技术,都是很了不起的技术。我曾经跟做无人驾驶的同事说过,不能解决交通问题的所谓自动驾驶的技术都是没有诚意的。”

    此外,除京沪外,百度还与长沙、雄安、长春、合肥、宁波、青岛、重庆等十余个省市地区达成合作。百度智能云相信,通过人工智能、大数据赋能城市管理与服务打造智能城市是大势所趋。云 AI将让城市更美好。

    除了“城市大脑”人工智能无法解决的固有问题之外,是否还有更值得我们担忧的问题呢?答案是肯定的,那便是数据的安全问题。

    当然有一些工作肯定被电脑取代,斯坦福一位教授说过,人类30秒内做的决定都可以用电脑自动化完成,这非常对。

    那么这个智能城市管理系统是怎么运作的呢?

    此外,我们在交通、城市问题的解决上,过度的依赖大数据,通过大数据分析来“指挥交通”,那么如果在数据库遭遇黑客的入侵,导致“大脑”瘫痪,那城市的正常秩序是否会受到严重的威胁,这也是不容我们忽视的问题。

    “王坚博士不仅开创了中国云计算从无到有的局面,更重要的意义在于在艰苦去IOE背后打破了对于跨国公司的技术依赖以及对他们心理上不可战胜的迷信,今天全球化、贸易战、科技战展开的大背景下,这一点超前的勇气对产业界的影响比技术来的更大更真远,我们恭喜王坚院士,他作为第一个来自民营企业的院士,我们特别希望王院士再接再励,用他特立独行的思考和行动给中国科技创新和走向带来影响。”刘湘明说。

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    “城市大脑”可以解析数据,调节交通流量,可以缓解一部分城市道路的拥堵问题。但目前人工职智能还是无法从根本改变早期国内部分城市规划的弊端,以及因此导致的堵车问题。虽然ET在应用中强调了“大数据”车流监测已在适应不断变化的交通状况,但在“治堵”上还需要更多的训练进行考验。

    刘湘明:王坚博士,在人工智能和城市越来越深入融合在一起的时候,到底发生了哪些我们没有想过的事情?

    朝阳区是北京市中心城区中面积最大的一个区。据官方统计,在2017年,北京朝阳区的常住人口就已经达到300万人。在朝阳区里,最为人知的是高楼林立的CBD、生活丰富的三里屯商圈。其实,还有金融业、汽车制造、电子业等等,这些行业给朝阳区带来了经济繁荣、人才汇聚。

    本世纪以来,随着经济收入水平的提高,汽车市场出现了爆发性的增长。而我国早期城市尤其是道路的规划建设,却很难提前预料到这一快速变化,无法满足爆发性增长的家庭汽车通勤需求。

    “任何机器可以干的事情,原则上都不是人干的”

    目前, 北京朝阳区的智能城市管理系统处于良好运行中,因感知迅速、精准,为城市管理者省去大量人力、物力,受到业内一致好评。

    素质和旧规暂时无解

    “这可能与AI体系建设比较复杂有关系。”这是Michael的观点。他以一张印有熊猫的图像为例,“如果我们在上面做一个微小的改动,可能AI就识别不出这是熊猫图像了。”Michael说这是神经系统框架存在的问题,也是AI真实存在的问题。

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    “例如,北京的道路拥堵的根本原因,是有限路面资源无法满足日益增长的全域私家车出行需求的问题。”北京交通大学交通系统科学与工程研究院闫学东教授说,北京市日均出行需求在2016年的稳定增长,是导致北京市域局部区域行程速度下降的关键原因。

    在头脑风暴的最后,基于王坚博士对中国云计算的贡献,钛媒体为他颁发了2019 EDGE Awards 年度科技先生奖项。

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    这一套“城市数据大脑”治堵方案,可谓将前两年所说的火热的“人工智能”治堵、“大数据”治堵融合在了一起,并加以实施。以数据大脑为核心,实时监控分析道路车流量,依据动态的交通数据,自动切换和调配信号灯时间,甚至在车流巨大的路段,全程绿灯不停车。而从驾驶者这一方面,则可以很清晰的根据“大脑”所分析出来的数据,选择推荐车流量较为合理的道路行驶。从而调节交通流量,以解决堵车的问题。

    摘要: 他更想讨论“智能”而不是只讨论“人工智能”。

    北京朝阳区城市管理者于是找到百度,一起探讨如何智能化城市管理。于是,依托于百度智能云技术开发的智慧朝阳由此诞生了。

    “城市数据大脑”的目标是通过收集城市的各项数据,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,优化城市管理,最终使城市运行更加高效。

    人工智能和机器智能是同义词,但可以分开,城市里面大部分关于智能的问题都不是人可以解决的,那个智能是城市自己的智能,不是人赋予的智能,是机器智能。

    王坚:拿Michael提到的阿尔法狗来说,当阿尔法狗出来的时候,大家把问题都搞错了。

    刘湘明:两年前,王坚博士问:“为什么现在最聪明的年轻人更愿意把时间花在研究人脸识别等这些市场上应用最多的领域,还有更广泛的场景,比如智能制造做得不好。”你们觉得哪里出了问题?

    关于技术,Michael 可以分享一些阿尔法狗开发的事情,现在有没有学会下围棋?

    今天下午,在钛媒体T-EDGE产业科技国际峰会·EDGE TOP50科技思想领袖对话上,钛媒体TMTPOST集团联合创始人刘湘明与两位全球顶尖的科技思想领袖:牛津大学计算机科学系主任、多智能体系统教父Michael Wooldridge,以及中国工程院院士、阿里巴巴技术委员会主席、阿里云创始人王坚,以AI以及AI与人的关系出发,展开了深入讨论。

    王坚:这个不是人工智能的问题,AI这个词要被很好的约束一下了。我曾经讲过,最大的一个词是智能,这个社会上至少有三种不同的智能:人工智能、动物智能、机器智能。

    阿尔法狗一出来,媒体都推波助澜说计算机把人打败了,其实不是,其实AI是靠蛮干打败了人类的直觉,也正因为如此,AI在围棋上的应用变得不重要,但是人的直觉在围棋以外的更多场合比下围棋重要,这是我自己对这个事情的理解。

    Michael:预测一年挺难的,但我非常期待未来几年的事情,比如AI和医疗我认为会发生很大的变化,可穿戴设备的出现使得我们的健康状况会24小时得到监控,这些数据让我们能够更好地在早期就发现一些病症,然后进行干预。我觉得它可能不会在明年马上实现,但是在未来几年内这样的技术更加成熟,个人来说,我觉得这是AI最让人期待的应用。

    “AI这个词要被很好的约束一下了”

    他也强调,我们这个时代实际上有新的智能出现,这个新的智能只会帮助人,却跟人有没有竞争没有关系,只有拿技术模仿人的智能,才会有像下棋那样把人打败的例子。“狗能够找毒品,人没有必要跟狗比,机器做的事情人不能做,这都是一个很正常的事。”

    北京市人民政府副秘书长杨秀玲、王坚院士、钛媒体联合创始人刘湘明

    原标题:王坚终于坐不住了,关于AI我们都想错了 来源:秦聪慧

    Michael认为,人工智能之所以先在围棋上开花,这是由围棋的游戏属性决定的:围棋规则很简单,但玩儿起来很难。为什么难?因为棋盘很大,赢的路线很多,这最能体现AI算力强大的特点。

    那AI到底能不能代替人类呢?

    “制造业、城市的问题,我们连框架没有搞清楚”

    刘湘明:王坚博士有一句经常说的话:“关于XX的问题,你们或我们都想错了”,最近有没有发现一些新的事情我们又想错了?

    如何理解这三个智能的区别?王坚说,模仿人的智能是人工智能,模仿动物的智能是动物智能,只有机器才能做到的叫机器智能。“城市中需要的智能大部分都不是人可以解决的,这个时候需要机器智能。”

    这个差别在什么地方呢?狗能够找毒品,人没有必要跟狗比,机器做的事情人不能做,这是一个很正常的事情。

    “AI这个词要被很好的约束一下了。”王坚终于坐不住了,在技术上的深耕与对场景的理解,让他在对话题讨论的用词上也颇为严谨,他更想讨论“智能”而不是只讨论“人工智能”。按照王坚的说法,“智能”至少可以被分成三类:人工智能、动物智能、机器智能。

    “今天年轻人花太多时间做人脸识别,其实世界上还有比这更有意思的事情做,我们应该把钱花在更有意义的关于智能技术的探索当中。”王坚表达了他的担忧,也指出了背后的原因,“这几个领域在技术上已经相对成熟,已经有了可以拿来用的理论框架,但在城市、制造业领域,我们今天连框架没有搞清楚。”

    他认为,围棋靠AI蛮干才打败了人类的直觉,而人的直觉在围棋以外的更多场合比下围棋更重要。

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